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Mejorando el rendimiento de almacenes automáticos mediante la optimización de la asignación de tareas y validando el algoritmo en una herramienta de simulación desarrollada

Autores: Baras, Nikolaos; Chatzisavvas, Antonios; Ziouzios, Dimitris; Dasygenis, Minas

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Mejorando el rendimiento de almacenes automáticos mediante la optimización de la asignación de tareas y validando el algoritmo en una herramienta de simulación desarrollada


Categoría

Procesos industriales

Subcategoría

Automatización industrial

Palabras clave

Uso
Robótica
Eficiencia
Algoritmos
Almacén
Robots

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Es evidente que en los últimos años, el uso de la robótica en los almacenes ha ido en aumento rápidamente. El uso de vehículos robóticos en las instalaciones de almacenamiento ha resultado en una mayor eficiencia y niveles de productividad mejorados. Sin embargo, los robots son tan eficientes como los algoritmos que los rigen. Muchos investigadores han intentado mejorar la eficiencia de los robots industriales mejorando la ruta interna de un almacén o encontrando las mejores ubicaciones para las estaciones de carga. Debido a la popularidad del problema, se pueden encontrar muchos trabajos de investigación en la literatura sobre la ruta en almacenes. Sin embargo, la mayoría de estos algoritmos encontrados en la literatura están diseñados de manera estática y no pueden manejar situaciones de múltiples robots, especialmente cuando los robots tienen diferentes características. El algoritmo propuesto en este artículo intenta dar la siguiente solución a este problema: utilizar más de un robot simultáneamente para asignar tareas y adaptar la ruta de navegación de cada robot en función de sus características, como su velocidad, tipo y ubicación actual dentro del almacén, con el fin de minimizar el tiempo de entrega de tareas. Además, el algoritmo encuentra la ubicación óptima para la colocación de estaciones de carga. Evaluamos la metodología propuesta en un entorno sintético realista y demostramos que el algoritmo es capaz de encontrar una solución mejorada dentro de un marco de tiempo realista.

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