As a 'Construction of Information System on GIS based and Resource Map', establish the strategic of design about construction of Spatial Data Warehouse for New & Renewable Energy For Construction of comfortable Spatial Data Warehouse, It suggested The Construction of Spatial Data Warehouse on Block(Grid) Based with Analyze into the old Data & Method of Study. For Decide the Block(Grid) Size, We need The Study of Data & Method. Also, we expect Standardize The Process of Change & Apply with Data. make the best use of New & Renewable Energy Part
A data warehouse is a system that collectively manages and integrates data of a company. And provides the basis for decision making for management strategy. Nowadays, analysis data volumes are reaching critical size challenging traditional data ware housing approaches. Current implemented solutions are mainly based on relational database that are no longer adapted to these data volume. NoSQL solutions allow us to consider new approaches for data warehousing, especially from the multidimensional data management point of view. In this paper, we extend the data warehouse design methodology based on relational database using star schema, and have developed a consistent design methodology from information requirement analysis to data warehouse construction for large scale data warehouse construction based on MongoDB, one of NoSQL.
This research proposes a Pareto-based multi-objective optimization approach to class-based storage warehouse design, considering a two-block warehouse that operates under the class-based storage policy in a low-level, picker-to-part and narrow aisle warehousing system. A mathematical model is formulated to determine the number of aisles, the length of aisle and the partial length of each pick aisle to allocate to each product class that minimizes the travel distance and maximizes the usable storage space. A solution approach based on multiple objective particle swarm optimization is proposed to find the Pareto front of the problems. Numerical examples are given to show how to apply the proposed algorithm. The results from the examples show that the proposed algorithm can provide design alternatives to conflicting warehouse design decisions.
In this paper the order picking problem in warehouses is considered, a topic which has received considerable attention from the international academic body in recent years. The order picking problem deals with the retrieval of order items from prespecified locations in the warehouse, and its objective is usually the minimization of travel time or travel distance. Hence, a well-thought order picking policy in combination with an appropriate storage policy will enhance warehouse efficiency and reduce operational costs. This paper starts with a literature overview summarizing approaches to routing order pickers, assigning stock-keeping units to pick locations and designing warehouse layouts. Since the layout design might affect both storage and routing policies, the three factors are interdependent with respect to order picking performance. To test these interdependencies, a simulation experiment was set up, involving two types of warehouse layout, four types of storage policy, five well-known heuristics and five sizes of order picking list. Our results illustrate that from the point of view of order picking distance minimization it is recommended to equip the warehouse with a third cross aisle, although this comes at the cost of a certain space loss. Additionally, we propose a set of most appropriate matches between order picking heuristics and storage policies. Finally, we give some directions for further research and recommend an integrated approach involving all factors that affect warehouse efficiency.
By analysis of the processes before and after applying RFID in warehouse management and the improvement the RFID system brings to warehouse management based on model of warehouse management in manufacture enterprises, a set of standard process after applying RFID system in SCM members at different phases is designed in this paper.
본 논문에서는 자동차 부품과 같이 다량 다품종의 부품을 효율적으로 관리할 수 있는 ubiWarehouse 시스템을 제안한다. 먼저, 5W1H 상황표현으로 사용자 작업상황을 체계적으로 정의하고, 상황인식기를 기능별로 구분하여 관리규칙에 의해 각 모듈을 독립적으로 운영한다. 입출고 부품의 선반 적합도를 계산하여 효율적인 이동경로를 선정하고 자주 동시에 취급되는 관련부품들이 인접할 수 있도록 한다. 이때, 다른 사용자가 현재 방문하고 있거나 바로 방문할 예정인 경우에는 충돌해결을 위해 방문순서를 변경하여 양보한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 경쟁을 피하면서도 효율적으로 부품을 입출고할 수 있는 경로를 사용자에게 제공하고, 관련 부품들이 가까운 위치에 모이도록 선반을 배정하여 창고 공간을 효과적으로 활용한다. 또한 입출고 이력을 이용한 사용자별 성향을 파악하여 개인화된 서비스를 제공하고, 실시간적인 입출고 갱신과 경보상황 처리로 재고정보의 정확도를 향상시키는데 기여할 수 있다.
Controlling industrial vehicle operated by human in warehouse was not simple since the information transfer for controlling the vehicle was not easy. However, as the technology for the WMS (Warehouse Management System) has been advanced and the PDA (Personal Digital Assistant) has come into wide use in a workplace, the control of man-operated vehicle became less difficult as do to AGVS (Automated Guided Vehicle System). This study examines the ways to improve the efficiency of warehouse operation through introducing rule of task assignment for the vehicles, particularly forklift. This study, basically, refer to AGV operation policy because a great number of studies for AGV dispatching rule have been done and the mechanism for the controlling vehicles is very similar. The workers in field prefer to simple dispatching rules such as Shortest Retrieval Time First (SRTF), Shortest Travel Time First (STTF), and Longest Waiting Time First (LWTF). However, these rules have potential disadvantage. Thus, several rules made up by combining rules mentioned above are introduced and these new rules use threshold value or evaluation formula. The effectiveness of these new rules are tested by simulation and the results are compared. This study proposes favorable dispatching rules for forklift in warehouse for the efficiency of the vehicle operation and stability of service level.
Recently, many enterprises have attempted to construct data warehousing systems for decision-support. Data warehouse is an intelligent store of data that can aggregate vast amounts of information. Building DW requires two important development issues:(i) DW for the decision making of business users and (ii) metadata within it. Most DW development methodologies have not considered metadata development; it is necessary to adopt a DW development methodology which develops a DW and its metadata simultaneously. Metadata is a key to success of data warehousing system and is critical for implementing DW. That is, metadata is crucial documentation for a data warehousing system where users should be empowered to meet their own information needs; users need to know what data exists, what it represents, where it is located, and how to access it. Furthermore, metadata is used for extracting data and managing DW. However, metadata has failed because its management has been segregated from the DW development process. Metadata must be integrated with data warehousing systems. Without metadata, the decision support of DW is under the control of technical users. Therefore, integrating data warehouse with its metadata offers a new opportunity to create a more adaptive information system. Therefore, this paper proposes a DW development methodology from a metadata perspective. The proposed methodology consists of five phases: preparatory, requirement analysis, data warehouse (informational database) development, metastore development, and maintenance. To demonstrate the practical usefulness of the methodology, one case is illustrated
공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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