Nghiên cứu điều khiển hệ thống vận chuyển có nhiều trạm

Tính c p thi t và lý do ch n đ tài

H th ng v n chuy n s d ng ray d n

Mạng lưới vận chuyển là yếu tố quan trọng trong việc tối ưu hóa các điểm đến của hệ thống Việc sử dụng ray đường sắt trong vận chuyển không chỉ giúp giảm thiểu thời gian mà còn nâng cao hiệu quả Các phương pháp vận chuyển này đang được áp dụng rộng rãi, do đó cần làm rõ các ưu điểm và lý do tại sao chúng trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tuyến đường.

Hệ thống vận chuyển sử dụng ray đươc áp dụng trong không gian lớn với yêu cầu công việc linh hoạt Đây là giải pháp hiệu quả cho việc tổ chức trong nhà máy sản xuất, như tại Narendrakumar & Co, nơi quản lý nguyên liệu với 2160 vị trí pallet trong nhà máy rộng 220,000 mét vuông, được thiết kế và phát triển bởi công ty DAIFUKU.

Hình 1.5 H th ng s p x p nguyên li u t i Narendrakumar & Co [6]

Hệ thống ray di động có khả năng di chuyển tới các vị trí khác nhau, thực hiện nhiều tác vụ với một độ chính xác cao, như giúp luân chuyển các chi tiết tới các vị trí gần máy gia công để tiếp tục các bước tiếp theo trong quá trình sản xuất Một ví dụ điển hình là hệ thống vận chuyển linh kiện độc lập trong dây chuyền lắp ráp của công ty LG Electronics tại Mexico, khi sử dụng hệ thống treo thay vì hệ thống AGV chạy trên mặt đất Hệ thống này tự động tìm tới các vị trí quy định nhằm lắp ráp và xử lý thông minh Dây chuyền này có khả năng quản lý hiệu quả với sự hoạt động đồng thời của tới 1000 thiết bị vận chuyển.

Hệ thống vận chuyển trên cao không chỉ hoạt động hiệu quả trong môi trường làm việc khắt khe như phòng sạch và sản xuất linh kiện bán dẫn, mà còn giúp giảm thiểu sai sót do con người gây ra Sản phẩm của công ty Montratec được chứng nhận bởi Fraunhofer, cho phép mang trọng lượng lên tới 30kg, phù hợp để làm việc trong các phòng sạch.

Hình 1.7 H th ng MSH4 CR đ tiêu chu n làm vi c trong phòng s ch [8]

Hệ thống vận chuyển bằng ray điện mang lại nhiều lợi ích cho cuộc sống con người, đặc biệt là trong việc sắp xếp hàng hóa một cách chính xác và hiệu quả Nó cho phép di chuyển linh kiện lắp ráp và sản xuất thiết bị bán dẫn trong phòng sạch, đáp ứng yêu cầu khắt khe của các ngành công nghiệp hiện đại.

M t s ng d ng khác mà h th ng v n chuy n b ng ray d n đ c s d ng

Hình 1.8 Cung c p nguyên li u cho dây chuy n s n xu t [6]

Hình 1.9 Chuy n giao công vi c gi a các quy trình [6]

Hình 1.10 Cung c p và thu th p pallet cho tay máy [6]

Hình 1.11 V n chuy n hàng hóa trong kho l nh [6]

Hệ thống vận chuyển bằng ray đạn đang phát triển mạnh mẽ nhờ nhu cầu sử dụng từ các nhà máy sản xuất linh kiện bán dẫn và hệ thống sắp xếp hàng hóa trong kho Theo báo cáo của Fortune Business Insights, quy mô thị trường thiết bị AMH đạt 35,80 tỷ USD vào năm 2019 và dự kiến sẽ tăng lên 56,61 tỷ USD vào năm 2027.

Mặc dù có nhiều ưu điểm về lợi ích kinh tế như khả năng áp dụng, mở rộng, nhưng hệ thống vẫn có những điểm chính cần chú ý, đó là phải đầu tư vào giai đoạn đầu và các chi phí liên quan chủ yếu là lập đặt, tích hợp các cảm biến thông minh, cùng với các giải pháp phần mềm nhằm cải thiện việc chuyển đổi số trong các doanh nghiệp.

Hình 1.12 D báo s phát tri n c a th tr ng AMH [9]

Hệ thống vận chuyển bằng ray đang được áp dụng rộng rãi trong các nhà máy và kho bãi, nhờ vào những ưu điểm nổi bật như tính linh hoạt và khả năng hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau, từ nhà xưởng đến các khu vực có yêu cầu vệ sinh nghiêm ngặt.

H n n a, có th gi i quy t l ng công vi c l n đem l i hi u qu kinh t cao Vì th phát tri n h th ng v n chuy n ray d n là m t đ tài đáng đ nghiên c u và phát tri n

1.1.4 Lý do ch năđ tài

Việc phát triển hệ thống vận chuyển bằng ray đang gặp nhiều thách thức do nhiều nguyên nhân khác nhau Hiện nay, chúng ta vẫn chủ yếu dựa vào lực lượng lao động dồi dào, nhưng chưa áp dụng nhiều tự động hóa vào các hoạt động vận chuyển trong kho, đặc biệt là trong một số lĩnh vực như nhà máy sản xuất và bệnh viện.

Lý do ch n đ tài

chi m t i 20% t ng chi phí v n hành [10], thì vi c c i thi n h th ng v n chuy n s đem l i l i ích to l n cho doanh nghi p

Nâng cao năng suất lao động cho ngành công nghiệp là yếu tố then chốt giúp phát triển bền vững và tạo ra giá trị gia tăng cho nền kinh tế Đầu tư vào công nghệ và cải tiến quy trình sản xuất sẽ giải quyết nhiều thách thức hiện tại, từ đó nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

Các nghiên cứu về thiết kế và điều khiển các hệ thống vận chuyển trang thiết bị có nhiều thách thức Luôn cần xác định rõ ràng các tiêu chí quyết định về điều khiển đối với đề tài: "Nghiên cứu điều khiển hệ thống vận chuyển trang thiết bị có nhiều trạm" với hệ thống được điều hành theo ray dẫn hướng.

Các khái ni m v qu n lý h th ng v n chuy n

Khái ni m v qu n lý xe t hành

AGV/OHT giúp giảm thiểu nhu cầu nhân lực và chi phí lao động, đồng thời tăng năng suất cho quy trình sản xuất và vận chuyển Nhờ những lợi ích này, AGV ngày càng giữ vai trò quan trọng trong lĩnh vực vận chuyển, thúc đẩy nghiên cứu và phát triển công nghệ AGV ngày càng nhiều.

Khi công vi c v n chuy n b t đ u, các m c th i gian khi AGV th c hi n m t công vi c bao g m:

- Full travel time: T ng th i gian ch y có t i c a AGV (loading time) t lúc AGV v trí nh n hàng và di chuy n đ n v trí mong mu n

- Empty travel time: T ng th i gian ch y không t i c a AGV (unloading time) t v trí hi n t i c a AGV di chuy n v trí nh n hàng

- Blocking time: Th i gian AGV b ch n b i các AGV khác khi di chuy n

- Working time: T ng th i gian cho AGV hoàn thành công vi c bao g m: Full travel time, empty travel time, blocking time, waiting time

- Idle time: Th i gian nhàn r i c a AGV ch đ n khi nh n nhi m v m i

Quản lý AGV là yếu tố quan trọng trong việc thực hiện công việc hiệu quả, đặc biệt khi hệ thống yêu cầu nhiều AGV hoạt động đồng thời Để đáp ứng các yêu cầu này, hệ thống cần được thiết kế để tối ưu hóa thời gian và hiệu suất làm việc của từng AGV.

- Kh n ng d n h ng các AGV

- Qu n lỦ giao thông đ tránh deadlock x y ra

- Xác đ nh s l ng AGV c n thi t khi th c hi n tác v

- i u ph i AGV h p lỦ đ th c hi n tác v

- Ho ch đ nh đ ng đi và lên lch trình cho AGV.

Deadlock

Deadlock là tình huống giao thông bế tắc xảy ra khi các AGV (Automated Guided Vehicles) chặn lẫn nhau và không thể di chuyển Trong suốt quá trình vận hành, việc nhận biết và giải quyết deadlocks cùng với va chạm giữa các AGV là rất quan trọng Điều này giúp xác định các tuyến đường khác cho AGV hoặc tiên đoán và tránh các tình huống có thể gây ra deadlocks Việc nhận biết và giải quyết các deadlocks và va chạm xảy ra không chỉ giúp tăng cường hiệu suất mà còn tạo điều kiện cho hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.

