NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TỐI ƯU TÍCH HỢP HỖ TRỢ TRỰC QUAN NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ QUẢN LÝ KHO HÀNG THỦ CÔNG

Nguyễn Thị Mỹ Linh1, Phạm Khánh Linh1, Tăng Thị Như Quỳnh1, Phạm Thị Yến2,
1 Sinh viên Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam
2 Khoa Kinh tế. Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Nghiên cứu đề xuất một mô hình tối ưu tích hợp nhằm giải quyết đồng thời bài toán phân bổ vị trí lưu trữ và định tuyến di chuyển trong kho hàng thủ công, với mục tiêu tối thiểu hóa tổng quãng đường tác nghiệp. Phương pháp được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa thuật toán GRASP cho phân bổ vị trí và Theta* cho định tuyến, đồng thời tích hợp lớp hỗ trợ trực quan AR/VR nhằm nâng cao khả năng triển khai trong thực tế. Hệ thống được phát triển dưới dạng nền tảng quản lý kho và thử nghiệm tại một kho thực tế tại Hải Phòng. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương án đề xuất có kết quả tích cực với sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. Mặc dù mức cải thiện còn hạn chế trong điều kiện kho có mật độ lưu trữ cao, nghiên cứu cho thấy tiềm năng của cách tiếp cận tích hợp trong việc nâng cao hiệu quả vận hành kho thủ công, đồng thời mở ra hướng ứng dụng công nghệ trực quan trong hỗ trợ tác nghiệp.

Abstract

This study proposes an integrated optimization model to simultaneously address the storage assignment and routing problems in manual warehouses, with the objective of minimizing total travel distance during operations. The proposed method combines the GRASP algorithm for storage allocation and the Theta* algorithm for routing, while incorporating an AR/VR-based visualization layer to enhance practical applicability. A warehouse management system was developed and tested in a real warehouse in Hai Phong, Vietnam. Experimental results indicate that the proposed approach has a postive result with statistically significant differences. Although the level of improvement remains limited under high-density storage conditions, the findings demonstrate the potential of integrated approaches in enhancing operational efficiency in manual warehouses, while also highlighting the applicability of visualization technologies in supporting warehouse operations.

Keywords: Warehouse management; storage assignment; order picking routing; integrated optimization; manual warehouse; AR/VR.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

[1] World Bank, "Connecting to Compete 2018: Trade Logistics in the Global Economy," 2018.
[2] Bộ Công Thương, "Báo cáo Logistics Việt Nam 2022," NXB Công Thương, 2022.
[3] Savills Vietnam, "Vietnam Logistics & Industrial Report," 2023.
[4] J. Gu, M. Goetschalckx, et al., "Research on warehouse operation: A comprehensive review," European Journal of Operational Research, 2010.
[5] K. J. Roodbergen and R. de Koster, "Routing methods for warehouses with multiple cross aisles," International Journal of Production Research, 2001.
[6] Leon F., et al, "Research on warehouse design and performance evaluation," European Journal of Operational Research, 2007.
[7] C. G. Petersen and G. Aase, "A comparison of picking, storage, and routing policies in manual order picking," International Journal of Production Economics, vol. 92, pp. 11-19, 2004.
[8] K. J. Roodbergen and I. F. A. Vis, "A survey of literature on automated storage and retrieval systems," European Journal of Operational Research, vol. 194, no. 2, pp. 343-362, 2009.
[9] De Koster, René, et al., "Design and control of warehouse order picking: A literature review," European Journal of Operational Research, 2007.
[10] Muhojoki, R., "Improving warehouse slotting using clustering and genetic algorithm," Master’s thesis, Chalmers University of Technology, 2024.
[11] H. Glockner, M. Jannek, J. Mahn, and B. Theis, "Augmented reality in logistics: A study of picking processes," Procedia CIRP, 2018.
[12] R. Palmarini, J. A. Erkoyuncu, R. Roy, and H. Tora, "A systematic review of augmented reality applications in maintenance," Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2018.
[13] Feo, T. A., et al., "A probabilistic heuristic for a computationally difficult set covering problem.," Operations Research Letters, 1995.
[14] Nash, A., Daniel, K., Koenig, S., & Felner, A., "Theta: Any-Angle Path Planning on Grids.*," Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, p. 1177–1183, 2007.
[15] G. Ratliff and A. Rosenthal, "Order-picking in a rectangular warehouse: A solvable case of the traveling salesman problem," Operations Research, vol. 31, no. 3, pp. 507-521, 1983.
[16] X. Guo, et al., "Integrated optimization of storage assignment and order picking routing," Computers & Industrial Engineering, vol. 160, 2021.
[17] N. Boysen, M. Briskorn, and S. Emde, "Sequencing of picking orders in mobile rack warehouses," European Journal of Operational Research, vol. 259, no. 1, pp. 293-307, 2019.
[18] D. Mourtzis, V. Zogopoulos, and E. Vlachou, "Augmented reality application to support the assembly of highly customized products," Procedia CIRP, vol. 70, pp. 168-173, 2018.
[19] P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael, "A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths," IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, vol. 4, pp. 100-107, 1968.
[20] J. A. Tompkins et al., Facilities Planning, vol. 4th ed., Wiley, 2010.
[21] M. Faccio, E. Ferrari, M. Gamberi, and F. Pilati, "Human factors in picking operations: Augmented reality applications," International Journal of Industrial Ergonomics, pp. 1-12, 2019.
[22] E. Bottani and G. Vignali, "Augmented reality technology in the manufacturing industry: A review of the last decade," IISE Transactions, 2019.
[23] Bashatah, F., et al., "Optimizing warehouse order picking through integrated storage assignment and routing strategies," Applied Sciences, 2025.
[24] Mrad, M., et al., "A genetic algorithm for the integrated warehouse location-allocation and vehicle routing problem in a pooled transportation system," 2023.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả