The conventional approach to order

The conventional approach to order picking optimization divides the pro cess
in three main decision areas: storage p olicy, order consolidation p olicy, and
routing p olicy. I n practice, we encountered variants of randomized storage in
warehouses that range from completely ordered to completely unordered. We
inves tigated the effect of the order level of the warehouse on the picking tour
length. An additional problem encountered in warehouses with randomized
storage that is not address ed by the conventional metho ds of order picking
optimization is item selection. The item selection problem is concerned with
selecting a single pro duct to pick from multiple pro ducts throughout the
warehouse so as to satisfy a customer order. We extended the conventional
approach to order picking optimization by prop osing a solution to the item
selection problem using RTA* algorithm. Alongside established solutions
to the order batching and picker routing problems, we integrated this into
a complete sequential approach to order picking optimization. We evaluated our approach by exp eriments in simulated warehouse environment. We
demonstrated that low order level of the warehouse is to b e preferred compared to high order level as it results in shorter picking tours. A dditionally,
we have shown that our approach scales well with increasing warehouse size
and numb er of ordersThe conventional approach to order picking optimization divides the pro cess
in three main decision areas: storage p olicy, order consolidation p olicy, and
routing p olicy. I n practice, we encountered variants of randomized storage in
warehouses that range from completely ordered to completely unordered. We
inves tigated the effect of the order level of the warehouse on the picking tour
length. An additional problem encountered in warehouses with randomized
storage that is not address ed by the conventional metho ds of order picking
optimization is item selection. The item selection problem is concerned with
selecting a single pro duct to pick from multiple pro ducts throughout the
warehouse so as to satisfy a customer order. We extended the conventional
approach to order picking optimization by prop osing a solution to the item
selection problem using RTA* algorithm. Alongside established solutions
to the order batching and picker routing problems, we integrated this into
a complete sequential approach to order picking optimization. We evaluated our approach by exp eriments in simulated warehouse environment. We
demonstrated that low order level of the warehouse is to b e preferred compared to high order level as it results in shorter picking tours. A dditionally,
we have shown that our approach scales well with increasing warehouse size
and numb er of orders

Kết quả (Việt) 1:

Các phương pháp thông thường để chọn tối ưu hóa thứ tự phân chia pro cesstrong ba chính quyết định lĩnh vực: lí p olicy, để củng cố p olicy, vàđịnh tuyến-p-olicy. Tôi n thực tế, chúng tôi gặp phải của các lưu trữ ngẫu nhiên trong các biến thểkho chứa nằm trong khoảng từ hoàn toàn đặt hàng để hoàn toàn có thứ tự. Chúng tôiinves tigated hiệu quả của mức độ đơn đặt hàng của nhà kho chọn tourchiều dài. Một vấn đề khác gặp phải trong kho với ngẫu nhiênlưu trữ mà không phải địa chỉ ed bởi ds metho thông thường của trật tự chọntối ưu hóa là mục lựa chọn. Vấn đề lựa chọn mục là có liên quan vớiviệc lựa chọn một ống dẫn chuyên nghiệp duy nhất để lựa chọn từ nhiều ống chuyên nghiệp trong suốt cácnhà kho để đáp ứng một đơn đặt hàng của khách hàng. Chúng tôi mở rộng các thông thườngcách tiếp cận để tự chọn tối ưu hóa bởi prop osing một giải pháp cho các mụcvấn đề lựa chọn sử dụng RTA * thuật toán. Cùng với các giải pháp được thành lậpđể định lượng và chọn định tuyến vấn đề, chúng tôi tích hợp này vàomột phương pháp tuần tự hoàn tất để tự chọn tối ưu hóa. Chúng tôi đánh giá chúng tôi tiếp cận bởi exp eriments trong môi trường mô phỏng nhà kho. Chúng tôichứng minh rằng thứ tự thấp mức độ của các nhà kho là b e thích so với đơn đặt hàng cao cấp vì nó kết quả trong ngắn hơn chọn tour du lịch. Một dditionally,chúng tôi đã chỉ ra rằng cách tiếp cận của chúng tôi quy mô tốt với tăng kích thước của kho hàngvà tê er ordersThe phương pháp tiếp cận thông thường để chọn tối ưu hóa phân chia pro cesstrong ba chính quyết định lĩnh vực: lí p olicy, để củng cố p olicy, vàđịnh tuyến-p-olicy. Tôi n thực tế, chúng tôi gặp phải của các lưu trữ ngẫu nhiên trong các biến thểkho chứa nằm trong khoảng từ hoàn toàn đặt hàng để hoàn toàn có thứ tự. Chúng tôiinves tigated hiệu quả của mức độ đơn đặt hàng của nhà kho chọn tourchiều dài. Một vấn đề khác gặp phải trong kho với ngẫu nhiênlưu trữ mà không phải địa chỉ ed bởi ds metho thông thường của trật tự chọntối ưu hóa là mục lựa chọn. Vấn đề lựa chọn mục là có liên quan vớiviệc lựa chọn một ống dẫn chuyên nghiệp duy nhất để lựa chọn từ nhiều ống chuyên nghiệp trong suốt cácnhà kho để đáp ứng một đơn đặt hàng của khách hàng. Chúng tôi mở rộng các thông thườngcách tiếp cận để tự chọn tối ưu hóa bởi prop osing một giải pháp cho các mụcvấn đề lựa chọn sử dụng RTA * thuật toán. Cùng với các giải pháp được thành lậpđể định lượng và chọn định tuyến vấn đề, chúng tôi tích hợp này vàomột phương pháp tuần tự hoàn tất để tự chọn tối ưu hóa. Chúng tôi đánh giá chúng tôi tiếp cận bởi exp eriments trong môi trường mô phỏng nhà kho. Chúng tôichứng minh rằng thứ tự thấp mức độ của các nhà kho là b e thích so với đơn đặt hàng cao cấp vì nó kết quả trong ngắn hơn chọn tour du lịch. Một dditionally,chúng tôi đã chỉ ra rằng cách tiếp cận của chúng tôi quy mô tốt với tăng kích thước của kho hàngvà tê er của đơn đặt hàng