ECMS 2023 Proceedings edited by Enrico Vicario, Romeo Bandinelli, Virginia Fani, Michele Mastroianni
Notice bibliographique
Résumé
Challenged by an unprecedented increase in product variety and demand variability, logistics systems are required to fulfill small customer orders at competitive costs and within short lead times, while keeping a high level of flexibility. In this context, companies are increasingly adopting flexible material handling solutions based on autonomous mobile robots (AMRs). This paper deals with AMR-based Automated Pick to Pallet Systems (APPSs), a novel solution for mixed-case palletizing that has never been studied in scientific literature. In these systems, palletizing robots pick boxes from single-item source pallets and place them on mixed pallets under construction. AMRs replenish the palletizing robots with source pallets and transport the mixed pallets to and from the different palletizers until completion. An agent-based simulation model for the estimation of AMR-based APPS performance is presented and validated. The developed model can be easily modified and adapted to test different layout configurations and management policies. Therefore, it provides support to companies evaluating the introduction of such systems and lays the grounds for further research on their suitability in different contexts, also in comparison with existing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».