3 cách th ng dùng đ tránh deadlock x y ra [11]:

- Xây d ng layout tránh deadlocks và va ch m gi a các AGV

- Phân vùng làm vi c thành nhi u vùng không b trùng v i nhau

- Gi i thu t ho ch đ nh và lên l ch trình cho AGV di chuy n đ tránh deadlocks và va ch m x y ra

Để tránh deadlocks và va chạm trong hệ thống, việc tính toán cần thiết phải được thực hiện cẩn thận Khi xảy ra sự cố này, hệ thống buộc phải điều chỉnh lại, gây ảnh hưởng đến toàn bộ năng suất Do đó, giải thuật hoạch định và lập lịch trình cho AGV di chuyển là những yếu tố quan trọng cần được xem xét kỹ lưỡng.

S l ng AGV

Số lượng AGV tối ưu trong hệ thống phụ thuộc vào việc xác định các tác vụ cần thực hiện một cách hiệu quả Khi số lượng AGV quá nhiều, có thể dẫn đến tình trạng ùn tắc giao thông Để xác định số lượng AGV tối thiểu, cần xem xét các yếu tố như nhu cầu vận chuyển, thời gian thực hiện và tính linh hoạt của hệ thống.

- Các tác v có th ho c c n đ c th c hi n t i m t th i đi m

- S v trí pick-up và delivery

M t s ph ng pháp xác đnh s l ng AGV:

- ánh giá d a trên t ng th i gian Working c a AGV T ng d n s l ng AGV cho đ n khi th i gian thu đ c là h ng s

- Gi m thi u Empty travel time ho c Blocking time

- Gi m thi u Idle time và Waiting time.

i u ph i

Hệ thống đóng vai trò trung tâm trong việc điều phối AGV (Dispatching) nhằm đảm bảo quá trình điều phối AGV hợp lý và nâng cao hiệu quả công việc Một hệ thống có thể điều hành bởi nhiều AGV và nhiều vị trí trung tâm, nơi các AGV cần di chuyển đến các điểm thực hiện tác vụ (workcentre) Dispatching là luồng được sử dụng để xác định AGV phù hợp nhất đến điểm thực hiện tác vụ và cần xem xét hai vấn đề quan trọng.

- Khi m t workcentre s n sàng th c hi n tác v , AGV phù h p s đ c ch đnh đ th c hi n tác v đó (workcentre initiated dispatching).

- Khi AGV chuy n sang tr ng thái nhàn r i (idle), m t workcentre phù h p s đ c ch n đ AGV di chuy n đ n và th c hi n tác v (vehicle initiated dispatching)

Các lu t có th áp d ng khi ch đ nh AGV làm vi c:

- Ch n AGV có kho ng cách xa nh t so v i workcentre

- Ch n AGV có kho ng cách g n nh t so v i workcentre

- Ch n AGV có th i gian nhàn r i dài nh t

- Ch n AGV ít đ c s d ng nh t

Các lu t có th áp d ng cho vehicle initiated:

- Ch n ng u nhiên workcentre cho AGV s n sàng th c hi n tác v

- Ch n workcentre có kho ng cách ng n nh t so v i AGV ho c th i gian di chuy n c a AGV nh nh t

- Ch n workcentre có s l ng tác v c n th c hi n nhi u nh t

- First-come-first-serve: Ch n workcentre có yêu c u th c hi n tác v tr c

Khi h th ng đư xác đ nh AGV phù h p đ th c hi n tác v , AGV s đ c ho ch đnh tuy n đ ng và lên l ch trình đ di chuy n đ tránh deadlocks và va ch m

1.2.5 Ho chăđnh tuy năđ ng

Hệ thống điều hành tuyển đường, hay còn gọi là routing, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các tuyến đường mà AGV có thể di chuyển từ vị trí hiện tại đến vị trí mong muốn Routing được chia thành hai loại.

- Static algorithm: Tuy n đ ng s đ c xác đ nh tr c và s luôn đ c s d ng khi m t AGV mong mu n di chuy n t đi m đ n

- Dynamic algorithm: Tuy n đ ng đ c xác đnh d a trên thông tin th i gian th c vì th s có nhi u tuy n đ ng đ l a ch n cho AGV di chuy n.

Ho ch đ nh tuy n đ ng

- Complete route planning: Lên l ch trình cho toàn b tuy n đ ng di chuy n duy nh t m t l n

- Incremental route planning: Tuy n đ ng đ c lên l ch trình thành các phân đo n khác nhau cho đ n khi AGV di chuy n đ n v trí mong mu n

Lịch trình (scheduling) của AGV bao gồm việc xác định thời gian đến và đi tại các điểm khác nhau, như vị trí nhặt (pick-up) và giao hàng (delivery) Điều này cũng bao gồm việc quản lý các giao lộ để tránh tình trạng deadlock và đảm bảo vận hành hiệu quả.

M c tiêu, nhi m v và ph m vi lu n v n

M c tiêu c a lu n v n

Mục tiêu chính của đề tài hướng đến nghiên cứu điều khiển hệ thống vận chuyển là thiết kế động dẫn hướng, cân bằng số lượng phòng tin cần thiết và quy tắc điều phối để kiểm soát hệ thống đạt được hiệu quả cao nhất, đồng thời giảm thiểu thời gian hoàn thành công việc.

Nhi m v lu n v n

- Tìm hi u các h th ng v n chuy n nhi u tr m đang đ c s d ng

- Tìm hi u tình hình nghiên c u các đ tài liên quan

- Xây d ng sa bàn ray d n đ i v i m t tr ng h p c th

- Xác đ nh s l ng ph ng ti n c n thi t d a trên nhu c u v n chuy n hàng hóa và sa bàn đư xây d ng

- Xây d ng gi i thu t đi u ph i công vi c đ gi m t ng th i gian th c hi n công vi c

- Phân tích d li u mô ph ng đ c đ đánh giá k t qu

Ph m vi lu n v n

Hệ thống vận chuyển trong kho hàng sử dụng các xe nâng để di chuyển hàng hóa có kích thước khác nhau Với trạm trung chuyển có 8 phúc vụ, việc quan sát các xe có va chạm hay không là rất quan trọng Mô phỏng chính xác tình huống là cần thiết để đảm bảo tính đúng đắn của giải pháp vận chuyển.

Tình hình nghiên c u đ tài liên quan

Thi t k h th ng ray d n

Khi thiết kế một hệ thống vận hành, không gian và điều kiện bố trí mặt bằng là yếu tố quan trọng đầu tiên cần xem xét Những yếu tố này quyết định đến các thuật toán điều khiển, ảnh hưởng đến việc xác định chiều di chuyển và phương thức giao nhận hàng hóa trong hệ thống.

Hệ thống di chuyển của phương tiện tin là khái niệm di chuyển trên một trục dọc theo một hướng cụ thể "Unidirectional" ám chỉ việc di chuyển một chiều, trong khi phương tiện tin có thể di chuyển một cách không giới hạn giữa hai điểm, giúp điều khiển và hạn chế các tình huống xung đột, tranh chấp Ngược lại với những điểm cố định của di chuyển một chiều, di chuyển hai chiều giúp tiết kiệm thời gian nhưng yêu cầu phải kiểm soát tốt và có nhiều đường tránh để giảm thiểu xung đột và va chạm.

Hình 2.1 Các ki u di chuy n trên ray d n

M t s tiêu chí ph bi n đ đánh giá h th ng d n h ng:

- Gi m thi u quưng đ ng di chuy n c a ph ng ti n ng v i sa bàn c th [14]

- T ng th i gian di chuy n theo nghiên c u c a Lim và c ng s (2002)

- ánh giá hi u su t c a s ph ng ti n c n thi t trên m t sa bàn c th theo Talbot (2003) đ t đ c các tiêu chí nh trên thì ki u di chuy n là m t y u t quan tr ng

Hi n nay các ki u di chuy n đ c nghiên c u g m:

Hệ thống "đường dẫn thông thường" bao gồm các điểm giao nhau và các đường đi tắt, với một hệ thống chính và các nhánh phụ Hệ thống này cho phép di chuyển một chiều và hai chiều, nhưng thường thì hệ thống một chiều được sử dụng phổ biến hơn tại các trung tâm phân phối và nhà kho Hệ thống hai chiều ít được áp dụng trong thiết kế hệ thống ray dẫn đường do tính phức tạp và khó kiểm soát khi hệ thống trở nên lớn.

