Operational Research Models for Kitting Systems in the Warehouse of the Future

Abstract

The potential of robotic systems in the kitting process for the automotive industry is relevant. It depends on certain conditions, such as the characteristics of the items being picked, the speed of the process (throughput), and the amount of space available. The production of a wide range of highly functional products with many variations (mass customization) has become more common in this industry, and the use of advanced technologies for warehouse operations (in the context of Industry 4.0) can provide several advantages to improve the kitting process. This dissertation examines the benefits and challenges of kitting systems and proposes innovative hybrid kitting strategies that can overcome these challenges. The main research questions associated with the design of automated and collaborative kitting operations are identified, the inherent operations are quantitatively modeled, and the operational research tools that can address these questions are defined. The layouts for the Asynchronous and Sequential Hybrid Kitting Systems are presented, and the Mixed Integer Programming models developed to allocate components to the robotic or collaborative kitting areas to minimize the total cycle time of the process are analyzed. Real-world and realistic data from an automotive manufacturer were used to assess the influence of several critical parameters. The results demonstrated that increasing picking errors leads to more components being allocated to the collaborative area and a longer cycle time. A considerable cycle time reduction occurs for the increase in simultaneous picking by operators. Different scenarios of component allocation were analyzed to understand the performance of the systems in terms of cycle time, showing that optimal assignment obtained by the models for both kitting systems resulted in lower total cycle times, with an advantage for the Sequential system. Furthermore, the relation between the energy consumption of AGVs and the kitting operations was addressed within an automated kitting area, showing the possibilities to minimize it through an Integer Programming model. With these contributions, industry decision-makers can easily opt for a kit preparation system to improve the quality of kit preparation with the Asynchronous system or a faster assembly line-like approach to perform kitting.

O potencial dos sistemas robóticos no processo de kitting para a indústria automóvel é relevante e depende de certas condições, tais como as características dos itens selecionados, a velocidade do processo e a quantidade de espaço disponível. A produção de uma ampla variedade de produtos altamente funcionais com muitas variações (personalização em massa) tornou-se mais comum nesta indústria e o uso de tecnologias avançadas para as operações num armazém (no contexto da Indústria 4.0) pode fornecer várias vantagens para melhorar o processo de preparação de kits. Esta dissertação examina os benefícios e desafios dos sistemas de kitting e propõe estratégias de kitting híbridas inovadoras que podem superar esses desafios. As principais questões de investigação associadas ao design de operações de kitting automatizadas e colaborativas são identificadas, as operações inerentes são modeladas quantitativamente e as ferramentas de investigação operacional que podem ser usadas para abordar essas questões são definidas. Os layouts para os Sistemas de kitting Híbridos Assíncrono e Sequencial são apresentados e os modelos de Programação Inteira Mista desenvolvidos para alocar os componentes às áreas de kitting robótica e colaborativa, a fim de minimizar o tempo total do ciclo do processo, são analisados. Dados do mundo real e realistas de um fabricante de automóveis foram usados para avaliar a influência de vários parâmetros críticos. Os resultados demonstraram que o aumento de erros de picking leva a uma maior alocação de componentes para a área colaborativa e a um tempo de ciclo mais longo. Uma considerável redução no tempo de ciclo ocorre com o aumento do picking simultâneo por parte dos operadores. Diferentes cenários de alocação de componentes foram analisados para compreender o desempenho dos sistemas em termos de tempo de ciclo, mostrando que a atribuição ideal obtida pelos modelos para ambos os sistemas de kitting resultou em tempos de ciclo totais mais baixos, com uma vantagem para o sistema Sequencial. Além disso, a relação entre o consumo de energia dos AGVs e as operações de kitting foi investigada numa área de kitting automatizada, mostrando as possibilidades de minimizá-lo por meio de um modelo de Programação Inteira. Com estas contribuições, os decisores da indústria podem facilmente optar por um sistema de kitting para melhorar a qualidade da preparação de kits com o sistema Assíncrono ou por uma abordagem mais rápida, semelhante a uma linha de montagem, para a realização de kitting.