Autoři

Ing. Lubomír Cvrk, Ph.D. a kolektiv pracovníků Webnode CZ s.r.o.

Ing. Jan Karásek, Ing. Radim Burget, Ph.D., Ing. Václav Uher, prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. z VUT v Brně

Stažení

Software není možné stahovat zdarma. Poskytovatel licence (společnost Webnode AG) na výsledek požaduje licenční poplatek.

Publikace k citování

KARÁSEK, J.; BURGET, R.; UHER, V. Optimization of Warehouse Processes – Benchmark Definition. In MENDEL 2013 19th International Conference on Soft Computing. 1. Brno: 2013. s. 45-50. ISBN: 978-80-214-4755- 4.
JURČÍK, M.; KARÁSEK, J. Návrh metody pro výpočet predikce kolizí vozíků v logistickém skladu založena na simulaci neelastických kolizí. Elektrorevue – Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz), 2013, roč. 15, č. 3, s. 194-204. ISSN: 1213- 1539.
KARÁSEK, J. An Overview of Warehouse Optimization. International Journal of Advances in Telecommunications, Electrotechnics, Signals and Systems, 2013, roč. 2, č. 3, s. 111-117. ISSN: 1805- 5443.
KARÁSEK, J.; BURGET, R.; UHER, V.; DUTTA, M.; KUMAR, Y. Optimization of Logistic Distribution Centers Process Planning and Scheduling. In 2013 Sixth International Conference on Contemporary Computing (IC3-2013). New Delhi, Republic of India: 2013. s. 343-348. ISBN: 978-1-4799-0190- 6.
KARÁSEK, J.; BURGET, R.; MÜLLER, J.; PERIS MONTALT, V. Automatization of Vehicle Routing in Warehouse. Elektrorevue – Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz), 2011, roč. 2, č. 1, s. 1-8. ISSN: 1213- 1539.
KARÁSEK, J.; BURGET, R.; MÜLLER, J.; PERIS MONTALT, V. Warehouse Routing Problem Built on Evolutionary Techniques of Genetic Algorithms. In 6th International Conference on Teleinformatics. 2011. Brno: Brno University of Technology, 2011. s. 83-88. ISBN: 978-80-214-4231- 3.

Popis

Softwarový nástroj učený pro optimalizaci skladového hospodářství, resp. jednotlivých úkolů přiřazovaných pracovníkům. Hlavní uplatnění nalezne ve středních a velkých společnostech zabývajících se skladovým hospodářstvím, překládkou a distribucí zboží. Software je založen na optimalizačních principech evoluční biologie řízených expertně definovanou bezkontextovou gramatikou pro tvorbu kandidátních řešení. Jádro systému pracuje na základě algoritmu genetického programování.

Nejprve je potřeba importovat/zadat výchozí data jako např. zaměstnance, příslušnou techniku a typy komodit. V expertním módu je třeba nastavit ještě použité genetické operátory a pravděpodobnost jejich využití v evolučním procesu a další parametry pro kontrolu běhu evolučního algoritmu jako jsou počet generací, velikost populace atd. V dalším kroku jsou načteny z databáze všechny úlohy, které mají být rozvrženy mezi pracovníky a zpracovány. Následně je spuštěn samotný evoluční proces. Na kartě optimalizace je vidět vývoj nejlepšího jedince, stejně tak i vývoj celé populace.

Evoluční proces skončí a jako jeho výsledek je zobrazena animace s doporučením rozvržených úloh jednotlivým pracovníkům. Doporučení obsahuje jednak, který pracovník má zpracovávat který úkol, ale i podrobnější plán, jak jej má zpracovávat, aby byl minimalizován počet kolizních situací, i těch, kdy jeden pracovník musí čekat na dokončení úkolu jiného pracovníka.