"Single-loop guide-path" là một hệ thống di chuyển trong đó các phương tiện di chuyển theo một vòng khép kín mà không có đường ra Điều này có nghĩa là các phương tiện chỉ có thể di chuyển theo một chiều duy nhất trong vòng lặp, dẫn đến việc sử dụng hiệu quả không gian và tài nguyên Loại hình này thường được áp dụng trong các ứng dụng yêu cầu sự đơn giản và hiệu suất cao.

“Conventional guide-path”, mu n đ t đ c thông l ng nh “Conventional guide-path” s yêu c u s l ng ph ng ti n nhi u h n [16]

- “Tandem guide-path”: là m t h th ng g m nhi u “Conventional guide-path” và

“Single-loop guide-path” đ c k t n i v i nhau thông qua m t tr m chuy n M t ph ng ti n di chuy n trong m t vòng Có th ph i s d ng nhi u ph ng ti n

Hình 2.3 Single-loop guide-path

Hình 2.4 Tandem guide-path t ng ng v i nhi u vòng đ di chuy n t i v trí đích Và yêu c u gi a các vòng ph i có các tr m trung chuy n hàng hóa

B ng 2.1 B ng so sánh đ c tr ng theo các ki u ray căđi m Conventional Single-loop Tandem

S ph ng ti n m i path Nhi u Nhi u 1

Ho t đ ng khi ph ng ti n di chuy n theo hai chi u

Qu n lý ph ng ti n Khó D D i u ph i, l p l ch Ph c t p D D

C n tr m chuy n Không Không Có

B ng u, nh c đi m c a các d ng trên:

B ng 2.2 u đi m và nh c đi m các ki u ray uăđi m Nh căđi m

Conventional - Linh ho t trong d n h ng di chuy n

- Gi m thi u quưng đ ng di chuy n b ng các tuy n thay th

- Ph c t p cho vi c đi u khi n, tránh va ch m

Single-loop - n gi n trong vi c đi u khi n

- Không linh ho t khi ch n tuy n di chuy n

- B tình tr ng ng n c n l n nhau trong di chuy n

Tandem - Không x y ra tình tr ng t c ngh n trong m t nhóm

- Hi u su t cao khi di chuy n c hai h ng

- C n nhi u tr m tr ng và tr m chuy n

- M t tác v ph i đ c hoàn thành b i nhi u ph ng ti n

- T n th i gian chuy n gi a các nhóm tr m

Ngoài việc di chuyển là "Tanden", việc tính toán số phòng tiễn cần thiết cũng rất quan trọng vì nó liên quan đến chi phí thi công, chi phí hoạt động và hiệu suất đạt được Để đánh giá vấn đề này, các nghiên cứu đã đưa ra các tiêu chí cụ thể.

(1) Cách b trí các đ ng d n h ng

Sử dụng mô phỏng là phương pháp hiệu quả để phân tích các mô hình vận chuyển, giúp quản lý và điều phối các yếu tố quan trọng trong việc bố trí đường ray Điều này cho phép đánh giá chính xác tình hình và cải thiện quy trình quản lý.

Theo Le-Anh và De Koster (2006) thì h th ng đi u ph i có trách nhi m đ a ra các quy t đ nh khi [15]:

(2) M t ph ng ti n quay l i v trí đ c a nó

(3) M t ph ng ti n có t i tr ng m i

Hi n nay có m t s quy t c đi u ph i d a trên các tính ch t: đ n thu c tính (Single-attribute), đa thu c tính (multi-attribute) và phân c p (hierarchical)

- Lu t đi u ph i theo đ n thu c tính: ch ph thu c vào m t thông s đ xác đnh có th là kho ng cách, tr m, th i gian ch , …

Lựa chọn điều phối theo đa thuộc tính là một phương pháp hiệu quả trong việc điều phối và hiểu suất tốt hơn so với điều phối đơn thuộc tính (LA) Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu tăng lên đáng kể khi số lượng biến và số lượng phương tiện tăng lên.

- Lu t đi u ph i theo phân c p: th ng đ c s d ng trong các ngành s n xu t khi mà quá trình s n xu t nh h ng t i quy t đ nh đi u ph i

Bài viết này trình bày một nghiên cứu về các quy định điều phối phương tiện và nhận xét về đặc trưng của các quy định này Quy định điều phối theo hướng "Static vehicle dispatching" quy định rằng các quyết định phân công công việc không được phép thay đổi sau khi đã thực hiện Các quy định này chủ yếu sử dụng luật điều phối phân cấp Một số công trình nghiên cứu đã được thực hiện trong lĩnh vực này.

Egbelu và Tanchoco (1984) phân loại luồng di chuyển thành hai loại chính: “workstation-initiated” và “vehicle-initiated” Nghiên cứu của họ được thực hiện trong ba lĩnh vực, bao gồm phân phối linh kiện máy tính, nhà máy sản xuất đóng gói thủy tinh, và bên trung chuyển container đông lạnh Kết quả cho thấy các quy luật này ảnh hưởng đến quyết định hoạt động tự động dựa trên thời gian chờ trung bình, dẫn đến hiệu suất hoạt động kém khi thời gian chờ tối đa Để cải thiện tình hình, các nghiên cứu đã áp dụng quy tắc mới, với phương pháp ưu tiên thời gian di chuyển ngắn nhất (Shortest Travel Time First - STTF).

Hu và cộng sự (2020) đã đề xuất một quy luật kết hợp nhằm quy tắc điều phối thông thông: “đầu tiên đến trước” (FCFS), “khoảng cách di chuyển ngắn nhất trước” (STDF), “gần nhất có việc làm đầu tiên” (NJF), “ngày đến hạn sớm nhất” (EDD), “thời gian chờ lâu nhất” (LWT), và “xe gần nhất đầu tiên” (NVF) Mô hình của họ được đào tạo để áp dụng các quy tắc vận chuyển và phương tiện phù hợp theo các tình huống khác nhau.

Bằng cách kết hợp quy tắc NJF và quy tắc LWT, Liao và Fu (2002) đã đề xuất quy tắc "Công việc gần nhất được xử lý" (MNJF) Khi một phương tiện tiễn trở nên nhàn rỗi, nếu tồn tại các công việc có thời gian xử lý xác định trước, thì công việc có thời gian xử lý lâu nhất sẽ được chọn bằng cách áp dụng LWT Nếu không, quy tắc NJF sẽ được thực thi Factorised Nearest Job First (FNJF) cũng là một quy tắc điều phối kết hợp giữa NJF và các quy tắc khác.

LWT là một công cụ quản lý vận chuyển dựa trên hàm chi phí xác định theo thời gian và khoảng cách giữa các công việc và phương tiện hiện có Điều này cho phép điều phối theo hướng "động", giúp linh hoạt thay đổi các quyết định về công việc và phương tiện dựa trên tình hình vận chuyển thực tế Các nghiên cứu đã được thực hiện để tối ưu hóa quy trình này.

- Liao và Wang (2006) đư đ xu t m t quy lu t g i là “Chính sách đi u ph i d phòng khác bi t” (DPD) đ cung c p các d ch v v n t i u tiên cho các công

Qu n lý h th ng

Theo Le-Anh và De Koster (2006) thì h th ng đi u ph i có trách nhi m đ a ra các quy t đ nh khi [15]:

(2) M t ph ng ti n quay l i v trí đ c a nó

(3) M t ph ng ti n có t i tr ng m i

Hi n nay có m t s quy t c đi u ph i d a trên các tính ch t: đ n thu c tính (Single-attribute), đa thu c tính (multi-attribute) và phân c p (hierarchical)

- Lu t đi u ph i theo đ n thu c tính: ch ph thu c vào m t thông s đ xác đnh có th là kho ng cách, tr m, th i gian ch , …

Lập trình điều phối theo đa thuộc tính giúp tối ưu hóa quá trình điều phối và hiệu suất so với điều phối dựa trên thuộc tính đơn lẻ (LA) Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu tăng lên đáng kể khi số lượng trường và số lượng phương tiện tăng lên.

