Ramos, António José GalrãoCorreia, Andreia Soares2024-11-222024-11-222024-10-09http://hdl.handle.net/10400.22/26449This study focuses on a novel robot order picking optimisation problem. Therefore, a Decision Support System was developed to optimise the picking and delivery process in a picker-to-parts system assisted by Autonomous Mobile Robots (AMRs). This problem takes place in the context of logistics for a fictitious retail company. The main goal is to automate the order picking process to reduce the total operation time and optimise the efficiency of Autonomous Mobile Robot routes. This research has been motivated by the need to improve the efficiency of operations in automated warehouses. Order picking for several customers can be complex and sometimes time-consuming. Therefore, it became crucial to study the motion of the AMRs to follow a predefined delivery sequence to optimally allocate the pallets and deliver them in the right order to meet customer demands. The problem has been modelled using a Mixed Integer Programming approach, and the software IBM ILOG CPLEX Optimization Studio was used to implement it. The model uses a lexicographic objective function that optimises, in order of priority, the makespan, the number of pallets used, and the unpairing of Autonomous Mobile Robots and pallets in consecutive time slots. Additionally, a total of 81 different instances were tested, varying the sizes of the sets and the values of the parameters, to evaluate the performance of the model under different conditions. The results indicate that the proposed model effectively reduces operation time by optimising the movement and allocation of AMRs, especially in scenarios with moderate complexity. In cases where the number of customers and pallets increased significantly, the model still found optimal solutions within reasonable computation times, although in some instances the time limit imposed was reached before full optimisation could occur. It is concluded that the proposed model efficiently optimises robot routes and pallet allocation, showing significant improvements in order picking efficiency in automated warehouses. However, the model faced some computational challenges as the problem complexity increased, which suggests that future work could explore heuristic or metaheuristic approaches to complement the optimisation in larger-scale instances.Este estudo centra-se num novo problema de otimização da recolha e entrega de itens por robôs. Assim, foi desenvolvido um sistema de apoio à decisão para otimizar o processo de recolha e entrega num sistema de picking assistido por Autonomous Mobile Robots (AMRs). Este problema ocorre no contexto da logística de uma empresa de retalho fictícia. O principal objetivo é automatizar o processo de recolha para reduzir o tempo total da operação e otimizar a eficiência das rotas dos Autonomous Mobile Robots. Esta investigação foi motivada pela necessidade de melhorar a eficiência das operações em armazéns automatizados. O processo de entrega de encomendas para vários clientes pode ser complexo e por vezes demorado. Por conseguinte, tornou-se crucial estudar o movimento dos AMRs, de modo a otimizar o processo de entrega de paletes e satisfazer as procuras dos vários clientes. O problema foi modelado através de uma abordagem de Mixed Integer Programming, e o software IBM ILOG CPLEX Optimization Studio foi utilizado para o implementar. O modelo matemático compreende uma função objetivo lexicográfica que otimiza, por ordem de prioridade, o makespan, o número de paletes utilizadas e o desemparelhamento dos Autonomous Mobile Robots e paletes em intervalos de tempo consecutivos. Adicionalmente, foram testadas 81 instâncias diferentes, variando o tamanho dos conjuntos e os valores dos parâmetros, para avaliar o desempenho do modelo em diferentes condições. Os resultados indicam que o modelo proposto reduz eficazmente o tempo de operação através da otimização da movimentação e alocação de AMRs, especialmente em cenários de complexidade moderada. Nos casos em que o número de clientes e de paletes aumentou significativamente, o modelo encontrou soluções ótimas dentro de tempos de execução razoáveis, embora em alguns casos o limite de tempo imposto foi atingido antes que a otimização completa pudesse ocorrer. Conclui-se que o modelo proposto otimiza eficientemente as rotas dos robôs e a atribuição de paletes, mostrando melhorias significativas na eficiência da recolha de encomendas em armazéns automatizados. No entanto, o modelo enfrentou alguns desafios computacionais à medida que a complexidade aumentou, o que sugere que o trabalho futuro poderia explorar abordagens heurísticas ou metaheurísticas para complementar a otimização em instâncias de maior escala.engOrder PickingPicker-to-partsAutonomous Mobile RobotMixed PalletizingWarehouseAutomaticRobot Picking SystemDynamic PickingTime SlotsPalletsCustomersmaster thesis203732090