The most important performance meas

The most important performance measures in a warehouse are generally related to the time or effort required for order picking, i.e. the retrieval of items from the shelves and delivering them to the point where they will be picked up by the appropriate vehicle. Informally, these performance measures can be optimized by placing high-runner items near to the entrance of the warehouse, and by storing items that are often ordered together close to each other. Technically, this problem is a special case of correlated storage assignment, where the organizational structure behind the correlation among request probabilities of different items is known and can be exploited by a mathematical model. We present a mixed integer programming (MIP) formulation of the problem that can be solved by commercial software in practically relevant problem sizes.

We show that minimizing order cycle time (maximum of individual pickers’ times) and minimizing expected picking effort (sum of pickers’ times) are conflicting criteria. Our MIP allows controlling the trade-off between these criteria by minimizing a linear combination of the two, or minimizing one of them subject to an upper bound on the other. The novel strategy has been compared to classical cube-per-order index-based (COI) techniques in computational experiments, where it achieved an up to 36–38% improvement compared to COI, according either criterion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัดประสิทธิภาพการทำงานสำคัญที่สุดในคลังสินค้าโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับเวลาหรือความพยายามที่จำเป็นสำหรับใบสั่งการ รับของ เช่นดึงสินค้าจากชั้นวาง และส่งไปยังจุดที่พวกเขาจะมารับ โดยยานพาหนะที่เหมาะสม อย่าง ประเมินประสิทธิภาพเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ โดยการวางรายการสูงวิ่งใกล้ทางเข้าของคลังสินค้า และจัดเก็บสินค้าที่จะสั่งแล้วกันใกล้กัน เทคนิค ปัญหานี้เป็นกรณีพิเศษของการกำหนดพื้นที่ที่มีความสัมพันธ์ ที่โครงสร้างองค์กรอยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ระหว่างน่าจะร้องขอของรายการต่าง ๆ เป็นที่รู้จัก และสามารถใช้ประโยชน์จากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เรานำเสนอเป็นจำนวนเต็มผสมเขียนสูตร (MIP) ของปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ โดยซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ขนาดปัญหาที่เกี่ยวข้องจริงเราแสดงที่สั่งลดรอบเวลา (สูงสุดของผู้เบิกสินค้าแต่ละครั้ง) และลดคาดว่า เบิกความ (ผลรวมของเวลาของผู้เบิกสินค้า) มีเกณฑ์ขัดแย้งกัน MIP ของเราช่วยให้การควบคุมการปิดระหว่างเกณฑ์โดยการลดการรวมเชิงเส้นของทั้งสอง หรือลดหนึ่งของพวกเขาอาจมีขึ้นไปอีก กลยุทธ์ใหม่ได้รับเมื่อเทียบกับคลาสสิกลูกบาศก์ต่อลำดับตามดัชนี (COI) เทคนิคในการทดลองคำนวณ ที่มันทำได้ถึงการพัฒนา 36 – 38% เมื่อเทียบกับเราแล้ว ตามเกณฑ์อย่างใดอย่างหนึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มาตรการการปฏิบัติงานที่สำคัญที่สุดในคลังสินค้าที่เกี่ยวข้องโดยทั่วไปเวลาหรือความพยายามที่จำเป็นสำหรับการเลือกคำสั่งเช่นการดึงของรายการจากชั้นวางของและส่งไปยังจุดที่พวกเขาจะได้รับการหยิบขึ้นมาโดยยานพาหนะที่เหมาะสม ทางการวัดผลการปฏิบัติงานเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยการวางรายการที่สูงวิ่งอยู่ใกล้กับทางเข้าของคลังสินค้าและโดยการจัดเก็บรายการที่มักจะได้รับคำสั่งด้วยกันอยู่ใกล้กัน เทคนิคปัญหานี้เป็นกรณีพิเศษของงานการจัดเก็บข้อมูลความสัมพันธ์ที่โครงสร้างองค์กรที่อยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ระหว่างการร้องขอความน่าจะเป็นของรายการที่แตกต่างเป็นที่รู้จักและสามารถนำมาใช้ประโยชน์โดยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เรานำเสนอการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสม (MIP) การกำหนดปัญหาที่สามารถแก้ไขได้โดยซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ในปัญหาที่เกี่ยวข้องจริงขนาด. เราแสดงให้เห็นว่าการลดรอบเวลาการสั่งซื้อ (ครั้งสูงสุดที่แต่ละแจ่ม) และลดคาดยกความพยายาม (ผลรวมของแจ่ม 'ครั้ง) มีหลักเกณฑ์ที่ขัดแย้งกัน MIP ของเราช่วยให้การควบคุมการค้าระหว่างเกณฑ์เหล่านี้โดยการลดการรวมกันเชิงเส้นของทั้งสองหรือลดการหนึ่งของพวกเขาอาจมีการผูกพันบนในที่อื่น ๆ กลยุทธ์นวนิยายที่ได้รับเมื่อเทียบกับก้อนต่อการสั่งซื้อ (COI) เทคนิคคลาสสิกดัชนีที่ใช้ในการทดลองการคำนวณที่ประสบความสำเร็จในการปรับปรุงถึง 36-38% เมื่อเทียบกับ COI ตามเกณฑ์อย่างใดอย่างหนึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่สำคัญที่สุดในการปฏิบัติงานในคลังสินค้าโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับเวลาหรือความพยายามที่จำเป็นสำหรับการเลือกสั่ง เช่น การดึงสินค้าจากชั้นวาง และส่งพวกเขาไปยังจุดที่พวกเขาจะเลือกขึ้นโดยรถที่เหมาะสม ไม่เป็นทางการ , มาตรการการปฏิบัติงานเหล่านี้สามารถเพิ่มโดยการวางรายการที่วิ่งสูงใกล้ถึงทางเข้าโกดัง และการจัดเก็บสินค้าที่มักจะสั่งกันใกล้ชิดกับแต่ละอื่น ๆ ในทางเทคนิคแล้ว ปัญหานี้เป็นกรณีพิเศษของความสัมพันธ์งานกระเป๋าที่โครงสร้างที่อยู่เบื้องหลังความสัมพันธ์ระหว่างขอความน่าจะเป็นของสินค้าต่าง ๆ ที่เป็นที่รู้จักและสามารถใช้ประโยชน์ได้โดยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เราเสนอการโปรแกรมจำนวนเต็มผสม ( 2 ) การกำหนดปัญหาที่สามารถแก้ไขได้โดยซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ในขนาดปัญหาในทางปฏิบัติที่เกี่ยวข้องเราแสดงให้เห็นว่าการลดรอบเวลาการสั่งซื้อ ( สูงสุดของแต่ละคนเก็บ " ครั้ง ) และลดความพยายาม ( คาดว่าได้รับผลรวมของ pickers " ครั้ง ) เป็นเกณฑ์ที่ขัดแย้งกัน 2 ช่วยให้ควบคุมการแลกเปลี่ยนระหว่างเกณฑ์เหล่านี้ โดยการลดการรวมกันเชิงเส้นของ สอง หรือ ลด หนึ่งของพวกเขาภายใต้ขอบเขตบน ในอื่น ๆ กลยุทธ์ใหม่ได้รับเมื่อเทียบกับลูกบาศก์คลาสสิกต่อดัชนีคำสั่งซื้อตาม ( ลำปาง ) เทคนิคในการทดลองเชิงคอมพิวเตอร์ ซึ่งมันได้ถึง 36 - 38 เปอร์เซ็นต์การปรับปรุงเทียบกับผม ตามด้วยเกณฑ์