This paper introduces the planar storage location assignment problem (PSLAP) that no research has attempted to mathematically solve. The PSLAP can be defined as the assignment of the inbound and outbound objects to the storage yard with aim of minimizing the number of obstructive object moves. The storage yard allows only planar moves of objects. The PSLAP usually occurs in the assembly block stockyard operations at a shipyard. This paper formulates the PSLAP using a mathematical programming model, but which belongs to the NP-hard problems category. Thus this paper utilizes an efficient genetic algorithm (GA) to solve the PSLAP for real-sized instances. The performance of the proposed mathematical programming model and developed GA is verified by a number of numerical experiments.
We revisit the assembly block storage location assignment problem (ABSLAP) at a shipyard, in order to compensate for the deficiency in performance verification of the heuristic ABSLAP algorithm developed by the previous study. In this paper, we formulate a mathematical programming model of the ABSLAP, refine elaborately the heuristic ABSLAP algorithm, and show the performance of the developed mathematical programming model and the revised heuristic ABSLAP algorithm. In addition, we explain simulation experiments conducted using the revised heuristic ABSLAP algorithm to investigate the influences of block stockyard layouts and production schedule instability on the block stockyard operations.
Automated Storage and Retrieval Systems (AS/RSs) are an important facility for modern material management. The expected benefits of these capital-intensive facilities are gained when their control policies and their physical design parameters are determined simultaneously. In this paper we present several analytical models that capture the impact of the storage assignment policy and of the rack design on the expected storage and retrieval times. Sequential and interleaved service modes are considered for sequencing the storage and retrieval requests. We further investigate the impact of the rack structure on the relative performance of the following storage assignment policies : closest open location (random), full turnover-based policy, and class-based. Our analysis clearly indicates that significant savings in crane travel time are realized when implementing full turnover-based policy, rather than random. These savings become more and more pronounced as the profile of the storage racks approaches the square-in-time shape. Furthermore, it is shown that a class-based policy, with a small number of storage classes, will capture most of these savings and be easier to manage in practice.
The problem of clustering stock-keeping-units to assign storage locations is treated. Firstly, a construction heuristic algorithm is developed to cluster items considering demand dependencies(correlated assignment) for the case that the maximum number or the maximum volume(weight) of items per tray is constrained by the capacity of tray. Secondly, inventory-related cost as well as material handling cost is considered to determine the space requirement and the storage location of each item simultaneously.
In order to reduce the number of rehandles during the loading operation of export containers in port container terminals, the storage location of each arriving container should be determined considering of its weight. We formulate the problem by a dynamic programming model to get the optimal storage location. And a heuristic rule is suggested in order to overcome computational difficulties of the optimization model. The performance of the rule is evaluated by comparing it with the result of DP model.
This study deals with the automated storage/retrieval systems (AS/RS) where the rack is discrete and the random storage assignment rule is adopted. New storage policies named FNSC (first no-cost zone, second closest-open location) and FNSH (first no-cost zone, second a half side closest-open location) are proposed. Simulation results indicate that performance of FNSH is slightly lower than that of the SCL but it does not need much time to perform. The "stay" strategy of S/R machine is examined as a means of increasing the frequency of dual command.
의류 인터넷 쇼핑몰들은 판매 상품의 포장과 배송을 위한 상품 창고를 운영하고 있다. 상품들은 동일 브랜드끼리 상자에 담긴 후 선반에 일렬로 보관된다. 상품의 반출 및 상품 관리의 편의상, 상자들은 동일 브랜드끼리 묶여져 선반에 진열되어 있어야 한다. 따라서, 새로운 상품들이 입고될 경우 상품들은 동일 브랜드끼리 상자에 담긴 후 선반 위에 있는 기존 상자들 중에서 동일 브랜드의 상자 옆에 배치되어야 한다. 그런데, 선반 위의 빈 곳이 새로 입고되는 상자를 넣을 수 있을 만큼 충분하지 않다면, 옆의 다른 브랜드의 상자들을 옆으로 밀어서 공간을 확보한 후 새로운 상자를 배치함으로써 동일 브랜드 상자끼리 붙어있도록 해야 한다. 우리의 문제는 이와 같이 새로운 상품을 입고할 때 동일 브랜드의 상자들끼리 붙어 있도록 하면서 다른 브랜드의 상자를 옆으로 옮길 경우, 그 횟수를 최소화하는 것이다. 이 문제의 최적해를 구하기 위해서 우리는 이 문제를 우선 정수계획법으로 모형화하였다. 그런데, 정수계획법 문제는 분기한정법(Branch and Bound) 기법으로 해결하여야 하나, 그 경우 문제해결 시간이 너무 오래 걸리는 문제가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 위 재배치 문제를 할당 문제(Assignment Problem)로 완화하여 모형화함으로써 만족할만한 준최적해를 구하는 방법론을 제시하고, 실험에 의하여 그 타당성을 검토하였다. 또한, 이 방법론 하에서 실제 의류 인터넷 쇼핑몰의 컴퓨팅 환경을 고려할 때 해결 가능한 문제의 최대 크기를 도출하고, 그 크기 이내에서 입고 계획을 생성하는 시스템을 구현하였다.
컨테이너터미널에서 생산성을 향상시키기 위해서는 야드를 효율적으로 운영하는 것이 중요하다. 자동화 컨테이너터미널의 경 우 수직형 자동화 야드로서 기존의 수평형 장치장과는 다른 장치장 특성을 가지게 된다. 자동화 컨테이너터미널에서 자동화 야드는 자동 화 장비가 운영되므로 자동화 장비와 외부트럭, 본선작업 등과 연계된 효율적인 장치장 계획이 필요하다. 그러나 기존의 장치장 계획은 공간할당 문제이므로 자동화 컨테이너터미널에서 사용된다면 실시간으로 변화하는 장비 및 장치장 상황이 반영되지 않기 때문에 장치장의 효율성이 저하되고 하역시간의 증가를 초래하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 본선계획파 장치장 현황, ATC의 상황을 고려한 실시간 컨테이너의 장치 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
This paper deals with the problem of space allocation of items within a warehouse. Recognizing the importance of weights associated with material handling, mathematical models are developed for two cases, out-and-back selection and storage retrieval interleaving. It is proved that the density order index rule we proposed generates an optimal solution for the first model. An example problem solved with the pairwise interchange method indicates that the rule is also fairly efficient for the second model. The proposed rule is compared with other assignment rules of warehouse space such as COI rule, space and popularity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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