- Lu t đi u ph i theo phân c p: th ng đ c s d ng trong các ngành s n xu t khi mà quá trình s n xu t nh h ng t i quy t đ nh đi u ph i

Bài viết này trình bày một đề tài nghiên cứu về các quy luật điều phối phương tiện và nhận xét đặc trưng của các quy luật này Điều phối theo hướng "Static vehicle dispatching" nhấn mạnh rằng trong các quy tắc điều động phương tiện, các quyết định phân công công việc không được phép thay đổi sau khi đã được thực hiện Các quy tắc điều phối này chủ yếu sử dụng luật điều phối phân cấp Một số công trình nghiên cứu bao gồm:

Egbelu và Tanchoco (1984) phân loại luồng điệu phì thành hai loại: “workstation-initiated” và “vehicle-initiated” Nghiên cứu của họ áp dụng trong ba lĩnh vực chính, bao gồm phân phối linh kiện máy tính, nhà máy sản xuất đóng gói thủy tinh, và bên trung chuyển container đông lạnh Kết quả cho thấy các quy luật này ảnh hưởng đến quyết định hoạt động tự động và thời gian chờ trung bình, đồng thời làm giảm hiệu quả hoạt động so với thời gian chờ tối đa Đặc biệt, quy tắc mới được áp dụng, phương thức ngắn nhất về thời gian di chuyển (Shortest Travel Time First - STTF), đã chứng minh được tính ưu việt trong việc tối ưu hóa thời gian.

Hu và cộng sự (2020) đã đề xuất một quy luật kết hợp nhằm tối ưu hóa việc điều phối thông thông qua các quy tắc như "đến trước được phục vụ trước" (FCFS), "khoảng cách di chuyển ngắn nhất trước" (STDF), "gần nhất có việc làm đầu tiên" (NJF), "ngày đến hạn sớm nhất" (EDD), "thời gian chờ lâu nhất" (LWT), và "xe gần nhất đầu tiên" (NVF) Mô hình của họ được đào tạo để áp dụng các quy tắc vận chuyển và phương tiện phù hợp theo các tình huống khác nhau.

Liao và Fu (2002) đã đề xuất quy tắc "Công việc gần nhất được xử lý" (MNJF) bằng cách kết hợp quy tắc NJF và quy tắc LWT Khi một phòng tài chính cần nhàn rỗi, nếu tồn tại các công việc có thời gian chờ xác định trước, công việc có thời gian chờ lâu nhất sẽ được chọn bằng cách áp dụng LWT Nếu không, quy tắc NJF sẽ được thực hiện Quy tắc Factorised Nearest Job First (FNJF) cũng là một quy tắc điều phối hợp nhất giữa NJF và LWT.

LWT là một công việc điều phối vận chuyển dựa trên một hàm chi phí được xác định bởi thời gian chờ, khoảng cách giữa công việc và các phương tiện hiện có Điều phối theo hướng "động" cho phép thay đổi các quyết định về công việc và phương tiện một cách linh hoạt, tùy thuộc vào tình hình vận chuyển thực tế Các nghiên cứu đã được thực hiện để tối ưu hóa quy trình này.

Liao và Wang (2006) đề xuất một quy luật gọi là “Chính sách điều phối dịch vụ khác biệt” (DPD), cung cấp các dịch vụ vận tải ưu tiên cho các công việc có mức độ ưu tiên cao Khi một phương tiện nhất định được dành cho công việc có mức độ ưu tiên cao, nếu một chiếc xe khác trở nên rảnh và gần như chiếc xe được dành ban đầu, chiếc xe này sẽ không được sử dụng cho công việc có mức độ ưu tiên cao, điều này sẽ thay đổi nhiệm vụ ban đầu.

Wang và Chen (2012) đề xuất một phiên bản cải tiến của DPD, được gọi là quy luật "điều phối D phòng" (HPD), tập trung vào việc giảm thiểu thời gian chờ vận chuyển và thời gian chế độ cho các công việc có mức độ ưu tiên cao, đồng thời tạo ra tác động tiêu cực tới thời gian chuyển các công việc bình thường.

Kim và cộng sự (2007) đã đề xuất một logic ký hiệu lũy thừa để phân công lao động hiệu quả dựa trên việc phân công lại (RBD) Khi xe giao hàng trễ, xe sẽ tìm kiếm các công việc được giao nhưng chưa được thực hiện Nếu tồn tại những công việc gần với phân công mới, thì phân công mới sẽ được xác định phù hợp nhất Sau đó, hàm ràng buộc tổng và RBD sẽ được áp dụng để đưa ra quy tắc OHT dựa trên thuật toán Hungary.

HABOR là một phương pháp giải bài toán điều động phòng tiễn, được xây dựng dựa trên bài toán phân công và giải quyết bằng thuật toán Hungary (Kim et al 2009) Phương pháp này được xác định là có vị trí hàng đầu trong RBD, vì nó cho phép phân công lại nhiều phòng tiễn và công việc một cách hiệu quả.

K t lu n

Thông qua các đánh giá c b n v h th ng AMHS ta có th tóm t t đ c nh ng v n đ sau:

Ba vấn đề chính về thiết kế hệ thống AMHS thường xuyên hàng tươi bao gồm: thiết kế đường dẫn hàng hóa, xác định số lượng phòng tiện và các quy luật điều phối công việc trong hệ thống.

- i v i đ ng d n h ng, hai h th ng đ c s d ng nhi u nh t là

“conventional system” và “single loop system” vì nó thu đ c k t qu t t trong các h th ng nh , m c dù “tandem system” đ c s d ng trong các h th ng r t l n.

xu t mô hình nghiên c u và ph ng pháp th c hi n

xu t mô hình nghiên c u

Thông qua k t lu n m c trên lu n v n đ xu t mô hình nghiên c u bao g m:

- Xây d ng sa bàn ray d n đ i v i m t tr ng h p c th

- Xác đ nh s l ng ph ng ti n c n thi t d a trên nhu c u v n chuy n hàng hóa và sa bàn đư xây d ng

- Xây d ng gi i thu t đi u ph i công vi c đ gi m t ng th i gian th c hi n công vi c

- Phân tích d li u mô ph ng đ c đ đánh giá k t qu

2.3.2 Ph ngăphápăth c hi n có th xây d ng đ c h th ng thì c n ph i chia thành các ph n nh đ th c hi n bao g m:

- Phân tích sa bàn, thi t l p d li u h th ng

- Xây d ng gi i thu t đi u ph i công vi c

- Xây d ng ho ch đ nh đ ng đi tuy n đ ng

- Mô ph ng và đánh giá k t qu

Quy trình

i v i m t ph ng ti n thì có 3 tr ng thái chính khi th c hi n 01 công vi c:

- Idle: là tr ng thái mà ph ng ti n r nh r i, không th c hi n b t kì m t tác v nào, s n sàng nh n m t công vi c

- Retrieval: là tr ng thái mà ph ng ti n đư đ c ch đnh công vi c và đang di chuy n t i v trí l y hàng

- Delivery: là tr ng thái ph ng ti n đư t i v trí l y hàng, ti p nh n hàng hóa và đang di chuy n t i v trí đ c yêu c u, tr hàng

Quy trình chuy n tr ng thái c a m t ph ng ti n t khi có 01 công vi c đ c yêu c u cho t i khi công vi c đ c hoàn thành bao g m:

Idle Retrieval Loading Delivery Unloading Idle

Hình 3.1 Giai đo n th c hi n công vi c

1 Ph ng ti n t tr ng thái nhàn r i

2 Ph ng ti n đ c ch đnh thì có nhi m v di chuy n t i v trí nh n hàng v i tr ng thái là Retrieval

3 T i v trí giao hàng, ph ng ti n s nh n hàng

4 Sau đó di chuy n t i v trí giao hàng

5 T i v trí giao hàng thì chuy n qua giai đo n d hàng

6 Công vi c hoàn t t thì tr ng thái tr l i nhàn r i Idle

Khi quy trình bắt đầu, hệ thống sẽ tính toán và chọn phương tiện phù hợp nhất để thực hiện công việc Phương tiện khi nhận nhiệm vụ sẽ ở trạng thái Idle hoặc Retrieval Khi phương tiện nhận nhiệm vụ mới, hệ thống xác định vị trí cần giao hàng và kiểm soát phương tiện di chuyển, đảm bảo không va chạm với các phương tiện khác Việc lựa chọn phương tiện phù hợp dựa vào một số tiêu chí nhất định.

Ph ng ti n s n sàng i u ph i công vi c cho ph ng ti n

Ho ch đ nh đ ng đi cho ph ng ti n

Hình 3.2 Quy trình tính toán khi có công vi c đ c giao

Thi t l p d li u

Xây d ng các thông tin c n thi t

i v i m i công vi c c n làm, l ng thông tin c n thi t c n đ c đ c l p d li u và có ID đ truy su t các d li u c n thi t c mô t chi ti t b ng d i đây:

B ng 3.1 B ng mô t d li u cho công vi c

ID nh danh công vi c

V trí nh n hàng ID c a tr m mà c n t i đ l y hàng

V trí giao hành ID c a tr m mà c n đ a hàng t i

Th i gian kh i t o Th i gian công vi c đ c t o

Tr ng thái 0: ang đ i l y hàng

1: ang t i hàng 2: ư hoàn thành Danh sách các tr m ngoài các tr ng quan tr ng nh mư RFID đ t o tính đ c l p v m t d li u nh m đ nh danh thì ph i c n thêm tr ng ID đ d dàng th ng nh t và liên k t thông tin gi a các b ng d li u D i đây là các tr ng d li u c n thi t cho m t tr m

B ng 3.2 B ng mô t d li u cho tr m

ID nh danh tr m, đi m d ng

To đ V trí t ng đ i, đ th hi n trên giao di n ng i dùng

ID của phòng tiệc cần được xác định rõ ràng trên nền tảng, bao gồm tên và một biến ID duy nhất để truy xuất và tổ chức mọi phòng tiệc một cách độc lập Dưới đây là các dữ liệu cần thiết cho một phòng tiệc.

B ng 3.3 B ng mô t d li u cho ph ng ti n

ID nh danh ph ng ti n

Tên Tên ph ng ti n

Tình tr ng Là tình tr ng c a xe bao g m:

• Idle: Tr ng thái r nh

• Retrieval: Tr ng thái đang đi l y hàng

• Delivery: Tr ng đang giao hàng.

V trí hi n t i ID c a tr m, n i mà ph ng ti n đang đó

Vị trí mong muốn của ID trong trạm là nơi mà phương tiện cần đi, thường là các vị trí nhận tải và giao hàng của công việc Nhiệm vụ của ID là xác định nhiệm vụ đang được chỉ định cho phương tiện.

Blocking time T ng th i gian ph ng ti n b block b i các ph ng ti n khác Idle time T ng th i gian nhàn r i c a ph ng ti n

Xây d ng sa bàn

Ngữ nghĩa của bài viết đề cập đến việc cấu trúc hệ thống thông qua việc sử dụng bảng dữ liệu và số lượng module xây dựng Một cách tổng quát, bảng được khai báo dưới dạng ma trận, với phần tử trong ma trận tương ứng với khả năng di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác.

Ma trận sa bàn g i X cho thấy X(1,2) = 2, cho phép di chuyển từ điểm 1 đến điểm 2 với khoảng cách quy định Nếu giá trị là 0, điều này có nghĩa là không có khả năng di chuyển giữa các điểm.

Xây dựng sàn cho trưng bày hàng hóa cần chú ý đến mô hình thiết kế hợp lý Khoảng cách giữa các khu vực hàng hóa là yếu tố quan trọng, với 8 trạm dành cho từng cấp pallet hàng tương ứng từ 1-2, 3-4, cho đến 15-16.

Để xác định vị trí các điểm đánh dấu và vị trí cửa phòng tiễn trong mô hình sàn nhà kho, cần phải bố trí các điểm ray theo chiều dài quy định của module ray Việc sắp xếp này sẽ giúp tối ưu hóa không gian và đảm bảo sự di chuyển thuận lợi trong khu vực được thiết kế.

Hình 3.4 B trí sa bàn b ng các đi m to đ theo các đo n ray

V y đ i v i m t sàn nh trên ta c n 70 module ray d n v i chi u dài m i module là c ng nh t ng ng v i 70 đi m xét v trí c a các ph ng ti n

Các địa điểm bao gồm: 2, 10, 18, 26, 31, 39, 47, và 55 là các trạm chính, phục vụ nhiều nhu cầu hàng hóa và giao hàng cho các công việc Những địa điểm này sẽ có một hệ thống khác được sử dụng với mục đích nhận và trả hàng hóa cho người tiêu dùng, hoặc có thể là địa điểm tìm kiếm hàng hóa ở bất kỳ đâu ngoài sa bàn.

i u ph i

M c tiêu

D a vào các thông tin v ph ng ti n và công vi c, ta s có th đi u ph i đ c công vi c cho các ph ng ti n m t cách h p lý

Việc đánh giá mức độ công việc cho phương tiện sử dụng vào chuỗi các công việc đã được tạo trước đó là rất quan trọng Cần xem xét lựa chọn phương tiện phù hợp không chỉ cho các phương tiện đang ở trạng thái idle mà còn cho những phương tiện đang di chuyển tới vị trí nhận hàng Thời gian hoàn thành của phương tiện cần được tính toán cẩn thận ngay khi sự kiện xuất hiện Mục tiêu của mô hình là giảm thiểu thời gian hoàn thành tất cả công việc với số lượng phương tiện cần thiết Tuy nhiên, mục tiêu này không thể đạt được một cách trực tiếp mà phải dựa vào các mục tiêu khác như giảm thời gian chờ công việc và tránh tình trạng deadlocks giữa các phương tiện.

Mục tiêu là xác định động thái một số công việc cho các phòng tin tức trong khi sự kiện xuất hiện Sự kiện chính là thời điểm phòng tin tức hoàn thành công việc hiện tại, tức là phòng tin tức trở nên nhàn rỗi và sẵn sàng nhận nhiệm vụ mới Ngoài ra, những phòng tin tức đang thực hiện công việc hiện tại có thể tham gia vào các công việc mới, do đó việc lập lại lịch có thể xảy ra khi một phòng tin tức khác thích hợp được chọn Vì vậy, mô hình mong muốn có thể thích nghi với việc thay đổi dữ liệu thường xuyên trong thực tế.

3.3.2 Ph ngăpháp ch đnh công vi c

Danh sách phòng tiễn sẵn sàng bao gồm các phòng tiễn đang ở trạng thái Idle và Retrieve Công việc sẽ được gán thời gian tối ưu cho từng phòng tiễn, từ đó xác định phòng tiễn nào sẽ được chỉ định cho công việc cụ thể Giá trị gán này phụ thuộc vào mức độ khó khăn của công việc và thời gian di chuyển của phòng tiễn từ vị trí lấy hàng Phương pháp được áp dụng là HABOR, dựa trên thuật toán Hungary cho việc phân bổ lại OHT.

: Giá tr ch đnh c a job đ i v i ph ng ti n

: Tr ng s tác đ ng đ n s nh h ng c a m c đ kh n c p và th i gian di chuy n t i v trí l y hàng

: Th i gian kh i t o công vi c : Th i gian di chuy n t i v trí l y hàng c a ph ng ti n đ i v i job

K v ng c a h th ng là khi hàm sau đ t giá tr nh nh t:

Khi tìm kiếm và đạt được mục tiêu, chúng ta có thể thu được ma trận giá trị bằng cách áp dụng phương pháp Hungarian để xác định giá trị tối ưu Phương pháp này cho phép chúng ta xây dựng chuỗi công việc tương ứng với nguồn lực phù hợp, nhằm đạt được các mục tiêu đã đề ra trong chương trình.

Để thực hiện công việc trong trường hợp phương tiện tồn tại nhiều hơn số công việc cần thực hiện, cần bổ sung các giá trị vào danh sách công việc Những giá trị này sẽ được thêm vào để tạo thành một ma trận vuông, với các giá trị mới này sẽ có giá trị rất lớn Sau khi áp dụng thuật toán Hungarian, chúng ta sẽ không chỉ định công việc cho các phương tiện đối với những công việc này.

Công việc trong các phòng tiền đang khó khăn, vì vậy cần gia tăng giá trị của phòng tiền để thực hiện các công việc hiệu quả hơn Khi các công việc được tổ chức trong các khoảng thời gian gần nhau, việc xem xét và sắp xếp theo thời gian sẽ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc trong bối cảnh phòng tiền đang gặp khó khăn.

S đ gi i thu t tính ma tr n giá tr : i u ph i

A = S ph ng ti n đang tr ng thái r i ho c ch a nh n hàng j = 1 a = 1

L y thông tin ph ng ti n th a Tính giá tr công vi c cja a = a + 1 a > N j > N

S j = j + 1 S Áp d ng gi i thu t Hungarian đ tính t ng giá tr t i thi u c a ma tr n v a tìm đ c

B= S công vi c c n ph i th c hi n

A >= B Thêm s ph ng ti n o cho b ng s công vi c, N = B

Thêm s công vi c o cho b ng s ph ng ti n, N = A

Hình 3.6 S đ tính toán đi u ph i công vi c

S đ gi i thu t đ tính đ c t ng giá tr nh nh t b ng ph ng pháp Hungarian

Tính ma tr n giá tr cja

L y các giá tr theo hàng/c t tr đi giá tr nh nh t c a hàng/c t đó.

S l ng đ ng th ng khác s hàng ? Thu đ c ma tr n k t qu

Xác đ nh giá tr nh nh t gi a các giá tr không g ch b i các đ ng th ng

S i m giao gi a các đ ng th ng s đ c c ng thêm giá tr nh nh t v a tìm đ c

Xác đ nh các hàng có duy nh t m t giá tr 0 sau đó k đ ng th ng d c theo c t c a giá tr 0 đó.

