Análisis de desempeño de un sistema de picking colaborativo humano-robot con configuración basada en enjambre

Abstract

En el contexto de una industria del e-commerce en rápido crecimiento, especialmente acelerado por la pandemia del COVID-19, y los cambios en el comportamiento de los clientes producidos desde entonces, es decir, clientes que demandan pedidos de bajo volumen con gran variedad y esperan una alta calidad de servicio, además de plazos de entrega cortos, las empresas deben adaptar su logística para seguir siendo competitivas en este nuevo escenario empresarial. Además, en los últimos años la Industria 4.0 ha tenido lugar, la cual se basa, en términos generales, en la conectividad, la analítica de datos y la inteligencia de datos, la potencia computacional, la ingeniería avanzada y la interacción hombre-máquina. Este estudio explorará un sistema de picking colaborativo humano-robot con configuración de enjambre a través de una simulación desarrollada en Python. Consiste en un sistema de picking en el que los robots consolidan pedidos, viajan a las ubicaciones de picking de forma autónoma y esperan a que un recolector o picker disponible realice la actividad de picking, y, una vez finalizada la misión de picking, el robot se dirige al almacén y continúa operando hasta el final del turno. El objetivo de esta tesis es analizar cómo cambia el rendimiento de este sistema de picking (el tiempo medio de producción de pedidos) y la utilización de los agentes (utilización media de los robots y utilización media de los recogedores) cuando(...).

In the context of a rapidly growing e-commerce industry, particularly accelerated by the COVID-19 pandemic, and the changes in the customer behaviour produced since then, i.e. customers demanding low volume orders with high variety and expecting high service quality plus short delivery times, companies mut adapt their logistics to remain competitive in this new business arena. Moreover, in the recent years Industry 4.0 has been taking place. This new Industrial Revolution is based on, in general terms, connectivity, data analytics and data intelligence, computational power, advanced engineering and human-machine interaction. This study will explore a human-robot collaborative picking system with a swarm configuration through a simulation developed in Python. It consists in a picking system where robots consolidate orders, travels to the picking locations autonomously and wait for an available picker performs the picking activity, and, once finished the picking mission, the robot goes to the depot and then it continues operating until the end of the shift. The aim of this thesis is to analyse how the performance of this picking system (the average order throughput time) and the utilization of the agents (average robot utilization and average picker utilization) change when(...).