9 ConclusionsWe can draw the follow

9 Conclusions
We can draw the following conclusions from the literature. First, in spite of their dominance in practice,
pickers-to-parts order-picking systems have received less research attention compared to parts-to-picker
order-picking systems. Less than 30 percent of the about 140 papers we considered concerns pickers-to-part
order-picking systems. The reasons for this may have something to do with the complexity and diversity of
picker-to-parts order-picking systems. Furthermore, parts-to-picker systems are often fully or partly
automated, thus catch the attention of researchers.
Second, although the number of publications in the areas of layout, batching, zoning, storage strategies (like
forward-reserve allocation, family grouping, and dynamic storage), and accumulation and sorting is still
limited, their number is growing. Particularly, the areas of storage assignment and routing appear to have
matured the last decade. Few authors address combinations of the decision problems. Yet, this is necessary as
there is obvious interdependency in their impact on the order picking objectives. New developments in
practice yielding unprecedented picker productivities like dynamic storage and put (order distribution)
systems have not yet led to attention from academics.
Third, existing studies in picker-to-parts order-picking systems mainly focus on random storage assignments.
Analytical models for optimising dedicated and class-based storage assignment manual-pick order-picking
systems are still lacking. Furthermore, storage assignment has an impact on the performance of the routing
method. However, this effect seems to be largely neglected in the literature. Instead, many authors focus on
random storage assignment to discuss about the performance of routing methods.
Fourth, almost all research in order picking treats demand as given (or known in advance). Certainly, this is
not true, especially in fast picking environments (e.g. small orders arrive on line and need to be shipped within
a tight time window). These order-picking situations are becoming more and more daily practice, particularly
for mail order companies which sell products online. Optimisation problems arising from these order-picking
systems, therefore, should be considered as stochastic optimisation problems, not deterministic ones.
Finally, most of the research focuses on a specific order picking situation or decision problem. However, it is
not straight forward to apply methods developed for a specific situation to another situation. ‘General’ design
procedures and ‘global’ optimisation models for order picking are still lacking.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

9
ข้อสรุปเราสามารถสรุปต่อไปนี้จากวรรณคดี ครั้งแรกในทั้งๆที่มีการปกครองของพวกเขาในทางปฏิบัติแจ่มต่อการสั่งซื้อชิ้นส่วนระบบแคะได้รับความสนใจการวิจัยน้อยลงเมื่อเทียบกับส่วนต่อการเลือกระบบการสั่งซื้อเลือก น้อยกว่าร้อยละ 30 ของประมาณ 140 เอกสารที่เราถือว่าเป็นความกังวลแจ่มไปยังชิ้นส่วนระบบเพื่อแคะ เหตุผลในการนี้อาจมีสิ่งที่จะทำอย่างไรกับความซับซ้อนและความหลากหลายของตัวเลือกต่อชิ้นส่วนระบบการสั่งซื้อเลือก นอกจากนี้ชิ้นส่วนที่จะเลือกระบบมักจะเต็มหรือบางส่วนโดยอัตโนมัติจึงดึงดูดความสนใจของนักวิจัย. ประการที่สองแม้ว่าจำนวนของสิ่งพิมพ์ในพื้นที่ของรูปแบบที่ผสมแบ่งเขตกลยุทธ์การจัดเก็บข้อมูล (เช่นการจัดสรรไปข้างหน้าสำรองการจัดกลุ่มครอบครัวและการจัดเก็บข้อมูลแบบไดนามิก) และการสะสมและการเรียงลำดับยังคงจำกัด จำนวนของพวกเขามีการเจริญเติบโต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ได้รับมอบหมายการจัดเก็บและการกำหนดเส้นทางปรากฏว่าได้ครบกำหนดทศวรรษที่ผ่านมา ผู้เขียนไม่กี่ที่อยู่รวมกันของปัญหาการตัดสินใจ แต่นี้เป็นสิ่งจำเป็นในขณะที่มี interdependency ที่เห็นได้ชัดในผลกระทบต่อวัตถุประสงค์ของการเลือกคำสั่ง การพัฒนาใหม่ในการปฏิบัติผลผลิตผลผลิตเลือกประวัติการณ์เช่นที่เก็บแบบไดนามิกและวาง (การกระจายการสั่งซื้อ) ระบบยังไม่ได้นำยังไม่ได้ความสนใจจากนักวิชาการ. ประการที่สามการศึกษาที่มีอยู่ในส่วนเลือกที่จะสั่งซื้อแคะระบบส่วนใหญ่มุ่งเน้นในการกำหนดการจัดเก็บข้อมูลแบบสุ่ม. รุ่นวิเคราะห์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทุ่มเทและระดับตามที่ได้รับมอบหมายการจัดเก็บคู่มือ-เลือกสั่งเลือกระบบยังขาด นอกจากนี้การจัดเก็บข้อมูลที่ได้รับมอบหมายมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของเส้นทางที่วิธีการ แต่ผลกระทบนี้ดูเหมือนว่าจะละเลยในวรรณคดี แต่ผู้เขียนหลายมุ่งเน้นไปที่การมอบหมายการจัดเก็บข้อมูลแบบสุ่มเพื่อหารือเกี่ยวกับประสิทธิภาพของวิธีการกำหนดเส้นทาง. ประการที่สี่การวิจัยเกือบทั้งหมดเพื่อการเลือกปฏิบัติต่อความต้องการตามที่กำหนด (หรือที่รู้จักกันล่วงหน้า) แน่นอนนี้ไม่เป็นความจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่เลือกได้อย่างรวดเร็ว(เช่นคำสั่งขนาดเล็กมาถึงในบรรทัดและจะต้องจัดส่งภายในหน้าต่างเวลาแน่น) สถานการณ์การสั่งซื้อเลือกเหล่านี้จะกลายเป็นมากขึ้นและการปฏิบัติในชีวิตประจำวันมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ บริษัท ที่สั่งซื้อทางไปรษณีย์ที่ขายสินค้าออนไลน์ ปัญหาที่เกิดขึ้นจากการเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้เพื่อแคะระบบจึงควรถือได้ว่าเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพสุ่มไม่ได้คนที่กำหนด. สุดท้ายของการวิจัยส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การสั่งซื้อที่เฉพาะเจาะจงเลือกสถานการณ์หรือปัญหาการตัดสินใจ แต่ก็เป็นไม่ได้ตรงไปตรงมาที่จะใช้วิธีการพัฒนาสำหรับสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงกับสถานการณ์อื่น 'ทั่วไป' การออกแบบวิธีการและ"โลก" รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการเลือกคำสั่งยังขาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

