{"id":406861,"date":"2022-09-13T16:23:19","date_gmt":"2022-09-13T16:23:19","guid":{"rendered":"https:\/\/trgsolutions.lat\/?p=406861"},"modified":"2023-03-28T14:56:25","modified_gmt":"2023-03-28T14:56:25","slug":"que-es-la-toma-de-decisiones-secuenciales-en-la-automatizacion-del-almacen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/trgsolutions.lat\/en\/que-es-la-toma-de-decisiones-secuenciales-en-la-automatizacion-del-almacen\/","title":{"rendered":"Significado de toma de decisiones secuenciales en almacenes automatizados"},"content":{"rendered":"

\u00bfComo los algoritmos inteligentes de GeekPlus asignan varias tareas de manejo de estanter\u00edas a m\u00faltiples robots?  \u00bfY c\u00f3mo calculan la relaci\u00f3n entre pedido, estaci\u00f3n de trabajo e inventario?<\/h3>\n\n\n\n

Antes, estos problemas solo consideraban la situaci\u00f3n actual, en base a reglas establecidas manualmente.<\/p>\n\n\n\n

Pero como el dr. Wenzhe Tan sabe, los ingenieros de Geek son capaces de mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Durante la Conferencia Global de Tecnolog\u00eda de Log\u00edstica 2022, un evento anual de tecnolog\u00eda de log\u00edstica en Asia, el Dr. Tan pronunci\u00f3 un discurso de apertura en el Foro de Aplicaci\u00f3n de Log\u00edstica de Investigaci\u00f3n de Operaciones, donde hable sobre la aplicaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n de operaciones en log\u00edstica inteligente. Tambi\u00e9n comparti\u00f3 su experiencia en la aplicaci\u00f3n de estas investigaciones para empresas tecnol\u00f3gicas con expertos y acad\u00e9micos de Alibaba, Huawei y las mejores universidades en una mesa redonda.<\/p>\n\n\n\n

La conferencia es organizada por la CFLP, una importante federaci\u00f3n de Log\u00edstica y Compras en Asia. Como punto de referencia para la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica de vanguardia en la industria, la conferencia re\u00fane a l\u00edderes acad\u00e9micos y expertos mundiales para analizar los \u00faltimos logros tecnol\u00f3gicos y la futura direcci\u00f3n de I+D.<\/p>\n\n\n\n

En el foro de Investigaci\u00f3n de Operaciones, Warren B. Powell, Profesor Em\u00e9rito de la Universidad de Princeton, y el Profesor Zhao Lei del Departamento de Ingenier\u00eda Industrial de la Universidad de Tsinghua destacaron que los Modelos de Decisi\u00f3n Secuencial en Investigaci\u00f3n de Operaciones se han convertido en una herramienta eficaz de modelado y an\u00e1lisis en la gesti\u00f3n log\u00edstica actual. El Dr. Tan tambi\u00e9n enfatiz\u00f3 la aplicaci\u00f3n de modelos de decisiones secuenciales en log\u00edstica inteligente rob\u00f3tica y la forma basada en datos para mejorar la inteligencia de la toma de decisiones del sistema, lo que ayuda de manera efectiva a los clientes a reducir costos y aumentar la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n

Toma de decisiones secuencial de GeekPlus<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El almac\u00e9n inteligente basado en robots se puede configurar como un modelo de decisi\u00f3n secuencial t\u00edpico. Donde el sistema puede recopilar informaci\u00f3n como pedidos, estaciones de trabajo, inventario, robots, en cada momento, y tomar una serie de decisiones como despacho , asignaci\u00f3n de tareas, planificaci\u00f3n de rutas, programaci\u00f3n, etc.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este proceso se repite continuamente para completar la funci\u00f3n del sistema de almacenamiento inteligente . Cada vez que el algoritmo se enfrenta a una gran cantidad de informaci\u00f3n y necesita tomar decisiones complejas que involucran varios sistemas, GeekPlus divide el sistema en varios etapas clave para abordarlas paso a paso.<\/p>\n\n\n\n

