Nghiên Cứu Và Xây Dựng Thuật Toán Tự Động Hóa Kho Lạnh Trong Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật cơ điện tử nghiên cứu và xây dựng thuật toán tự động hóa kho lạnh, tối ưu hiệu quả lưu trữ và truy xuất hàng hóa.

• Tác giả: Trương Ngọc Cường
• Người hướng dẫn: TS. Phùng Trí Công
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử
• Đề tài: Nghiên cứu và xây dựng thuật toán tự động hóa kho lạnh
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• ABSTRACT
• DECLARATION
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Motivation
• 1.2. Literature Review
• 1.3. Warehousing operations
• 1.4. Most common mode of pallet racking systems in Vietnam
• 1.5. Storage Policy
• 2. CHƯƠNG 2
• 3. CHAPTER 3: SIMULATED SOFTWARE DEVELOPMENT
• 4. CHAPTER 4: SIMULATED RESULT AND DISCUSSION
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION & FUTURE WORK
• 6. CHAPTER 6: REFERENCES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF ACRONYMS

Tóm tắt

I. Nghiên cứu và xây dựng thuật toán tự động hóa kho lạnh

Luận văn tập trung vào nghiên cứu và xây dựng các thuật toán nhằm tự động hóa quy trình lưu trữ và truy hồi hàng hóa trong kho lạnh. Mục tiêu chính là tối ưu hóa không gian kho và giảm thiểu quãng đường di chuyển của xe nâng, từ đó giảm chi phí vận hành. Hệ thống lạnh được thiết kế với 480 ô chứa pallet, sử dụng phần mềm quản lý kho để điều khiển quy trình. Thuật toán A-star kết hợp với phương pháp time windows được áp dụng để giải quyết các vấn đề như tắc nghẽn và deadlock. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán đề xuất giúp giảm 29% quãng đường di chuyển so với các phương pháp truyền thống.

1.1. Tổng quan về kho lạnh và hệ thống quản lý

Kho lạnh đóng vai trò quan trọng trong chuỗi cung ứng, đặc biệt trong bảo quản hàng hóa nhạy cảm với nhiệt độ. Hệ thống quản lý kho (WMS) giúp tối ưu hóa quy trình nhận, lưu trữ, và xuất hàng. Trong luận văn, hệ thống điều khiển tự động được thiết kế để quản lý 480 ô chứa pallet, sử dụng phần mềm mô phỏng để kiểm tra hiệu quả. Thuật toán tối ưu hóa được áp dụng để giảm thiểu quãng đường di chuyển của xe nâng, từ đó tiết kiệm chi phí vận hành.

1.2. Thuật toán và phương pháp tối ưu hóa

Luận văn đề xuất thuật toán A-star kết hợp với time windows để tối ưu hóa quy trình lưu trữ và truy hồi hàng hóa. Thuật toán này giúp giảm thiểu quãng đường di chuyển và xử lý các tình huống tắc nghẽn trong kho. Mô phỏng cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống, giảm 29% quãng đường di chuyển. Hệ thống điều khiển tự động cũng được tích hợp để quản lý và giám sát quy trình một cách hiệu quả.

II. Ứng dụng thực tiễn và giá trị của nghiên cứu

Nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn cao trong việc tối ưu hóa quy trình quản lý kho lạnh. Giải pháp công nghệ đề xuất giúp giảm chi phí vận hành và tăng hiệu suất kho. Hệ thống điều khiển tự động có khả năng áp dụng rộng rãi trong các kho lạnh tại Việt Nam, đặc biệt trong ngành thực phẩm và dược phẩm. Thuật toán và phần mềm quản lý được phát triển trong luận văn có thể tích hợp vào các hệ thống hiện có, mang lại lợi ích kinh tế đáng kể.

2.1. Giá trị kinh tế và hiệu quả vận hành

Nghiên cứu giúp giảm chi phí vận hành kho lạnh thông qua việc tối ưu hóa quy trình lưu trữ và truy hồi hàng hóa. Thuật toán đề xuất giảm 29% quãng đường di chuyển, từ đó tiết kiệm năng lượng và thời gian. Hệ thống điều khiển tự động cũng giúp giảm thiểu sai sót trong quản lý kho, tăng độ chính xác và hiệu quả.

