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Enregistrement W4396578632 · doi:10.1080/23302674.2024.2345323

Mathematical programming models for order picking in warehouses with decoupling of picker and cart

2024· article· en· W4396578632 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systems Science Operations & Logistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartDecoupling (probability)Computer scienceWarehouseOrder (exchange)Operations researchOrder pickingEngineeringBusinessMarketingControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a special Travelling Salesman Problem (TSP), the Single-Picker Routing Problem (SPRP) in warehouses is of important theoretical and practical significance. In manual order picking, the items are usually picked up by a picker with a cart. To speed up the picking process, the picker is allowed to stop the cart to pick up the items individually and return to the location of the cart. This paper proposes a mixed integer linear programming formulation for an order picking problem with the decoupling of the picker and the cart in a multi-block warehouse, where the picker capacity is at most four. And based on this model, order batching problem is also analysed. Through numerical experiments, the cost of above decoupling problems is computed under different settings of the speed ratio and the capacity of the picker while he/she is travelling alone. The results indicate how the decoupling of picker and cart leads to cost reduction. Our model shows good performance for orders of small and medium scale and hence has great potential to improve the order picking operation which is executed by decoupling containers and robots/vehicles in modern digital warehouse systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle