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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
류영태 (경희대학교(국제캠퍼스)) 송병덕 (고려대학교) 이상덕 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국로지스틱스학회 로지스틱스연구 로지스틱스연구 제32권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
1 - 17 (17page)

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The logistics industry is actively transitioning to unmanned systems and automation, propelled by advancements in AI and robotics. Amidst changing demographics and industrial dynamics, this shift emphasizes the imperative for logistics automation, with anticipated benefits such as reduced labor intensity and enhanced productivity in the transportation sector. This study focuses on a 3D vehicle loading space optimization algorithm designed to facilitate decision-making for the operation of conveyor-type automated loading robots. The algorithm takes into account various types of cargo, multi-destination scenarios, and environments with low-volume demand. It considers factors such as the spatial conditions of items, constraints on contact area, fragility, packaging types, and loading sequences based on delivery zones. Through this approach, we can derive coordinates for the placement of loaded items that satisfy the specified constraints. Numerical case validation demonstrate the effectiveness of our algorithm based on real-world data. The proposed algorithm has the potential to enhance logistics automation, providing flexibility to adapt to diverse logistics scenarios, thereby optimizing freight transport efficiency and contributing to the development of an eco-friendly logistics system.

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