工業技術研究院

技術簡介

此演算法可考量訂單任務內的商品資料，重新計算分群，分配送至各揀貨站的訂單，讓同一個揀貨站內的訂單商品品項相似，可大幅提升揀貨效率。

Abstract

This algorithm can consider product data in the order and divide into different clusters. After clustering, algorithm allocates the order clusters to each picking station, so that the order items in the same picking station are similar, which can greatly improve the picking efficiency.

技術規格

提高整體倉儲出貨效能28％

Technical Specification

Improve overall picking efficiency by 28％

技術特色

使用機器學習非監督式學習內的聚類方法，自行在資料中尋找隱藏的模式(pattern)、相似性(similarity)、差異性(differences)，能根據揀貨站的數量決定分群數，並根據訂單相似度分群出最小化揀取工作量的訂單分群結果。

應用範圍

需統一分配訂單工作給多個單位或是站點的情境

接受技術者具備基礎建議（設備）

高效能運算設備

接受技術者具備基礎建議（專業）

具備演算法程式撰寫能力

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