9 สรุป
เราสามารถวาดข้อสรุปต่อไปนี้จากวรรณคดี ครั้งแรกในทั้งๆที่มีการปกครองของพวกเขาในทางปฏิบัติ
เก็บชิ้นส่วนระบบการวิจัยเพื่อเก็บได้รับความสนใจน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับส่วนของตัวเลือก
หยิบสินค้าระบบ น้อยกว่าร้อยละ 30 ของเกี่ยวกับ 140 เอกสารเราพิจารณาความกังวล pickers ส่วน
เพื่อเลือกระบบเหตุผลนี้อาจมีอะไรเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและความหลากหลายของตัวเลือกเพื่อเลือก
ส่วนระบบ นอกจากนี้ ส่วนระบบตัวเลือกมักจะเต็มหรือบางส่วน
อัตโนมัติจึงจับความสนใจของนักวิจัย .
2 , แม้ว่าจำนวนของสิ่งพิมพ์ในส่วนของรูปแบบ , batching , zoning กลยุทธ์ กระเป๋า ( เหมือน
จัดสรรสำรองไปข้างหน้าครอบครัวกลุ่มและแบบไดนามิกที่กระเป๋า ) , และการสะสมและการเรียงลำดับยัง
จำกัด จำนวนของพวกเขาจะเติบโต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ของการจัดเก็บและการปรากฏมี
ครบทศวรรษ ไม่เขียนที่อยู่ชุดของปัญหาในการตัดสินใจ แต่นี้เป็นสิ่งจำเป็นอย่างเห็นได้ชัด
มีการพึ่งพาอาศัยกันในผลกระทบของพวกเขาในการเลือก คือ การพัฒนาใหม่ใน
ฝึกผลิตภาพตัวเลือกประวัติการณ์ชอบไดนามิกที่เก็บผลผลิตและใส่ ( การสั่ง )
ระบบยังนำไปสู่ความสนใจจากนักวิชาการศึกษา .
3 ที่มีอยู่ในตัวเลือกเพื่อเลือกชิ้นส่วนระบบส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การจัดเก็บงาน .
รูปแบบการวิเคราะห์และคลาสพื้นฐานที่เก็บ optimising ทุ่มเทงานคู่มือเลือกหยิบสินค้า
ระบบยังขาด .นอกจากนี้ งานกระเป๋าที่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเส้นทาง
วิธี อย่างไรก็ตาม ผลกระทบนี้ดูเหมือนว่าจะส่วนใหญ่ละเลยในวรรณคดี แทน ผู้เขียนหลายคนมุ่งเน้น
งานสุ่มกระเป๋าเพื่อหารือเกี่ยวกับประสิทธิภาพของวิธีกำหนดเส้นทาง .
4 เกือบทั้งหมดในการวิจัยเพื่อดูแลความต้องการให้เลือก ( หรือที่รู้จักกันล่วงหน้า ) แน่นอน , นี้คือ
ไม่จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอย่างรวดเร็วสภาพแวดล้อม ( เช่น เลือกคำสั่งเล็ก ๆมาถึง บนบรรทัด และต้องส่งภายใน
หน้าต่างเวลาคับ ) เพื่อรับสถานการณ์เหล่านี้มีมากขึ้นและมากขึ้นทุกวัน ฝึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสั่งซื้อทางไปรษณีย์
ซึ่ง บริษัท ขายสินค้าออนไลน์ ปัญหาที่เกิดขึ้นจากการเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้เบิกใบสั่ง
ระบบจึงควรพิจารณาปัญหา Optimisation Stochasticไม่ตายตัว . .
ในที่สุด ที่สุดของการวิจัยมุ่งเน้นไปที่เฉพาะเจาะจงเพื่อรับสถานการณ์หรือปัญหา การตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม มันไม่ตรงไปตรงมา
ไปใช้วิธีการที่พัฒนาขึ้นสำหรับสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงกับสถานการณ์อื่น ' ' ' ขั้นตอนการออกแบบ
ทั่วไปและรุ่นสูงสุดทั่วโลกสำหรับเลือกเพื่อจะยังคงขาด