Celem artykułu jest przedstawienie najczęściej spotykanych problemów przedsiębiorstw w kwestii organizacji procesu transportu wewnętrznego oraz wskazanie rozwiązania, za pomocą którego możliwa jest ich optymalizacja. W pracy zwrócono uwagę na korzyści płynące z implementacji wózków AGV oraz możliwości ich wdrożenia w oparciu o praktyczne przykłady. Przeanalizowano również różnice dostrzeżone w tradycyjnym procesie kompletacji oraz wspartym opisywaną technologią.
EN
The aim of the article is to present the most common problems faced by enterprises in terms of organizing their internal transport processes and to indicate a solution to make this optimization possible. The study highlights the benefits of implementing AGV trucks and the possibility of deploying such a solution based on practical examples. The differences apparent in the traditional picking process and process supported by the described technology were also discussed.
W artykule przedstawiono efekty prac zrealizowanych w Instytucie Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Politechniki Krakowskiej, związanych z budową systemu transportu międzyoperacyjnego, złożonego z automatycznie sterowanych pojazdów. Omówiono podstawowe założenia konstrukcyjne wykonanych pojazdów oraz zaprezentowano opracowany system sterowania zintegrowanymi podsystemami transportowym i wytwarzania. Przedstawiono również rezultaty, przeprowadzonych w programie ARKNA, testów poprawności funkcjonowania zastosowanych algorytmów.
EN
The paper presents an automated guided vehicle transportation subsystem used for work-inprocess movement, built in Production Engineering Institute at Cracow University of Technology. It describes design and operational parameters of built vehicles as well as it presents the principles of integration of AGVs control subsystem with the AIM multiagent manufacturing control system. Furthermore, results of verification of applied path-finding, anti-collision and anti-deadlock algorithms have been added.
This paper presents a simulation model of multi-load AGV system with artificial intelligence controller that is dedicated to be used in work transport control. The single AVG system with multi-load mean of transport is obtained assuming that the carrier capacity is big-enough to carry many lots at the single route. This model consists of a fuzzy logic and a genetic algorithms technics that minimize the total costs including transportation, setting up pick-up and/or delivery stations, and material handling devices. An example of \implementation of the model is given. The simulation experiment is conducted and the results are presented.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.