Dynamic AGV Task Allocation in Intelligent Warehouses

要約

このペーパーでは、倉庫業務の重要かつコストがかかる側面である倉庫での注文ピッキングにおける無人搬送車 (AGV) の統合について検討します。
新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって加速した急成長する AGV 業界は、倉庫作業の自動化における効率性、信頼性、費用対効果の高さにより、広く導入されています。
本稿では、中小規模の倉庫で普及しているピッカーから部品までのシステムを、AGV の戦略的活用によって強化することに焦点を当てます。
さまざまな倉庫作業における AGV の利点と応用について説明し、業務効率の向上における変革の可能性を強調します。
業界の大手企業による AGV の導入を調査し、倉庫管理におけるそのさまざまな機能を紹介します。
人間と AGV が共存するハイブリッド環境における運用パフォーマンスの最適化に関する研究のギャップに対処するため、私たちの研究では、ピッカーから部品倉庫までの動的なシナリオを掘り下げています。
私たちは、注文スループットと業務効率を最大化することを目的として、人間と AGV ワーカーの混合チームを調整するための新しいアプローチであるニューラル近似動的プログラミング アプローチを提案します。
これには、近視眼的でない意思決定、注文のバッチ処理、バッテリー管理のための革新的なソリューションが含まれます。
また、注文ピッキングプロセス全体を自動化するための高度なロボット技術の統合についても説明します。
包括的な数値研究を通じて、私たちの研究はハイブリッド倉庫環境における異種労働力の管理に関する貴重な洞察を提供し、倉庫の自動化と物流の分野に大きく貢献します。

要約(オリジナル)

This paper 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. This paper focuses on enhancing the picker-to-parts system, prevalent in small to medium-sized warehouses, through the strategic use of AGVs. We discuss the benefits and applications of AGVs in various warehouse tasks, highlighting their transformative potential in improving operational efficiency. We examine the deployment of AGVs by leading companies in the industry, showcasing their varied functionalities in warehouse management. Addressing the gap in research on optimizing operational performance in hybrid environments where humans and AGVs coexist, our study delves into a dynamic picker-to-parts warehouse scenario. We propose a novel approach Neural Approximate Dynamic Programming approach for coordinating a mixed team of human and AGV workers, aiming to maximize order throughput and operational efficiency. This involves innovative solutions for non-myopic decision making, order batching, and battery management. We also discuss the integration of advanced robotics technology in automating the complete order-picking process. Through a comprehensive numerical study, our work offers valuable insights for managing a heterogeneous workforce in a hybrid warehouse setting, contributing significantly to the field of warehouse automation and logistics.

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