Simulation des Grenzdurchsatzes von Autostore-Systemen
DOI:
https://doi.org/10.2195/lj_proc_trost_de_202211_01Schlagworte:
AKL, DES, RCS/RS, Ware-zur-Person-Kommissionierung, automated small-parts warehouse, discrete eventsimulation, ebenengebundene Fahrzeuge, goods-to-person-picking, tier-captive autonomous vehicleAbstract
Autostore-Lagersysteme (RCS/RS) sind vollautomatische Behälter-Kleinteilelager, die durch Roboter von oben bedient werden. Diese lagern Kunststoffbehälter gestapelt übereinander, wodurch innerhalb des Stapels die Lagerstrategie ‚Last-In-First-Out‘ Anwendung findet. Werden weiter unten befindliche Behälter benötigt, lagern die Roboter zuvor weiter oben befindliche Behälter um. Neben den Systemparametern gibt es zahlreiche weitere Faktoren, wie beispielsweise die Anzahl an Robotern und Kommissionierstationen oder die Rastergröße, die das Systemverhalten wesentlich mitbeeinflussen. Mit einer ereignisdiskreten Simulation wurden Erkenntnisse zu möglichen Auslegungsvarianten und Betriebsweisen gewonnen. Die Resultate zeigen den Einfluss der Anzahl an Robotern auf die Umschlagleistung derartiger Lagersysteme.Downloads
Veröffentlicht
02.11.2022
Zitationsvorschlag
Trost, P., Kartnig, G., & Eder, M. (2022). Simulation des Grenzdurchsatzes von Autostore-Systemen. Logistics Journal: Proceedings, (18). https://doi.org/10.2195/lj_proc_trost_de_202211_01
Ausgabe
Rubrik
Artikel