Xác đ nh các c t có duy nh t m t giá tr 0 sau đó k đ ng th ng ngang qua hàng c a giá tr 0 đó.

Các giá tr không b g ch b i các đ ng th ng s b tr giá tr nh nh t v a tìm đ c

Hungarian

S đ gi i thu t đ tính đ c t ng giá tr nh nh t b ng ph ng pháp Hungarian

Tính ma tr n giá tr cja

L y các giá tr theo hàng/c t tr đi giá tr nh nh t c a hàng/c t đó.

S l ng đ ng th ng khác s hàng ? Thu đ c ma tr n k t qu

Xác đ nh giá tr nh nh t gi a các giá tr không g ch b i các đ ng th ng

S i m giao gi a các đ ng th ng s đ c c ng thêm giá tr nh nh t v a tìm đ c

Xác đ nh các hàng có duy nh t m t giá tr 0 sau đó k đ ng th ng d c theo c t c a giá tr 0 đó.

Xác đ nh các c t có duy nh t m t giá tr 0 sau đó k đ ng th ng ngang qua hàng c a giá tr 0 đó.

Các giá tr không b g ch b i các đ ng th ng s b tr giá tr nh nh t v a tìm đ c

Ho ch đ nh

Tránh deadlock khi giao vi c

Khi một phương tiện tiến vào khu vực thi công đường, cần đảm bảo không có phương tiện nào di chuyển qua vị trí đó trong suốt thời gian thi công Điều này giúp bảo vệ an toàn cho công nhân và đảm bảo tiến độ hoàn thành công việc.

Hệ thống quản lý hàng hóa trong logistics đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa thời gian vận chuyển và xử lý công việc Việc điều chỉnh lịch trình công việc giữa các phương tiện vận tải là cần thiết để đảm bảo hàng hóa được giao đúng thời gian và địa điểm.

Có 3 ph ng ti n V1, V2, V3 đang tr ng thái Idle, và có liên ti p 3 công vi c đ c ch đnh là O1, O2, O3 tr ng h p các công vi c đ c ch đ nh nh “unexpected” thì ta có th th y khi V1 t i đ c O1 thì s chuy n tr ng thái l y hàng và các V2, V3 ph i đ ng l i ch l y hàng xong N u th i gian l y hàng này l n thì có ngh a th i gian lãng phí tr nên r t nhi u

Th i đi m 1 Th i đi m 2 Th i đi m 3

V2 ph i d ng l i ch t i khi V1 l y xong t i m i có th di chuy n

Hình 3.9 Deadlock do ch t i hàng

Khi nước đạt trạng thái ổn định “expected”, thời gian chuẩn bị sẽ rút ngắn lại Nguyên nhân của hiện tượng này là do trạng thái của ba xe là giống nhau, dẫn đến tổng thời gian cũng đồng nhất, do đó không thể giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả.

Theo nh ví d trên thì ta c n thay đ i l i các công vi c đ c ch đ nh cho các ph ng ti n b ng cách xác đ nh đi u ki n đ th c hi n vi c trao đ i

Hình 3.10 i u ki n xác đ nh là deadlock

V1 đang di chuy n t i O1, V2 đang di chuy n t i O2 i u ki n 2 ph ng ti n b deadlock và c n trao đ i l i công vi c cho nhau:

1 C 2 ph ng ti n đang tr ng thái đi l y hàng (ch a loading)

2 Kho ng cách c a 2 ph ng ti n ( ) nh h n “th i gian l y hàng” x “v n t c”

L y thông tinc a ph ng ti n trên m t đ ng ray

Th a đi u ki n deadlock? i công vi c gi a hai ph ng ti n

Ch a quét hêt các c p xe?

L y thông tin c a 2 ph ng ti nc n xét

Hình 3.11 Gi i thu t gi m thi u deadlock

Gi i quy t tranh ch p khi b chi m ch

So sánh đ u tiên c a 2 ph ng ti n

V1 có đ u tiên th p h n nên ph i ra kh i vùng di chuy n c a V2

Hình 3.12 minh họa tình trạng tranh chấp giữa các phương tiện di chuyển trên ray, nơi một phương tiện có thể di chuyển từ vị trí lấy hàng/trả hàng trong khi các phương tiện khác cần được điều động ra khỏi vị trí cần thiết.

V2 đang trong trạng thái giao hàng tại vị trí của công việc, trong khi đó các V1 đang ở trạng thái Idle và chiếm đóng vị trí của V2 Vì vậy, cần thay đổi vị trí mong muốn của V1 là ra khỏi vùng di chuyển của V2 Không cần phải tái điều phối và chỉnh lại công việc cho tất cả phương tiện, vì các phương tiện đang trong trạng thái đợi hàng luôn có quyền yêu cầu các phương tiện đang ở trạng thái Idle ra khỏi vùng di chuyển của mình để di chuyển tới vị trí mới.

M t s tr ng h p tránh các xe đang th c hi n công vi c b ng cách di chuy n t i vùng không tranh ch p Khi V2 mu n di chuy n t i đi m mong mu n thì:

Hình 3.13 Các tr ng h p tranh ch p

L y thông tin ph ng ti n b chi m ch , và chi m ch

L y thông tin thông tin công vi c đang th c hi n u tiên cao h n?

Xác đ nh v trí c a ph ng ti n b tranh ch p (A) và ph ng ti n đư chi m ch (B)

Xác đ nh đi m đ n mong mu n c a A là C

N u B không trùng C? Ch đ nh B t i v trí C + 1

L p danh sách các đi m c a xe B đ đi t i

L p danh sách đi m giao nhau có th s d ng đ ra kh i ph m vi di chuy n c a A

Xét chi u di chuy n c a xe và ch đ nh xe

B t i v trí n m ngoài ph m vi di chuy n c a A t i đi m giao đư xác đ nh đ c

Tìm đi m thoát g n nh t trong danh sách các đi m thoát

K t thúcHình 3.14 Gi i thu t gi i quy t tranh ch p

CH NGă4: MÔ PH NGăVÀă ÁNHăGIÁăK T QU

Mô ph ng

K t qu mô ph ng

Để quan sát kết quả của giải thuật tránh deadlock trong giao việc và tranh chấp chiếm chỗ, chúng ta sẽ sử dụng bảng công việc và sa bàn thu gọn Sau đó, mô phỏng giải thuật với công việc và sa bàn đã nêu sẽ được trình bày trong mục 4.1.

4.1.2.1 Tr ng h p tránh deadlock khi s p x p công vi c

Ví d v tr ng h p trao đ i các công vi c khi th a đi u ki n deadlock do quá trình nh n, giao hàng

Gi s v trí hi n t i c a 3 l n l t là 1, 2, 3 Có các công vi c đ c yêu c u có v trí l y hàng là 8, 9, 10

B ng 4.3 Công vi c đ ki m tra tránh Deadlock

Công vi c V trí nh n hàng Th i gian kh i t o

Hình 4.2 Tr ng h p có th t o deadlock do đi u ph i ch a h p lý

Trong trường hợp này, ma trận giá trị trong trường hợp phân bố công việc cho thấy rằng tổng kết quả đạt được là 3247 Phân tích cho thấy khi thời gian nhận/dịch hàng tăng lên, sẽ xảy ra nhiều kho khăn do thời gian lưng phí Do đó, cần xây dựng một giải thuật trình bày để giúp phân bố công việc một cách hiệu quả hơn Kết quả cuối cùng sẽ là đánh giá công việc giữa các bên và sau khi áp dụng giải thuật.

B ng 4.4 B ng chnh đnh công vi c khi ki m tra tránh Deadlock

Ph ngăti n Công vi c đ c ch đ nh Công vi căsauăkhiătraoăđ i

K t qu cho th y c 3 ph ng ti n có th nh n hàng g n nh cùng lúc mà không r i vào tình tr ng đ i ch nhau

Hình 4.3 K t qu c a tr ng h p deadlock

Hình 4.4 so sánh giá trị có xử lý và không xử lý deadlock Hình ảnh này thể hiện sự khác biệt giữa việc xử lý và không xử lý các tình huống deadlock trong thời gian thực hiện công việc của hệ thống Màu đen biểu thị khi chưa có xử lý các tình huống deadlock, trong khi màu xanh cho thấy có xử lý Chúng ta nhận thấy rằng việc xử lý deadlock giúp giảm thiểu thời gian hoàn thành công việc.

