論文の概要: A Case Study on Optimization of Warehouses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12058v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 07:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 01:58:06.964311
- Title: A Case Study on Optimization of Warehouses
- Title（参考訳）: 倉庫の最適化に関する事例研究
- Authors: Veronika Lesch, Patrick B.M. M\"uller, Moritz Kr\"amer, Samuel Kounev,
Christian Krupitzer
- Abstract要約: 倉庫では、労働者が倉庫の業績の大部分を担っている最も労働集約的でコストがかかる作業である。
本研究は,メザニン倉庫における倉庫配置の最適化と受注問題について,その相互的影響について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2101681534594237
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In warehouses, order picking is known to be the most labor-intensive and
costly task in which the employees account for a large part of the warehouse
performance. Hence, many approaches exist, that optimize the order picking
process based on diverse economic criteria. However, most of these approaches
focus on a single economic objective at once and disregard ergonomic criteria
in their optimization. Further, the influence of the placement of the items to
be picked is underestimated and accordingly, too little attention is paid to
the interdependence of these two problems. In this work, we aim at optimizing
the storage assignment and the order picking problem within mezzanine warehouse
with regards to their reciprocal influence. We propose a customized version of
the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) for optimizing the
storage assignment problem as well as an Ant Colony Optimization (ACO)
algorithm for optimizing the order picking problem. Both algorithms incorporate
multiple economic and ergonomic constraints simultaneously. Furthermore, the
algorithms incorporate knowledge about the interdependence between both
problems, aiming to improve the overall warehouse performance. Our evaluation
results show that our proposed algorithms return better storage assignments and
order pick routes compared to commonly used techniques for the following
quality indicators for comparing Pareto fronts: Coverage, Generational
Distance, Euclidian Distance, Pareto Front Size, and Inverted Generational
Distance. Additionally, the evaluation regarding the interaction of both
algorithms shows a better performance when combining both proposed algorithms.
- Abstract（参考訳）: 倉庫では、注文のピッキングが最も労働集約的でコストのかかる作業であり、従業員が倉庫のパフォーマンスの大部分を担っている。
したがって、様々な経済基準に基づいて注文選択プロセスを最適化する多くのアプローチが存在する。
しかし、これらのアプローチのほとんどは一度に一つの経済目標に焦点を合わせ、最適化における人間工学的基準を無視している。
さらに、選択すべき項目の配置の影響を過小評価し、これら2つの課題の相互依存にはあまり注意を払わない。
本研究は,メザニン倉庫における倉庫配置の最適化と受注問題について,その相互的影響について検討する。
ストレージ割り当て問題を最適化するためのNon-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) のカスタマイズ版と、注文選択問題を最適化するためのAnt Colony Optimization (ACO) アルゴリズムを提案する。
どちらのアルゴリズムも複数の経済的制約と人間工学的制約を同時に取り入れている。
さらに,両問題間の相互依存に関する知識を取り入れ,倉庫全体の性能向上を目指す。
評価の結果,提案アルゴリズムは,パレートフロントの被覆, 生成距離, ユークリディアン距離, パレートフロントサイズ, 逆生成距離を比較するための, 一般的な手法と比較して, ストレージ割り当てと順序選択経路が向上していることが示唆された。
さらに, 両アルゴリズムの相互作用に関する評価は, 提案アルゴリズムを組み合わせることで性能が向上した。
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