magistrsko delo
Tilen Škrinjar (Avtor), Damjan Strnad (Mentor), Mario Lengheimer (Komentor)

Povzetek

Optimization of warehouse processes increases efficiency and lowers the cost of managing a warehouse. The most expensive and time-consuming activity is picking. Knowing picking process time is an important factor for proper organization of material and information flow. Orders delivered to a packing station too early or too late can cause delays in a warehouse. The purpose of this study is to evaluate machine learning pipeline for processing time prediction of order picking. This includes data gathering, data preprocessing and the evaluation of machine learning algorithms, which are the most important aspects of this research.

Ključne besede

warehouse;order picking;machine learning;regression analysis;

Podatki

Jezik: Angleški jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: T. Škrinjar
UDK: 004.85.021(043.2)
COBISS: 22167830 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1050
Št. prenosov: 14
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Slovenski jezik
Sekundarni naslov: Ovrednotenje algoritmov strojnega učenja za napovedovanje časa komisioniranja v skladišču
Sekundarni povzetek: Optimizacija procesov v skladišču povečuje učinkovitost delovanja in zmanjša stroške pri upravljanju skladišča. Časovno najzahtevnejši proces je komisioniranje. To je proces zbiranja blaga v skladišču in dostave na prostor za pakiranje. Čas komisioniranja je pomemben pri optimalnem prehodu blaga v skladišču. Naročila, ki so na pakirno mesto dostavljena prezgodaj ali prepozno, lahko povzročijo zamude v skladišču. Namen magistrske naloge je ovrednotiti proces strojnega učenja za napovedovanja časa komisioniranja. To vključuje zbiranje podatkov, predhodno obdelavo podatkov in ovrednotenje algoritmov strojnega učenja, ki predstavljajo najbolj pomemben del raziskave.
Sekundarne ključne besede: skladišče;komisioniranje;strojno učenje;regresijska analiza;magistrske naloge;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Konec prepovedi (OpenAIRE): 2022-02-22
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: XVII, 71 str.
ID: 11009159