V t ng quưng đ ng di chuy n thì h u nh không có s ch nh l ch khi so sánh

Th i gian th c hi n các tác v đư gi m khi có thêm gi i thu t trao đ i công vi c tránh tình tr ng deadlock

4.1.2.2 X lý tr ng h p tranh ch p v trí

Khi có m t ph ng ti n b m t ph ng ti n khác chi m tr m tr c, ph ng ti n đó yêu c u ph ng ti n tr c đó ra kh i vùng di chuy n c a nó

B c 1: V1 nh n hàng t v trí S1 và mu n di chuy n t i S7, trong khi đó đư b V2, V3 ch n các v trí S2, S3

B c 2: V2 di chuy n ra kh i vùng di chuy n c a V1 b ng cách vô các đ ng t t g n nh t

B c 3: V3 c ng di chuy n ra kh i đ ng đi c a V1 t i đi m giao g n nh t.

Hình 4.5 Các tình hu ng chi m v trí

Trong trường hợp có 4 phương tiện, V1 muốn di chuyển tới S2 để giao hàng thì cần yêu cầu 3 phương tiện còn lại ra khỏi vị trí để hoàn thành công việc Các phương tiện này đang ở trạng thái nhàn rỗi và chỉ cần di chuyển để tạo điều kiện cho V1 thực hiện nhiệm vụ giao hàng.

Hình 4.6 Ví d x lý chi m ch ngay t i v trí giao hàng V2,3,4 đư ra kh i v trí S2 đ cho V2 có th giao hàng

Hình 4.7 X lỦ tr ng h p ph ng ti n b chi m t i v trí giao hàng

4.1.2.3 K t qu mô ph ng t ng quát h th ng

K t qu mô ph ng cho t ng tr ng h p khi t ng d n giá tr đóng góp t 0 t i

1 và thay đ i s ph ng ti n t 1 t i 10 ta thu đ c hai bi u đ sau:

Hình 4.8 Th i gian th c hi n công vi c khi thay đ i và s ph ng ti n

B ng 4.5 B ng th i gian th c hi n v i m i tr ng h p

Hình 4.9 T ng quưng đ ng khi thay đ i và s ph ng ti n

B ng 4.6 B ng th i t ng quưng đ ng di chuy n v i m i tr ng h p

Dựa vào kết quả phân tích, chúng ta nhận thấy sự gia tăng số lượng phòng tiêm ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả thực hiện Khi số lượng phòng tiêm tăng dần, thời gian thực hiện giảm, giúp nâng cao hiệu suất công việc.

Trong quá trình giao dịch, việc xảy ra deadlock có thể dẫn đến việc tăng giá trị của các thông số Nguyên nhân chính là do sự hiện diện của quá nhiều phòng tín trên hệ thống, gây ra tình trạng tắc nghẽn.

Hệ thống đồng nghĩa với việc lựa chọn công việc theo thời gian thực, tạo nên sự hoàn tất công việc đồng thời di chuyển có xu hướng tăng Tuy nhiên, khi công việc dồn đọng trên quầy, thời gian hoàn tất công việc thường có xu hướng giảm Nhận thấy rằng chúng ta thu được kết quả trung hòa nhất.

Bi u đ chi ti t khi ch y k t qu mô ph ng v i h s giá tr Ta thu đ c k t qu nh sau:

Hình 4.10 cho thấy kết quả mô phỏng với các biện pháp tại trường hợp 5 cho tới 10 số lượng phương tiện, cho thấy tổng quãng đường di chuyển tăng do tình trạng deadlock xảy ra, nhưng thời gian làm hết các tác vụ gần như giống nhau Nếu xét về trường hợp các công việc được đề cập trong bảng 4.2, thì 5 phương tiện hoạt động tự nhiên sẽ dẫn đến quãng đường di chuyển và thời gian thực hiện Mặc dù trường hợp 5 phương tiện không phải là thời gian ngắn nhất để hoàn thành công việc, nhưng so với việc sử dụng 1 phương tiện, quãng đường di chuyển và thời gian hoạt động giảm gần 4 lần.

Thông qua k t qu mô ph ng ta th y r ng, t ng v i m i tr ng h p s l ng công vi c thì gi i thu t l i có m t s l ng ph ng ti n đáp ng t t nh t là khác nhau

Khi triển khai thực hiện dự án, việc quyết định bố trí và thời gian phân bổ các công việc là rất quan trọng Các bước đầu tiên cần được làm rõ và cụ thể hóa để xác định giải pháp phù hợp với số lượng phương tiện và tình trạng hiện tại của hệ thống.

Ngoài ra vi c l a ch n s ph ng ti n ph i ph thu c vào chi phí s n xu t, ho t đ ng, b o d ng

4.2 ánhăgiáăk t qu tài đư xác đ nh đ c m i quan h gi a các y u t sau nh h ng t i h th ng v n chuy n này là:

- S l ng ph ng ti n c n thi t đ hoàn thành công vi c cùng lúc

- nh h ng c a s đ sa bàn đ i v i các đ c tính c a h th ng

- Th i gian d tính th c hi n xong công vi c khi s d ng ph ng ti n

- T ng quưng đ ng mà t t c ph ng ti n ph i di chuy n

Qua đó ng v i m i tr ng h p c th có th xác đ nh đâu là l a ch n phù h p nh t đ có th áp d ng th c t đ nâng cao hi u su t và tránh đ c lãng phí

Quản lý pin và thiết kế các đường né là những yếu tố quan trọng cần được xem xét để giảm thiểu tình trạng deadlock trong hệ thống Việc đánh giá các yếu tố này có thể tạo ra ảnh hưởng tích cực đến hiệu suất hoạt động của hệ thống.

CH NGă5: T NG K TăVÀăH NG PHÁT TRI Nă TÀI

Luận văn được thực hiện nhằm nâng cao hiệu quả trong việc lập kế hoạch sử dụng phòng tiễn tiến, kết hợp với việc triển khai sa bàn phù hợp Điều này giúp hoàn thành công việc nhanh chóng, giảm thiểu tình trạng chồng chéo và tránh các tình huống tranh chấp vị trí.

Giao diện giúp người dùng dễ dàng quan sát và xác định vị trí các phòng tin trong thời điểm mô phỏng, từ đó phát hiện các điều bất thường trong quá trình chạy mô phỏng.

Mặc dù việc kiểm soát pin và dự đoán công việc giúp đánh giá hiệu quả hệ thống, nhưng độ chính xác không hoàn toàn tuyệt đối Các yếu tố này cần được phát triển và cải tiến khi áp dụng vào thực tế.

5.2 H ng phát tri năđ tài tài hi n nay ch d ng l i vi c đi u ph i và qu n lý ph ng ti n đ hoàn thành h t công vi c Vì th h ng phát tri n đ tài là nghiên c u s nh h ng c a các y u t khác t i h th ng nh qu n lý pin, kh n ng đáp ng c a đi n, c khí đ d n có th ng d ng vô hình và s d ng trong th c t đ i v i các kho hàng, v n chuy n hàng hóa trong nhà máy, …

[1] H Sunol, “Cyzerg Warehouse Technology,” [Tr c tuy n]: https://articles.cyzerg.com/warehouse-processes-how-to-optimize-them, 2021.

[2] “The Industry Fashion,” [Tr c tuy n]: https://www.theindustry.fashion/amazon- offers-warehouse-recruits-1000-joining-bonus-amid-staff-shortages/, 2021.

[3] Gemma, “Multi-Level Conveyor Systems For Improving Warehouse

Efficiency,” [Tr c tuy n]: https://www.lacconveyors.co.uk/multi-level- conveyor-system/, 2020.

As robotics and automation become more prevalent in various industries, the importance of safeguarding these essential assets also rises Protecting robotic systems is crucial to ensure their functionality and longevity, as they play a significant role in enhancing productivity and efficiency in modern operations.

[5] Montratec GmbH , “Montratec,” [Tr c tuy n]: https://www.montratec.de/en/products/rail-system/, 2022.

[6] Daifuku , “Daifuku,” [Tr c tuy n]: https://www.daifuku.com/solution/casestudy/case004/, 2022.

[7] Korea Advanced Institute of Science and Technology, “Biannual Engineering

Research Webzine,” [Tr c tuy n]: http://breakthroughs.kaist.ac.kr/wp/portfolio/shinsung-kaist-ai-automated- material-handling-system-amhs-research-center, 2019.

[8] Montratec GmbH “Montratec System,” [Tr c tuy n]: https://www.montratec.de/en/press-events/press/detail/news/a-clean-solution- cleanroom-shuttle-msh-4-cr/, 2022.

[9] “Fortune Business Insights,” Fortune Business Insights [Tr c tuy n] : https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/automated-material- handling-equipment-market-100832, 2022.

[10] J Tompkins et al , Facilities planning Hoboken New Jerser: John Wiley &

[11] H Y Bae, R Choe, T Park, and K R Ryu, ‘‘Comparison of operations of

AGVs and ALVs in an automated container terminal,’’ J Intell Manuf, vol 22, no 3, pp 413–426, 2011

[12] I F A Vis, “Survey of research in the design and control of automated guided vehicle systems,” European Journal of Operational Research, vol 170, no 3, pp 677-709, 2006

[13] R Mantel, and H R A Landeweerd, “Design and operational control of an

AGV system,” International Journal of Production Economics, vol 41, no 1-3, pp 257-266, 1995

[14] R J Gaskins, and J M A Tanchoco, “Flow path design for automated guided vehicle systems,” International Journal of Production Research, vol 25, no

[15] L.-A Tuan, and M B M De Koster., “A review of design and control of automated guided,” European Journal of Operational Research, vol 171, no

[16] D Sinriech, and J M A Tanchoco, “Solution methods for the mathematical models of single-loop agv systems,” International Journal of Production Research, vol 31, no 3, pp 705-725, 1993

[17] E Pius, “The use of non-simulation approaches in estimating vehicle requirements in an automated guided vehicle based transport system,” Material Flow, vol 4, no 1-2, pp 17-32, 1987

[18] H Hu, et al.,“Deep reinforcement learning based AGVs real-time scheduling with mixed rule for flexible shop floor in industry 4.0." Computers & Industrial Engineering, vol 149, 2020

[19] D.-Y Liao, and H.-S Fu, “Dynamic OHT Allocation and Dispatching in Large-Scaled 300 mm AMHS Management,” Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol 4, pp 3630-3635,

[20] D.-Y Liao, and C.-N Wang, “Differentiated preemptive dispatching for automatic materials handling services in 300 mm semiconductor foundry." The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 29, pp 890-896, 2006

[21] C.-N Wang, and L.-C Chen, “The Heuristic Preemptive Dispatching Method of Material Transportation System in 300 mm Semiconductor Fabrication,” Journal of Intelligent Manufacturing, vol 23, pp 2047-2056,

[22] B I Kim, J Shin, S Jeong, and J Koo, “Effective overhead hoist transport dispatching based on the Hungarian algorithm for a large semiconductor FAB,” International Journal of Production Research, vol 47, pp 2823-2834, 2009

[23] Stachniss, “C., C-implementation of the Hungarian method,” [Tr c tuy n]: http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/misc.html, 2022.

[24] H Sunol, “6 Primary Warehouse Processes & How to Optimize Them,” [Tr c tuy n]:https://articles.cyzerg.com/warehouse-processes-how-to-optimize-them, 2021.

[25] H T ông, “Nghiên c u thi t k và đi u khi n h th ng trang b có nhi u tr m,” Ho Chi Minh City, 2021.

T ng k t

Luận văn đưa ra chiến lược lựa chọn số lượng phòng tài nguyên hợp lý để triển khai sao cho phù hợp với các tác vụ, nhằm giảm thiểu thời gian chạy hoàn tất công việc, giảm thiểu tình trạng block lẫn nhau và tránh các tình huống tranh chấp vị trí.

Giao diện giúp người dùng dễ dàng quan sát và xác định vị trí các phòng tiện nghi trong mô hình, từ đó phát hiện các điều bất thường trong quá trình chạy mô phỏng.

Mặc dù việc kiểm soát pin và dự đoán công việc có thể không hoàn toàn chính xác, nhưng các yếu tố này cần được phát triển liên tục khi áp dụng vào thực tế.

Hệ thống phát triển tài chính hiện nay chủ yếu tập trung vào việc điều phối và quản lý nguồn tài chính để hoàn thành các công việc một cách hiệu quả Nghiên cứu hệ thống phát triển tài chính liên quan đến các yếu tố khác như hệ thống quản lý pin, khả năng đáp ứng của điện, cũng như cơ khí và thiết bị có thể được sử dụng trong thực tiễn tại các kho hàng và trong quá trình vận chuyển hàng hóa trong nhà máy.

[1] H Sunol, “Cyzerg Warehouse Technology,” [Tr c tuy n]: https://articles.cyzerg.com/warehouse-processes-how-to-optimize-them, 2021.

[2] “The Industry Fashion,” [Tr c tuy n]: https://www.theindustry.fashion/amazon- offers-warehouse-recruits-1000-joining-bonus-amid-staff-shortages/, 2021.

[3] Gemma, “Multi-Level Conveyor Systems For Improving Warehouse

Efficiency,” [Tr c tuy n]: https://www.lacconveyors.co.uk/multi-level- conveyor-system/, 2020.

As robotics and automation become more prevalent, the necessity to safeguard these essential assets also escalates.

[5] Montratec GmbH , “Montratec,” [Tr c tuy n]: https://www.montratec.de/en/products/rail-system/, 2022.

[6] Daifuku , “Daifuku,” [Tr c tuy n]: https://www.daifuku.com/solution/casestudy/case004/, 2022.

[7] Korea Advanced Institute of Science and Technology, “Biannual Engineering

Research Webzine,” [Tr c tuy n]: http://breakthroughs.kaist.ac.kr/wp/portfolio/shinsung-kaist-ai-automated- material-handling-system-amhs-research-center, 2019.

[8] Montratec GmbH “Montratec System,” [Tr c tuy n]: https://www.montratec.de/en/press-events/press/detail/news/a-clean-solution- cleanroom-shuttle-msh-4-cr/, 2022.

[9] “Fortune Business Insights,” Fortune Business Insights [Tr c tuy n] : https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/automated-material- handling-equipment-market-100832, 2022.

[10] J Tompkins et al , Facilities planning Hoboken New Jerser: John Wiley &

[11] H Y Bae, R Choe, T Park, and K R Ryu, ‘‘Comparison of operations of

AGVs and ALVs in an automated container terminal,’’ J Intell Manuf, vol 22, no 3, pp 413–426, 2011

[12] I F A Vis, “Survey of research in the design and control of automated guided vehicle systems,” European Journal of Operational Research, vol 170, no 3, pp 677-709, 2006

[13] R Mantel, and H R A Landeweerd, “Design and operational control of an

AGV system,” International Journal of Production Economics, vol 41, no 1-3, pp 257-266, 1995

[14] R J Gaskins, and J M A Tanchoco, “Flow path design for automated guided vehicle systems,” International Journal of Production Research, vol 25, no

[15] L.-A Tuan, and M B M De Koster., “A review of design and control of automated guided,” European Journal of Operational Research, vol 171, no

[16] D Sinriech, and J M A Tanchoco, “Solution methods for the mathematical models of single-loop agv systems,” International Journal of Production Research, vol 31, no 3, pp 705-725, 1993

[17] E Pius, “The use of non-simulation approaches in estimating vehicle requirements in an automated guided vehicle based transport system,” Material Flow, vol 4, no 1-2, pp 17-32, 1987

[18] H Hu, et al.,“Deep reinforcement learning based AGVs real-time scheduling with mixed rule for flexible shop floor in industry 4.0." Computers & Industrial Engineering, vol 149, 2020

[19] D.-Y Liao, and H.-S Fu, “Dynamic OHT Allocation and Dispatching in Large-Scaled 300 mm AMHS Management,” Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol 4, pp 3630-3635,

[20] D.-Y Liao, and C.-N Wang, “Differentiated preemptive dispatching for automatic materials handling services in 300 mm semiconductor foundry." The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 29, pp 890-896, 2006

[21] C.-N Wang, and L.-C Chen, “The Heuristic Preemptive Dispatching Method of Material Transportation System in 300 mm Semiconductor Fabrication,” Journal of Intelligent Manufacturing, vol 23, pp 2047-2056,

[22] B I Kim, J Shin, S Jeong, and J Koo, “Effective overhead hoist transport dispatching based on the Hungarian algorithm for a large semiconductor FAB,” International Journal of Production Research, vol 47, pp 2823-2834, 2009

[23] Stachniss, “C., C-implementation of the Hungarian method,” [Tr c tuy n]: http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/misc.html, 2022.

[24] H Sunol, “6 Primary Warehouse Processes & How to Optimize Them,” [Tr c tuy n]:https://articles.cyzerg.com/warehouse-processes-how-to-optimize-them, 2021.

[25] H T ông, “Nghiên c u thi t k và đi u khi n h th ng trang b có nhi u tr m,” Ho Chi Minh City, 2021.