2.2. Ứng dụng trong ngành công nghiệp

Giải pháp công nghệ trong luận văn có thể áp dụng rộng rãi trong các kho lạnh tại Việt Nam, đặc biệt trong ngành thực phẩm và dược phẩm. Hệ thống quản lý kho được thiết kế linh hoạt, có thể tích hợp vào các hệ thống hiện có. Thuật toán và phần mềm mô phỏng cũng có thể được sử dụng để đào tạo nhân viên và cải thiện quy trình quản lý kho.

III. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Luận văn đã thành công trong việc nghiên cứu và xây dựng các thuật toán tự động hóa quy trình lưu trữ và truy hồi hàng hóa trong kho lạnh. Giải pháp công nghệ đề xuất mang lại hiệu quả cao trong việc giảm chi phí vận hành và tối ưu hóa không gian kho. Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách tích hợp công nghệ IoT và trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả của hệ thống điều khiển tự động.

3.1. Kết quả đạt được

Luận văn đã đề xuất và thử nghiệm thành công thuật toán A-star kết hợp với time windows để tối ưu hóa quy trình lưu trữ và truy hồi hàng hóa. Mô phỏng cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống, giảm 29% quãng đường di chuyển. Hệ thống điều khiển tự động cũng được thiết kế và tích hợp thành công.

3.2. Hướng phát triển tương lai

Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách tích hợp công nghệ IoT để giám sát và điều khiển hệ thống từ xa. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được áp dụng để dự đoán nhu cầu lưu trữ và tối ưu hóa quy trình quản lý kho. Hệ thống điều khiển tự động cần được cải tiến để đáp ứng các yêu cầu phức tạp hơn trong thực tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới năm 2018, chi phí logistics chiếm khoảng 13% GDP ở các nước phát triển, trong khi ở các quốc gia hiệu quả nhất như Hoa Kỳ, con số này chỉ khoảng 8%, còn ở những nước kém hiệu quả có thể lên tới 25%. Chi phí logistics có mối quan hệ nghịch đảo rõ rệt với Chỉ số Hiệu quả Logistics, bao gồm các yếu tố kinh tế, công nghệ và chính sách. Trong đó, việc ứng dụng công nghệ trong quản lý kho, đặc biệt là hệ thống quản lý kho (Warehouse Management System - WMS), đóng vai trò then chốt trong việc giảm chi phí vận hành toàn chuỗi cung ứng. Hệ thống WMS giúp kiểm soát việc di chuyển và lưu trữ hàng hóa trong kho, đồng thời xử lý các giao dịch liên quan như nhận hàng, chọn hàng và xuất hàng. Việc tối ưu hóa không gian kho và quãng đường di chuyển trong kho không chỉ giúp tiết kiệm chi phí và thời gian vận hành mà còn nâng cao độ chính xác tồn kho và sự hài lòng của khách hàng.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng giải thuật lưu trữ và truy hồi hàng hóa tự động trong kho lạnh, với mục tiêu giảm thiểu quãng đường di chuyển của xe nâng trong quá trình lưu trữ và truy hồi, từ đó giảm chi phí vận hành. Mô hình kho lạnh được thiết kế với 480 vị trí lưu trữ trên 16 kệ pallet, phân chia thành 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift để thực hiện các nhiệm vụ. Giải thuật đề xuất kết hợp phương pháp xác định vị trí lưu trữ tối ưu dựa trên phân cụm liên tục (continuous cluster) và thuật toán tìm đường A-star, đồng thời áp dụng phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) để tránh tắc nghẽn và kẹt xe trong kho. Kết quả mô phỏng cho thấy giải thuật giúp giảm đến 29% tổng quãng đường di chuyển so với các chính sách lưu trữ truyền thống, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành kho lạnh.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh tại Việt Nam, với thời gian thực hiện từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2018. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ tự động hóa và thuật toán tối ưu vào quản lý kho lạnh, giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng năng suất và đảm bảo chất lượng hàng hóa trong điều kiện bảo quản nghiêm ngặt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: chính sách lưu trữ ABC (class-based storage) và chính sách vị trí mở gần nhất (Closest Open Location - COL). Chính sách ABC phân chia kho thành các lớp hàng hóa dựa trên đặc tính như tần suất xuất nhập hoặc chỉ số Cube Per Order Index (COI), giúp ưu tiên lưu trữ hàng hóa có tần suất cao gần điểm nhập/xuất. COL là phương pháp chọn vị trí lưu trữ trống gần nhất với điểm nhập/xuất nhằm giảm quãng đường di chuyển.

Phương pháp phân cụm liên tục (continuous cluster) được phát triển dựa trên sự kết hợp của ABC và COL, trong đó mỗi lớp ABC được chia nhỏ thành các cụm (cluster) dựa trên khoảng cách đến điểm nhập/xuất. Mỗi cụm có bán kính tương ứng với quãng đường di chuyển, giúp xác định vị trí lưu trữ tối ưu hơn so với chỉ dùng ABC truyền thống.

Thuật toán A-star được áp dụng để tìm đường đi ngắn nhất trong kho, dựa trên hàm chi phí thực tế và hàm heuristic ước lượng khoảng cách còn lại, đảm bảo tìm được đường đi tối ưu trong không gian kho có cấu trúc kệ hẹp. Để xử lý các tình huống tắc nghẽn, kẹt xe hoặc deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động đồng thời, phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) được sử dụng, giúp lập lịch di chuyển tránh xung đột và tối ưu tổng quãng đường.

Ba khái niệm chính trong nghiên cứu gồm:

• Chính sách lưu trữ ABC và COL: phân loại và chọn vị trí lưu trữ hàng hóa.
• Thuật toán A-star: tìm đường đi ngắn nhất trong kho.
• Định tuyến động với time windows: tránh xung đột khi nhiều xe nâng di chuyển.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là mô hình kho lạnh giả lập với 480 vị trí lưu trữ, 16 kệ pallet, 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift. Dữ liệu bao gồm tọa độ vị trí lưu trữ, loại hàng hóa, ngày nhập kho, và trạng thái vị trí lưu trữ.

Phương pháp phân tích gồm:

• Xây dựng mô hình kho và thuật toán lưu trữ dựa trên continuous cluster kết hợp A-star để xác định vị trí lưu trữ tối ưu.
• Áp dụng thuật toán định tuyến động dựa trên time windows để lập lịch di chuyển xe nâng tránh tắc nghẽn.
• Mô phỏng hoạt động kho trong môi trường V-REP kết nối với MATLAB để kiểm tra hiệu quả thuật toán.
• So sánh quãng đường di chuyển và thời gian vận hành giữa giải thuật đề xuất và các chính sách lưu trữ truyền thống.

Cỡ mẫu nghiên cứu là toàn bộ 480 vị trí lưu trữ trong mô hình kho, với 2 xe forklift thực hiện các nhiệm vụ lưu trữ và truy hồi. Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng toàn bộ hệ thống kho lạnh giả lập. Thời gian nghiên cứu từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2018.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Giảm quãng đường di chuyển đến 29%: Thuật toán lưu trữ và truy hồi kết hợp continuous cluster và A-star giúp giảm tổng quãng đường di chuyển của xe nâng so với chính sách lưu trữ truyền thống (random hoặc dedicated). Ví dụ, quãng đường trung bình giảm từ khoảng 35.000 đơn vị xuống còn khoảng 25.000 đơn vị trong mô phỏng.

2. Tăng hiệu quả sử dụng không gian kho: Việc phân chia kho thành các cụm nhỏ theo bán kính giúp tối ưu hóa vị trí lưu trữ, giảm lãng phí không gian và tăng khả năng chứa hàng lên khoảng 15% so với cách phân vùng ABC truyền thống.

3. Giảm thiểu tắc nghẽn và deadlock nhờ định tuyến động: Áp dụng thuật toán time windows giúp tránh các điểm xung đột giữa hai xe forklift, giảm thời gian chờ và kẹt xe trong kho. Mô phỏng cho thấy tỷ lệ tắc nghẽn giảm hơn 80% so với định tuyến tĩnh.

4. Tăng tính linh hoạt trong quản lý kho lạnh: Hệ thống có khả năng xử lý các biến thể môi trường như tắc nghẽn giao thông nội bộ, thay đổi đơn hàng đột xuất, nhờ cơ chế giám sát thời gian và điều chỉnh lộ trình động.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của việc giảm quãng đường di chuyển là do thuật toán continuous cluster phân chia kho thành các cụm nhỏ hơn, giúp xe nâng chọn vị trí lưu trữ gần nhất với điểm nhập/xuất, đồng thời thuật toán A-star tìm đường đi ngắn nhất trong không gian kho có cấu trúc hẹp. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào một trong hai yếu tố lưu trữ hoặc định tuyến, sự kết hợp đồng thời hai yếu tố này mang lại hiệu quả vượt trội.

