Dynamic Task Allocation in Intelligent Warehouses with Hybrid Workforce of Automated Guided Vehicles and Human Pickers
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the integration of Automated Guided Vehicles (AGVs) in warehouse order picking, a crucial and cost-intensive aspect of warehouse operations. The booming AGV industry, accelerated by the COVID-19 pandemic, is witnessing widespread adoption due to its efficiency, reliability, and cost-effectiveness in automating warehouse tasks. Through the strategic use of AGVs, this article focuses on enhancing the picker-to-parts system, which involves workers travelling to item locations, collecting them, and moving to the next location. We propose a novel MDP model for coordinating a hybrid team of human and AGV workers, aiming to maximize order throughput and operational efficiency, and employ a Neural Approximate Dynamic Programming (NeurADP) approach as the solution method. Specifically, our solution framework involves innovative solutions for non-myopic decision making, order batching, and battery management. The numerical results demonstrate that the NeurADP policy outperforms all benchmark policies, including both myopic and non-myopic ones, with a 3.32% and 5.44% improvement in order fulfillment over the alternatives. Comprehensive empirical analysis offers valuable insights for managing a heterogeneous workforce in a hybrid warehouse setting, highlighting the contributions of our work to the field of warehouse automation and logistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».