Warehouse Management Data Mining Genetic Algorithm Order Batching
Bu çalışmada, bir ecza deposunun günlük sipariş toplama stratejisi incelenmiş ve uygun bir yaklaşım geliştirilmiştir. Ürünlerin ve siparişlerin hacimsel olarak küçük olduğu, toplayıcı kapasitesinin göreceli olarak büyük olduğu depolar için uygun olan, sipariş yığınlama stratejisi kullanılmıştır. Günlük siparişler, siparişler arası ilişkiyi en büyükleyen bir matematiksel modelin yardımıyla sipariş yığınlarına ayrılmış. Birden çok siparişin bir araya gelmesiyle oluşan yığınlar içerisinde benzer ürünleri içeren siparişler bulunduğu için toplama sırasında ki kayıp zaman ve mesafeden tasarruf sağlanacaktır. Matematiksel modelin kesin çözümünün zaman alması nedeniyle genetik algoritma kullanılarak sonuç üretilmiştir. Farklı toplama stratejileri sonucunda kat edilen toplam mesafe benzetim yardımıyla hesaplanarak, istatistiki olarak sonuçların güvenilirliği ve performansları sonuç bölümünde tartışılmıştır.
Depo Yönetimi Veri madenciliği Genetik Algoritma Sipariş Yığınlama
Bölüm | Araştırma Makalesi |
---|---|
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Ekim 2016 |
Gönderilme Tarihi | 7 Ekim 2016 |
Kabul Tarihi | 28 Ekim 2016 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 1 Sayı: 2 |
The JTL is being published twice (in April and October of) a year, as an official international peer-reviewed journal of the School of Transportation and Logistics at Istanbul University.