Việc áp dụng định tuyến động dựa trên khung thời gian giúp giải quyết các vấn đề thực tế như tắc nghẽn và deadlock, vốn là hạn chế lớn của các thuật toán định tuyến tĩnh. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu về quản lý AGV và robot trong kho tự động, cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh quãng đường di chuyển trung bình giữa các chính sách lưu trữ, biểu đồ tần suất tắc nghẽn theo thời gian, và bảng tổng hợp thời gian vận hành của từng xe forklift. Những biểu đồ này minh họa rõ ràng sự cải thiện về hiệu quả vận hành và giảm chi phí.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai giải thuật lưu trữ và truy hồi tự động trong kho lạnh: Áp dụng continuous cluster kết hợp A-star để tối ưu vị trí lưu trữ, giảm quãng đường di chuyển và chi phí vận hành. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng, do bộ phận kỹ thuật và quản lý kho phối hợp.

2. Áp dụng định tuyến động dựa trên khung thời gian cho xe nâng: Giúp tránh tắc nghẽn và deadlock, nâng cao hiệu suất vận hành. Cần đào tạo nhân viên vận hành và cập nhật phần mềm điều khiển trong 3-6 tháng.

3. Nâng cấp hệ thống quản lý kho (WMS) tích hợp thuật toán tối ưu: Kết nối phần mềm quản lý với hệ thống điều khiển xe nâng để tự động hóa quy trình lưu trữ và truy hồi. Thời gian triển khai dự kiến 6 tháng, do phòng công nghệ thông tin và quản lý kho phối hợp.

4. Đào tạo nhân viên và nâng cao nhận thức về quản lý kho tự động: Tổ chức các khóa đào tạo về vận hành hệ thống tự động và quản lý kho lạnh, đảm bảo nhân viên nắm vững quy trình mới. Thời gian đào tạo 1-2 tháng, do phòng nhân sự và đào tạo thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý kho lạnh và logistics: Giúp hiểu rõ các giải pháp tối ưu hóa lưu trữ và truy hồi hàng hóa, từ đó giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả quản lý.

2. Chuyên gia và kỹ sư tự động hóa trong ngành kho vận: Cung cấp kiến thức về thuật toán tối ưu và ứng dụng thực tế trong kho lạnh, hỗ trợ phát triển hệ thống tự động hóa.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật cơ điện tử, cơ khí và logistics: Là tài liệu tham khảo quý giá về mô hình kho lạnh, thuật toán lưu trữ và định tuyến, cũng như phương pháp mô phỏng và đánh giá hiệu quả.

4. Doanh nghiệp sản xuất và phân phối thủy sản đông lạnh: Giúp áp dụng công nghệ quản lý kho tiên tiến, đảm bảo chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Câu hỏi thường gặp

1. Giải thuật continuous cluster là gì và có ưu điểm gì?
   Continuous cluster là phương pháp phân chia kho thành các cụm nhỏ dựa trên khoảng cách đến điểm nhập/xuất, kết hợp chính sách ABC và COL. Ưu điểm là giúp xác định vị trí lưu trữ tối ưu hơn, giảm quãng đường di chuyển và tăng hiệu quả sử dụng không gian kho.

2. Thuật toán A-star được áp dụng như thế nào trong kho lạnh?
   A-star là thuật toán tìm đường đi ngắn nhất dựa trên chi phí thực tế và ước lượng heuristic. Trong kho lạnh, nó giúp xe nâng tìm đường đi tối ưu giữa điểm xuất phát và vị trí lưu trữ, giảm thời gian và quãng đường di chuyển.

3. Làm thế nào để tránh tắc nghẽn và deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động?
   Phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) được sử dụng để lập lịch di chuyển xe nâng, tránh xung đột tại các điểm giao nhau, giảm thiểu tắc nghẽn và deadlock hiệu quả.

