Order picking is a warehousing oper

Order picking is a warehousing operation that deals with picking pro ducts
from storage locations in order to satisfy customer orders. It has been estimated that order picking accounts for up to 50% of the total warehouse
operating costs [1]. This is in large part due to the fact that order picking still often requires involvement of human order pickers, as automating
order picking systems necessitates large investments [2, 3]. Because of this,
order picking has in recent years b ecome an area of increased interest among
warehouse professionals for improving pro ductivity in warehouses [2].
The conventional approach to order picking optimization divides the process in three main decision areas: storage policy, order consolidation p olicy,
and routing policy. Although they are strongly interdep endent and only a
simultaneous solution to all of them could lead to a global optimal solution to
order picking optimization problem [4], inclusion of all decisions in one model
is never done in practice because it is computationally intractable [2]. Instead, researchers focuson one or two of these decision areas simultaneously,
while in practice decisions are made sequentially [2].
In this thesis, we investigate the interaction b etween storage p olicy, sp ecifically a variant of randomized storage, and three different approaches to
solving order batching problem with a fixed routing strategy. However, randomized storage intro duces a new problem as the same typ e of pro duct is
1
2 CHAPTER 1. INTRODUCTION
stored at multiple lo cations in the warehouse. A sp ecific pro duct to b e picked
can b e chosen from any of these lo cations. We refer to this as the item selection problem and propose a sequential solution using the RTA* algorithm.
We implement the optimization approach and evaluate it with simulation
experiments.
We demonstrate that low order level of the warehouse results in up to
14% shorter picking tours compared to high order level. This is a significant
reduction in pickingtour lengths, which, surprisingly, hasn’t been discussed
in the research literature. The second main contribution of this thesis is
highlighting the problem of item selection, which has been a subject of a
single optimization attempt so far, and proposing a solution to solving it
using heuristic search.
The remainder of this thesis is organized as follows. In the next chapter
we introduce the domain of warehouses and order picking, and highlight
the optimization problem we are trying to solve. In Chapter 3, we explain
our approach to optimizing
the order picking. In Chapter 4, we give an
overview of the experiments used to evaluate our approach. The results of
the experiments are presented in Chapter 5. We discuss the implications of
the results in Chapter 6 and conclude the thesis with Chapter 7

Kết quả (Việt) 1:

Thứ tự chọn là một hoạt động kho bãi mà đề với chọn ống dẫn chuyên nghiệptừ vị trí lưu trữ để đáp ứng các đơn đặt hàng của khách hàng. Nó đã được ước tính để chọn tài khoản lên tới 50% tổng khohoạt động chi phí [1]. Đây là phần lớn là do thực tế là tự chọn vẫn thường đòi hỏi sự tham gia của con người để hái, như tự động hoáđể chọn hệ thống đòi hỏi đầu tư lớn [2, 3]. Bởi vì điều này,Thứ tự chọn có tại năm gần đây b ecome diện tích tăng lãi suất trong sốkho các chuyên gia để cải thiện pro ductivity trong kho [2].Các phương pháp thông thường để chọn tối ưu hóa thứ tự chia quá trình trong ba chính quyết định lĩnh vực: chính sách lưu trữ, để củng cố p olicy,và chính sách định tuyến. Mặc dù họ là mạnh mẽ interdep endent và chỉ mộtCác giải pháp đồng thời cho tất cả chúng có thể dẫn đến một giải pháp tối ưu toàn cầu choThứ tự chọn tối ưu hóa vấn đề [4], bao gồm tất cả các quyết định trong một mô hìnhkhông bao giờ được thực hiện trong thực tế vì nó là computationally intractable [2]. Thay vào đó, các nhà nghiên cứu focuson một hoặc hai số này quyết định lĩnh vực cùng một lúc,trong khi trên thực tế các quyết định được thực hiện tuần tự [2].Trong luận án này, chúng tôi điều tra tương tác b etween lí p olicy, sp ecifically một phiên bản lưu trữ ngẫu nhiên và ba cách tiếp cận khác nhau đểgiải quyết để định lượng các vấn đề với một chiến lược cố định định tuyến. Tuy nhiên, chọn ngẫu nhiên lưu trữ giới thiệu duces một vấn đề mới như e typ cùng của ống pro12 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆUlưu trữ tại nhiều lo cation trong nhà kho. Một sp ecific pro keo để b e chọncó thể lựa chọn từ bất kỳ những lo cation b e. Chúng tôi tham khảo này là vấn đề lựa chọn mục và đề xuất một giải pháp tuần tự bằng cách sử dụng các thuật toán RTA *.Chúng tôi thực hiện phương pháp tối ưu hóa và đánh giá nó với mô phỏngthí nghiệm.Chúng tôi chứng minh rằng mức thấp thứ tự của các kết quả nhà kho trong lên đến14% ngắn hơn chọn tour du lịch so với đơn đặt hàng cao cấp. Điều này là đáng kểgiảm độ dài pickingtour, trong đó, đáng ngạc nhiên, đã không được thảo luậntrong các tài liệu nghiên cứu. Thứ hai đóng góp chính của luận án này lànêu bật các vấn đề của sự lựa chọn mặt hàng, mà đã là một chủ đề của mộttối ưu hóa đơn nỗ lực cho đến nay, và đề xuất một giải pháp để giải quyết nósử dụng tìm kiếm heuristic.Phần còn lại của luận án này được tổ chức như sau. Trong chương kế tiếpchúng tôi giới thiệu tên miền của nhà kho và trật tự chọn, và đánh dấuvấn đề tối ưu hóa chúng tôi đang cố gắng để giải quyết. Trong chương 3, chúng tôi giải thíchcách tiếp cận của chúng tôi để tối ưu hóa chọn đặt hàng. Trong chương 4, chúng tôi cung cấp cho mộtTổng quan về các thí nghiệm được sử dụng để đánh giá các phương pháp tiếp cận của chúng tôi. Các kết quả củaCác thí nghiệm được trình bày trong chương 5. Chúng tôi thảo luận về những tác động củakết quả trong chương 6 và kết luận luận văn tốt nghiệp với chương 7

