Modeling and Analysis of Multi-Line Orders in Multi-Tote Storage and Retrieval Autonomous Mobile Robot Systems

要約

倉庫ではスペースの利用と複数行の注文を処理する能力が重視されるようになっているため、ロボットが高い棚から直接荷物を取り出すマルチトート保管および取り出し（MTSR）自律移動ロボット システムの人気が高まっています。
この論文では、MTSR システムにおける一般的な配布形式による複数回線の注文を考慮した、新しい共有トークン、マルチクラス、セミオープン キューイング ネットワーク モデルを紹介します。
SOQN モデルを解くことで得られた数値結果は、離散イベント シミュレーションに対して検証され、ほとんどの主要なパフォーマンス メトリックが高い精度を示しています。
私たちの実験設定では、最近接検索順序ポリシーを使用すると、ランダム ポリシーと比較して、特定の注文到着率を満たすために必要なロボットの最小数が 12.5% 削減されることが結果からわかりました。
ロボット上のトート バッファ位置の数を増やすと、倉庫内で必要なロボットの数を大幅に減らすことができます。

要約(オリジナル)

As warehouses are emphasizing space utilization and the ability to handle multi-line orders, multi-tote storage and retrieval (MTSR) autonomous mobile robot systems, where robots directly retrieve totes from high shelves, are becoming increasingly popular. This paper presents a novel shared-token, multi-class, semi-open queueing network model to account for multi-line orders with general distribution forms in MTSR systems. The numerical results obtained from solving the SOQN model are validated against discrete-event simulation, with most key performance metrics demonstrating high accuracy. In our experimental setting, results indicate a 12.5% reduction in the minimum number of robots needed to satisfy a specific order arrival rate using the closest retrieval sequence policy compared with the random policy. Increasing the number of tote buffer positions on a robot can greatly reduce the number of robots required in the warehouse.

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