4. Mô hình kho lạnh trong nghiên cứu có đặc điểm gì nổi bật?
   Mô hình kho lạnh gồm 480 vị trí lưu trữ trên 16 kệ pallet, với 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift. Thiết kế phù hợp với kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh, đảm bảo khả năng tiếp cận và lưu trữ hiệu quả.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng thực tế như thế nào?
   Giải thuật và mô hình có thể được tích hợp vào hệ thống quản lý kho hiện có, giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành, tăng năng suất và đảm bảo chất lượng hàng hóa trong kho lạnh, đặc biệt phù hợp với các kho có cấu trúc hẹp và yêu cầu bảo quản nghiêm ngặt.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công giải thuật lưu trữ và truy hồi hàng hóa tự động trong kho lạnh, kết hợp continuous cluster và thuật toán A-star, giúp giảm đến 29% quãng đường di chuyển.
• Phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian hiệu quả trong việc tránh tắc nghẽn và deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động đồng thời.
• Mô hình kho lạnh với 480 vị trí lưu trữ và 2 xe forklift được thiết kế phù hợp với điều kiện thực tế kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh tại Việt Nam.
• Kết quả mô phỏng chứng minh tính khả thi và hiệu quả của giải thuật trong việc giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất kho.
• Đề xuất triển khai giải thuật trong thực tế, đồng thời nâng cấp hệ thống quản lý kho và đào tạo nhân viên để tối ưu hóa vận hành.

Next steps: Triển khai thử nghiệm giải thuật trong kho lạnh thực tế, đánh giá hiệu quả vận hành và điều chỉnh thuật toán phù hợp với đặc thù từng kho. Khuyến khích hợp tác giữa các phòng ban kỹ thuật, quản lý và vận hành để đảm bảo thành công.

Các doanh nghiệp và nhà quản lý kho lạnh nên xem xét áp dụng giải thuật tối ưu này để nâng cao hiệu quả quản lý, giảm chi phí và tăng sức cạnh tranh trên thị trường.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY TRUONG NGOC CUONG STUDYING AND BUILDING AUTOMATED STORAGE AND RETRIEVAL ALGORITHM IN COLD WAREHOUSE NGHIEN CUU XAY DUNG GIAI THUAT LUU TRU VA TRUY HOI HANG HOA TU DONG TRONG KHO LANH Major: Mechatronic Engineering ID Code: 60520114 MASTER THESIS HO CHI MINH CITY, December 2018 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRUONG ĐẠI HOC BACH KHOA —DHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa hoc 1: TS. Phùng Tri Công Cán bộ hướng dẫn khoa học 2: PGS. Nguyễn Duy Anh Cán bộ cham nhận xét 1:TS Nguyễn Huy Hùng Cán bộ cham nhận xét 2:PGS.TS Nguyễn Thanh Phương Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Dai học Bach Khoa, DHQG Tp. HCM ngày 20 tháng 12 năm 2018 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học ham, học vi của Hội đồng cham bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1.TS Nguyễn Quốc Chí 2.

Đoàn Thế Thảo 3. Nguyễn Huy Hùng 4.TS Nguyễn Thanh Phương 5. Lê Thanh Hải Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nêu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐÔNG TRƯỞNG KHOA.

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP.HCM CONG HÒA XA HOI CHỦ NGHĨA TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Trương Ngọc Cường MSHV: 1770205 Ngày, thang, năm sinh: 01/02/1994 Noi sinh: Ba Ria Ving Tau Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử Mã số: 60520114 I. TÊN DE TÀI: Nghiên cứu xây dựng giải thuật lưu trữ và truy hồi hàng hóa tự động trong kho lạnh Il. NHIỆM VỤ VÀ NOI DUNG: Khảo sát thực trạng kho lạnh tại Việt Nam, Nghiên cứu giải thuật lưu trữ hàng hóa trong kho dựa trên phương thức tối ưu hóa vị trí và hoạch định đường đi ngăn nhat. Xây dựng mô hình kho với 480 ô chứa pallet cùng phần mềm quản lý kho tối ưu.

NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 15/01/2018 IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VU: 02/12/2018 Vv. CÁN BỘ HƯỚNG DAN: TS. Phùng Trí Công - PGS.TS Nguyễn Duy Anh CAN BO HƯỚNG DAN 1 Tp.

Phùng Trí Công CAN BO HƯỚNG DAN 2 (Ho tên và chữ ky) PGS. TS Nguyễn Duy Anh TRƯỞNG KHOA KHOA CƠ KHÍ (Họ tên và chữ ký) li ACKNOWLEDGEMENT I would like to send my deepest gratitude to Dr. Phung Tri Cong and Assoc. Nguyen Duy Anh for his devotion and guidance which are a great motivation for me to overcome difficulties of the thesis.

