Otimização de rotas de coleta em armazéns com colaboração humano-robô: uma abordagem computacional
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ucs.br/11338/14355 |
Resumo: | O processo de picking é uma das operações mais críticas nos Centros de Distribuição (CDs), representando uma parcela significativa dos custos operacionais, devido ao tempo despendido em deslocamentos dos operadores. A inclusão de robôs móveis, como AMRs e AGVs, vem sendo desenvolvida como uma opção para aprimorar essas operações. Esses robôs têm o potencial de reduzir deslocamentos desnecessários, se aplicados de forma eficaz, aumentando a eficiência e a produtividade dos CDs. O presente estudo concentra-se no desenvolvimento de uma ferramenta computacional que utiliza técnicas de otimização para definir rotas mais eficientes para operadores humanos em um sistema de coleta do tipo picker-to-parts assistido por robôs. A metodologia envolve a modelagem virtual das áreas de armazenagem dos CDs e a aplicação de uma estratégia de agrupamento para consolidar múltiplos endereços em pontos de coleta, visando a otimizar a matriz de distâncias e a movimentação dos robôs. Além disso, utiliza métodos exatos e heurísticos para solucionar problemas de roteamento, por meio da associação com os modelos do Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e do Problema do Caixeiro Viajante Aberto (PCVA). O estudo avalia diferentes estratégias de execução das rotas de coleta, nas quais os operadores permanecem na área de picking enquanto os robôs retornam ao depósito central. Os resultados demonstram que, ao aplicar essas estratégias, foi possível reduzir os deslocamentos dos operadores em até 33, 61%, com a estratégia de otimização alcançando 96,15% de eficácia, apresentando um gap global de 3,85% para atingir a otimização total de cada rota. A ferramenta foi validada por meio de experimentos em um cenário real, permitindo a comparação das rotas otimizadas com as rotas reais atualmente utilizadas pela empresa, mostrando um ganho na performance do processo de coleta. [resumo fornecido pelo autor] |
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Zorraski, FabrícioMesquita, AlexandreGraciolli, Odacir DeonísioHein, NelsonChiwiacowsky, Leonardo Dagnino2025-03-24T17:45:49Z2025-03-24T17:45:49Z2025-03-242024-12-18https://repositorio.ucs.br/11338/14355O processo de picking é uma das operações mais críticas nos Centros de Distribuição (CDs), representando uma parcela significativa dos custos operacionais, devido ao tempo despendido em deslocamentos dos operadores. A inclusão de robôs móveis, como AMRs e AGVs, vem sendo desenvolvida como uma opção para aprimorar essas operações. Esses robôs têm o potencial de reduzir deslocamentos desnecessários, se aplicados de forma eficaz, aumentando a eficiência e a produtividade dos CDs. O presente estudo concentra-se no desenvolvimento de uma ferramenta computacional que utiliza técnicas de otimização para definir rotas mais eficientes para operadores humanos em um sistema de coleta do tipo picker-to-parts assistido por robôs. A metodologia envolve a modelagem virtual das áreas de armazenagem dos CDs e a aplicação de uma estratégia de agrupamento para consolidar múltiplos endereços em pontos de coleta, visando a otimizar a matriz de distâncias e a movimentação dos robôs. Além disso, utiliza métodos exatos e heurísticos para solucionar problemas de roteamento, por meio da associação com os modelos do Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e do Problema do Caixeiro Viajante Aberto (PCVA). O estudo avalia diferentes estratégias de execução das rotas de coleta, nas quais os operadores permanecem na área de picking enquanto os robôs retornam ao depósito central. Os resultados demonstram que, ao aplicar essas estratégias, foi possível reduzir os deslocamentos dos operadores em até 33, 61%, com a estratégia de otimização alcançando 96,15% de eficácia, apresentando um gap global de 3,85% para atingir a otimização total de cada rota. A ferramenta foi validada por meio de experimentos em um cenário real, permitindo a comparação das rotas otimizadas com as rotas reais atualmente utilizadas pela empresa, mostrando um ganho na performance do processo de coleta. [resumo fornecido pelo autor]The picking process is one of the most critical operations in Distribution Centers (DCs), representing a significant portion of operational costs due to the time spent on operator movement. The inclusion of mobile robots, such as AMRs and AGVs, has been developed as an option to enhance these operations. These robots have the potential to reduce unnecessary travel, when applied effectively, thereby increasing the efficiency and productivity of DCs. This study focuses on the development of a computational tool using optimization techniques to define more efficient routes for human operators in a picker-to-parts system assisted by robots. The methodology involves virtual modeling of DC storage areas and the application of a clustering strategy to consolidate multiple addresses into collection points, aiming to optimize the distance matrix and robot movements. Additionally, it employs exact and heuristic methods to solve routing problems through association with TSP and OTSP models. The study evaluates different strategies for executing collection routes, where operators remain in the picking area while robots return to the central depot. The results demonstrate that applying these strategies reduced operator movement by up to 33.61%, with the optimization strategy achieving 96.15% efficiency and a global gap of 3.85% to reach the total optimization of each route. The tool was validated through experiments in a real-world scenario, enabling a comparison between the optimized routes and the actual routes currently used by the company, showing improved performance in the collection process. [resumo publicado pelo autor]Macrosul - FINEPEngenharia de produçãoArmazéns geraisVeículos autônomosSistemas de separação de pedidos - AutomaçãoLogísticaTecnologiaProduction engineeringWarehousesAutomated vehiclesOrder picking systems - AutomationLogisticsTechnologyOtimização de rotas de coleta em armazéns com colaboração humano-robô: uma abordagem computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do Sulhttps://lattes.cnpq.br/7783114556201776ZORRASKI, F.Mestrado Profissional em Engenharia de ProduçãoCampus Universitário da Região dos Vinhedos2024-12-18ORIGINALDissertação Fabricio Zorraski.pdfDissertação Fabricio Zorraski.pdfapplication/pdf16570104https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/14355/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Fabricio%20Zorraski.pdf0c59c80f23aa902749523c406ffaa9e8MD51TEXTDissertação Fabricio Zorraski.pdf.txtDissertação Fabricio Zorraski.pdf.txtExtracted texttext/plain274509https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/14355/2/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Fabricio%20Zorraski.pdf.txt401bfbfb32103db0d8925911fa71afb6MD52THUMBNAILDissertação Fabricio Zorraski.pdf.jpgDissertação Fabricio Zorraski.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1227https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/14355/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Fabricio%20Zorraski.pdf.jpg4f76f290eee6e74bcd8b54aab85066bfMD5311338/143552025-03-26 07:00:25.292oai:repositorio.ucs.br:11338/14355Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2025-03-26T07:00:25Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false |
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