La asignaci\u00f3n de tareas y el despacho son dos de los problemas m\u00e1s t\u00edpicos. La asignaci\u00f3n de tareas se refiere al problema de distribuci\u00f3n entre la asignaci\u00f3n de tareas de manejo de estantes a los robots, con el objetivo de establecer la relaci\u00f3n de mapeo entre m\u00faltiples tareas y m\u00faltiples robots, lo cual es un cl\u00e1sico problema de la optimizaci\u00f3n de operaciones.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n
Diagrama esquem\u00e1tico de la asignaci\u00f3n de tareas <\/strong><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

El segundo paso es el problema del despacho, que tiene como objetivo establecer la relaci\u00f3n de coincidencia de decisiones entre pedido-estaci\u00f3n de trabajo-inventario. Estos dos problemas t\u00edpicos de estos sitios a menudo solo consideraban la situaci\u00f3n en ese momento y se basaban en reglas establecidas manualmente. El Dr. Wenzhe Tan se pregunt\u00f3, si el impacto de la decisi\u00f3n en el proceso posterior era considerada, \u00bfpodr\u00eda haber un mejor resultado en esa decisi\u00f3n? En el informe, el Dr. Wenzhe Tan present\u00f3 la serie de exploraci\u00f3n de la toma de decisiones secuencial de asignaci\u00f3n de tareas por parte de GeekPlus.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n
Asignaci\u00f3n de tareas<\/strong><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Exploraci\u00f3n 1: Asignaci\u00f3n de tareas basadas en datos hist\u00f3ricos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La asignaci\u00f3n de tareas es la base para el funcionamiento del almac\u00e9n no automatizado de GeekPlus. Y las decisiones de asignaci\u00f3n de tareas determinan el tiempo de finalizaci\u00f3n del pedido, la utilizaci\u00f3n del robot y otros indicadores. El algoritmo generalmente considera m\u00faltiples factores, como el tr\u00e1fico del sitio, la prioridad de los pedidos y la actividad de ese almac\u00e9n para la asignaci\u00f3n. En la pr\u00e1ctica de la implementaci\u00f3n continua, GeekPlus tambi\u00e9n sigue pensando en un problema: el almac\u00e9n se enfrenta a diferentes incertidumbres en todo momento… \u00bfdebe ser diferente el valor de la tarea en diferentes almacenes, diferentes situaciones en las estaciones de trabajo e incluso diferentes velocidades de picking?<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n
Uso de la ecuaci\u00f3n de Bellman para modelar el problema de asignaci\u00f3n de tareas de almac\u00e9n inteligente<\/strong><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de complejos escenarios y una continua invocaci\u00f3n t\u00e9cnica, GeekPlus, propuso un modelo inteligente de asignaci\u00f3n de tareas impulsado por datos. El algoritmo primero recolecta una gran cantidad de datos hist\u00f3ricos de diferentes almacenes, diferentes momentos y diferentes escenarios y de manera retrospectiva analiza la situaci\u00f3n en ese momento para generar la funci\u00f3n de valor esperado<\/strong>. El algoritmo calcular\u00e1 el valor inmediato del momento actual y sintetizar\u00e1 el valor esperado generado por la funci\u00f3n de valor esperado. As\u00ed, el escenario que genere el mayor valor de recompensa y m\u00e1xima eficiencia del sistema sera el adoptado e implementado. Todo en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

Los datos de la ejecuci\u00f3n se acumular\u00e1n en la base de datos hist\u00f3rica, la funci\u00f3n de valor de entrenamiento se actualizar\u00e1, formando una optimizaci\u00f3n de algoritmo de circuito cerrado. Los datos no requieren personal de implementaci\u00f3n dedicado a un almac\u00e9n espec\u00edfico para reglas preestablecidas, lo que reduce significativamente el ciclo de implementaci\u00f3n del proyecto.<\/p>\n\n\n\n