I would especially like to acknowledge the support of teachers at Faculty of Mechanical Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology who has guided me over the past six years, the knowledge teachers have taught is really precious and is the foundation for me to complete the project. My family and friend continues to amaze me with their constant love and support. Without your help during my studies and through my life I would not be all that what I am right now. Thank you! Truong Ngoc Cuong ABSTRACT An effectiveness of a storage and retrieval system in cold warehouse is assessed based on operating costs, which can be improved by re-designing warehouse layout or upgraded to automated system.

But cost intensive and high time consumption are gating to implement those proposals. In this thesis, an improvement is considered through minimize the expected travel distance of two optimal criteria are determining storage location algorithm and path planning in narrow aisle racking system. A warehouse layout is designed for 480 storage locations on 16 pallet racking, separated by 4 storage aisles and 1 pick aisle. Storage and retrieval of goods is carried out by 2 forklift trucks.

The system is able to deal with variations in environment conditions such as deadlocks or traffic jams by applying the windows time concept combine with A-star algorithm. Simulated results show that proposal algorithm help to reduce up to 29% travel distance compared with traditional policies. Tinh hiệu quả của hệ thống lưu trữ va truy hồi hang hóa trong kho lạnh được đánh giá dựa trên chi phí vận hành và có thé được cải thiện bang cách bố trí lại không gian kho hoặc nâng cấp lên hệ thống tự động. Nhưng chỉ phí cao và tốn thời gian dai là những trở ngại để thực hiện các đề xuất trên.

Trong luận văn này, việc giảm chi phí kho được thực hiện bang cách rút ngắn quãng đường di chuyển hàng hóa dựa trên hai yếu tổ là tối ưu hóa giải thuật tìm kiếm vị trí lưu trữ trên các kệ chứa và hoạch định đường đi ngăn nhất cho từng nhiệm vụ của xe nâng trong kho lạnh có lỗi đi hẹp (single aisle). Mô hình kho lạnh được thiết kế với dung tích 480 6 chứa bố trí trên 16 kệ. Các dãy kệ được ngăn cách bởi 1 lối đi chính và 4 lối đi phụ. Việc lưu trữ và truy hồi hàng hóa được thực hiện bởi 2 xe forklift.

Hệ thống có khả năng xử lý được một số biến thể của môi trường như ach tac giao thông hoặc bị tê liệt bằng giải thuật giám sát theo thời gian kết hợp với giải thuật tìm đường đi bằng thuật toán A-star. Kết quả mô phỏng cho thấy giải thuật đề xuất giúp giảm đến 29% tổng quãng đường di chuyển hàng hóa so với các giải thuật lưu trữ truyền thống. li DECLARATION I pledge that the thesis Studying and building automated storage and retrieval algorithm in cold warehouse is my own research. It is entirely of my own work and has not been submitted to any other college or higher institution, or for any other academic award in this College.

The data and materials in the dissertation are truthful and all references, inheritance are cited and fully referenced. Truong Ngoc Cuong 1H TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENTT. G111 TS tt HH ng kh | 0h v00. 1H TABLE OF CONTTIEN HT.004 0600809 60Vv LIST OF FIGURES 177.

6 LIST OF ACRONYMS 2.2 Most common mode of pallet racking systems in Vietnam.- HS 0 20011 1k kh re 7 1. Assumption and Layout €S1Ø1n.2 Warehouse layout and Routing. Forklift Truck — System configuration and kinematic modeling. Auto — Localization Algorithm.1 Basic of ABC, COL policy and continuous cluster method.2 Storage and retrieval strategy base on A-star Algorithm.

Dynamic Routing by time windows method.------+++++++<++sssss 23 Chapter 3: SMULATED SOFTWARE DEVELUOPMENIT.- -- <c c c1 300011111119993331 1111 11v ng v4 35 Chapter 4: SIMULATED RESULT AND DISCUSSION. Travel distance improvement under localization poÏIcy.---- 37 42 The efficiency of dynamic routing algorithm by travel distance COLO OF 10 (SX 0) 6 -. 40 Chapter 5: CONCLUSION & FUTURE WORK.ccS SSSssseresey 42 Chapter 6: REFERENCES .- ccc c1 11110111111100031 111111 ng vờ 44 vi List of Figures LIST OF FIGURES Figure 1.1: Overall Warehouse management acfIVI{V. Selective Pallet Racking in cold warehouse.

Adjustable pallet racking for narrow alsÌes. Mobile pallet racking system. cm enna en 7 Figure. A typical Zone positioning for three class in a square in rack.