Kết quả (Việt) 2:

Để hái là một hoạt động kho bãi mà những giao dịch với chọn ống dẫn chuyên nghiệp
từ các địa điểm lưu trữ để đáp ứng các đơn đặt hàng của khách hàng. Người ta ước tính rằng để chọn tài khoản lên đến 50% trong tổng kho
chi phí hoạt động [1]. Đây là một phần lớn là do thực tế là ñaët chọn vẫn thường đòi hỏi sự tham gia của những người hái để con người, như tự động hóa
hệ thống chọn để đòi các khoản đầu tư lớn [2, 3]. Bởi vì điều này,
để hái trong những năm gần đây b ecome một khu vực quan tâm tăng lên trong số
các chuyên gia kho để cải thiện ductivity pro trong kho [2].
Phương pháp thông thường để đặt hàng chọn tối ưu hóa phân chia quá trình trong ba lĩnh vực quyết định chính: chính sách lưu trữ, trật tự p olicy hợp nhất,
và chính sách định tuyến. Mặc dù họ là endent mạnh interdep và chỉ có một
giải pháp đồng thời cho tất cả chúng có thể dẫn đến một giải pháp tối ưu toàn cầu để
đặt hàng chọn tối ưu hóa vấn đề [4], bao gồm tất cả các quyết định trong một mô hình
không bao giờ được thực hiện trong thực tế vì nó là tính toán nan giải [2 ]. Thay vào đó, các nhà nghiên cứu focuson một hoặc hai trong số các lĩnh vực quyết định cùng một lúc,
trong khi quyết định thực hành được thực hiện tuần tự [2].
Trong luận án này, chúng tôi nghiên cứu sự tương tác b lưu trữ etween p olicy, sp ecifically một biến thể của lưu trữ ngẫu nhiên, và ba phương pháp khác nhau để
giải quyết vấn đề để trộn với một chiến lược định tuyến cố định. Tuy nhiên, ngẫu nhiên giới thiệu lưu trữ duces một vấn đề mới như typ cùng e của ống pro là
1
2 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
được lưu trữ ở nhiều cation lo trong nhà kho. Một sp ecific pro ống để được chọn
có thể được chọn từ bất kỳ của các cation lo. Chúng tôi gọi đây là vấn đề lựa chọn mục và đề xuất một giải pháp tuần tự sử dụng các RTA * Thuật toán.
Chúng tôi thực hiện phương pháp tối ưu hóa và đánh giá nó với mô phỏng
thí nghiệm.
Chúng tôi chứng minh rằng mức độ thấp để các kết quả kho trong lên đến
tour du lịch chọn ngắn hơn 14% so với mức độ trật tự cao. Đây là một ý nghĩa
giảm trong dài pickingtour, trong đó, đáng ngạc nhiên, đã không được thảo luận
trong các tài liệu nghiên cứu. Sự đóng góp lớn thứ hai của luận án này được
làm nổi bật vấn đề lựa chọn mặt hàng, mà đã là một chủ đề của một
nỗ lực tối ưu hóa đơn cho đến nay, và đề xuất một giải pháp để giải quyết nó
bằng cách tìm kiếm heuristic.
Phần còn lại của luận án này được tổ chức như sau. Trong chương tiếp theo
, chúng tôi giới thiệu các lĩnh vực kho và trật tự hái, và làm nổi bật
các vấn đề tối ưu hóa, chúng tôi đang cố gắng để giải quyết. Trong chương 3, chúng tôi giải thích
cách tiếp cận của chúng tôi để tối ưu hóa
việc chọn thứ tự. Trong Chương 4, chúng tôi cung cấp một
cái nhìn tổng quan của các thí nghiệm được sử dụng để đánh giá phương pháp của chúng tôi. Các kết quả của
các thí nghiệm được trình bày trong Chương 5. Chúng tôi thảo luận về tác động của
các kết quả trong Chương 6 và kết luận luận văn với chương 7