Los nuevos valores integrados impactan el estado actual y las expectativas. Lo que ayuda a percibir el estado de las tareas y las expectativa del almac\u00e9n en diferentes momentos de manera mucho mejor, as\u00ed como tambi\u00e9n logra una mejora del mas de 15% de eficiencia bajo las mismas condiciones en un escenario de prueba.<\/p>\n\n\n\n

Exploraci\u00f3n 2: Algoritmo de asignaci\u00f3n de tareas basado en funciones de valor adaptable<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El \u00e9xito de la Exploraci\u00f3n 1 trajo consigo una mejora considerable de eficiencia y al mismo tiempo provoc\u00f3 una mayor reflexi\u00f3n en GeekPlus. \u00bfPuede el valor de una funci\u00f3n tomar en cuenta la informaci\u00f3n ambiental, como el orden y densidad del robot y cambiar de forma adaptable con la operaci\u00f3n del sistema?<\/p>\n\n\n\n

Para responder estas preguntas, GeekPlus propuso un nuevo algoritmo de asignaci\u00f3n de tareas basado en funciones de valor adaptable. Este algoritmo considera el impacto de la planificaci\u00f3n de la ruta en el proceso de asignaci\u00f3n de tareas, usando el m\u00e9todo de aprendizaje de refuerzo online para extraer las caracter\u00edsticas de la demanda de pedidos y ajustar de manera adaptable la estrategia de asignaci\u00f3n de tareas para detectar con precisi\u00f3n los cuellos de botella de eficiencia. Esto hace el proceso de optimizaci\u00f3n mas preciso y en tiempo real, mejorando as\u00ed la eficiencia operativa del AMR.<\/p>\n\n\n\n

El proceso completo del algoritmo esta dividido en 4 pasos:recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n, entrenamiento del modelo, selecci\u00f3n de tareas y planificaci\u00f3n de rutas.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Primero, el algoritmo recolecta la informaci\u00f3n espacio temporal de los pickeadores, los AMR y las estanter\u00edas<\/p>\n\n\n\n

Luego, el modulo de planificaci\u00f3n adaptable modela la informaci\u00f3n espacio-temporal y entrena la funci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de eso, el algoritmo selecciona las tareas adecuadas para asignar al AMR en funci\u00f3n de la funci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n

Y finalmente, planifica la ruta para ese AMR en funci\u00f3n del esquema de selecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n
Diagrama de flujo del algoritmo completo<\/strong><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

El modelo de decisi\u00f3n secuencial integra el estado de trabajo de los pickeadores y las estanter\u00edas. Y este m\u00e9todo de modelado permite que la inteligencia de aprendizaje de refuerzo perciba mejor los cuellos de botella de eficiencia en todo el proceso. Adem\u00e1s, el enfoque de aprendizaje en l\u00ednea se utiliza para actualizar la funci\u00f3n de valor de estado-acci\u00f3n de manera oportuna.<\/p>\n\n\n\n

GeekPlus siempre innovando<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Desde el inicio, GeekPlus ha estado explorando innovar en el campo de los algoritmos para asignaci\u00f3n de tareas. GeekPlus continuar\u00e1 haciendo lo que mejor sabe hacer: continuar optimizando y mejorando para potenciar mejor la log\u00edstica inteligente.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> https:\/\/blog.geekplus.com\/en\/robotics-blog\/algorithm\/geek-application-of-operations-research-in-intelligent-logistics<\/p>\n\n\n\n

Mucho mas de nuestros productos en Boreal Technologies<\/a><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

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\u00bfComo los algoritmos inteligentes de GeekPlus asignan varias tareas de manejo de estanter\u00edas a m\u00faltiples robots?  \u00bfY c\u00f3mo calculan la relaci\u00f3n entre pedido, estaci\u00f3n de trabajo e inventario? Antes, estos problemas solo consideraban la situaci\u00f3n actual, en base a reglas establecidas manualmente. Pero como el dr. Wenzhe Tan sabe, los ingenieros de Geek son capaces … <\/p>\n

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