Static routing problem.----cc c2 22222 ss2 14 Figure 2.2: An industrial forklift truck .3: Kinematics model of a forklIÍT.4: ABC storage policy. ccc ccc cece eee e eee n eee eee n HH ng SE nh nh nh na 16 Figure 2.5: Continuous cluster CONC€P{.cc cớ 17 Figure 2.6: Storage location under Continuous cluster policy .7: The mapping model in simulation .8: Travel Distance Index for Rack S-III .9: Deadlock and Traffic Jams .10: Time windows with deadlock between 2 paths.11: Conflict-free routes .1: Structure of software. cc cccccc ccc cc cece eee e eee een eee HH nh nh.2: Five fields of data structure .3: Structure of ID Code .4: Flowchart genera Check code algorithm.5: Main program flowchart .- ca 32 List of Figures Figure 3.6: Storage Algorithm Flowchart .7: Retrieval Algorithm Flowchart List of Figures Figure 3.8: Optimal Storage location determining by A-Star Algorithm .9: Simulated warehouse layout .cc cece cee e eee sư 36 Figure 3.10: Color convention Of 200dS .cccc cece cece eee e eee e ee en eee nese een eneeeeeeneeeneeees 37 Figure 4.1: Warehouse Space under Random Policy .2: Warehouse Space under continuous cluster policy .3: Travel distance under localization policy .4: Travel distance improvement under .5: Travel distance of static and dynamic routing. 42 vil List of Acronyms LIST OF ACRONYMS ° AGV: Automatic Guided Vehicle e AS/RS: Automatic Storage and Retrieval System ¢ COI: Cube Per Order Index ¢ COL: Closest Open Location ¢ DRP: Distribution Requirements Planning ¢ FIFO: First In First Out e IFS: First In First Served ¢ LIFO: Last In First Out ¢ MDVRP: Multi Depot Vehicle Routing Problem ¢ GR day: Goods receipt day ¢ ODV: Order Distance Vector ° RAN: Random Storage Assignment ¢ SKU: Stock Keeping unit ¢ VRPTW: Vehicle Routing Problem with Time Windows ¢ WCS: Warehouse control system ¢ WMR: Warehouse Management System ¢ WHM: Warehouse Management Vill Chapter 1: INTRODUCTION Chapter 1: INTRODUCTION 1.

Motivation According to report of The World Bank 2018, on average logistics costs make up some 13 percent of GDP in developed countries. In the most efficient countries, such as the United States, those costs are around 8 percent, whereas in the least efficient countries they can be as high as 25 percent. Logistics costs are strongly (inversely) correlated with the Logistics Performance Indicator, including Economics, Technology, and Policies. From a technical perspective, applying technology in logistical operations, especially in warehouse management System (WMS), is an important factor to reduce operating costs throughout the supply chain.

WMS can help control the movement and storage of materials within a warehouse and process associated transactions, such as receiving, picking and shipping. Having a strong WMS will help reduce costs, increase inventory accuracy and storage capacity and improve customer satisfaction. In WMS, optimizing warehouse space and travel distance are important tasks which is not only help to save operation cost and travel time, but also helps to manage goods more easily. There are currently a few research have fully exploring the simultaneous optimization of both determining storage location and path planning while this combination not only optimal warehouse space, but by planning the path and finding the optimal storage location for each storage cycle, it significantly shortens the travel path.

This topic will take a new approach in current warehouse layout, where the optimization of space and distance will be two goals to implement. Literature Review The map in Fig.1 is a summarized factors that can be impacted to cold warehouse operation. Following from the introduction, the objective is to optimize the storage determination and routing policy during storage and retrieval process, layout design is not consider in this research since it is related to limited of physical warehouse. Relevant articles about storage policy are discussed in section 1.

Routing policy research history are described in Sections 1.3, the research problem and in detail solution will be found out. Chapter 1: INTRODUCTION Order Picking Optimization .- Order Consolidation ea Storage Policy Policy Routing Policy Layout Design Dedicated Heuristic , Ssndowdsed Order Batching Sgisgise Optimal _» Closest open » Full turnover i» Class based _> Priority rule-based » Return -_> Seed algorithms _» S-shape -> Savings algorithms -> Largest gap _» Metaheuristics » Mid-point _» Composite Fig.1 Overall warehouse management activity 1.1 Warehousing operations Warehousing operations can be divided into several functions (See Fig.2) mainly: Receiving, which consists of unloading of products from transportation vehicles to receiving docks, inspection of products for decencies or missing products, and updating warehouse inventory records to reflect changes.