CN112801371A - 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112801371A
CN112801371A CN202110123447.8A CN202110123447A CN112801371A CN 112801371 A CN112801371 A CN 112801371A CN 202110123447 A CN202110123447 A CN 202110123447A CN 112801371 A CN112801371 A CN 112801371A
Authority
CN
China
Prior art keywords
transportation
path
route
task
paths
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110123447.8A
Other languages
English (en)
Inventor
王永刚
全伟雄
彭善胤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Shipyard International Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Shipyard International Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Shipyard International Co Ltd filed Critical Guangzhou Shipyard International Co Ltd
Priority to CN202110123447.8A priority Critical patent/CN112801371A/zh
Publication of CN112801371A publication Critical patent/CN112801371A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
    • G06Q10/08355—Routing methods

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供本发明提供，本发明提供一种运输效率较高的平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质。本发明提供一种平板车路线规划方法，包括如下步骤：建立运输场地网络图；根据所述网络图建立多个运输路径；获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；基于所述运输路径和运输任务路径得到规划路径。本发明提供的平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质运输效率较高。

Description

平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明属于平板车运输路线技术领域，具体涉及平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
现代造船中的船体以分段为单位分区域堆置加工，为了实现体积重量都很大的分段在各个生产车间和堆场之间的运输，一般使用大型动力平板运输车(平板车)。据统计，船厂每个分段从成型到最后在船坞搭载成整船的过程中，需要由平板车在厂区内不同的车间或堆场转运10次甚至更多，而每一艘船被分隔成上百个分段。实际生产中，由于在厂区内的分段运输量大，运输效率低，不少船厂不得不在夜间也进行分段运输工作。造成该局面的主要原因之一是对分段运输缺乏良好的调度计划。
目前船厂的平板车资源调度操作，首先是各部门按照需求向平板车工段申请，然后平板车工段根据申请的需求，统一安排车辆调度。现有的资源调度主要是靠人工来派工，每天的需求量在一百多单左右，涉及的运输点多达几百个，运输路线复杂，人工派工工作量大，科学性不够，运输整体效率不高。因此制定合理的平板车线路规划提升运输效率，是非常重要的事情。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种运输效率较高的平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质。
本发明提供一种平板车路线规划方法，包括如下步骤：
建立运输场地网络图；
根据所述网络图建立多个运输路径；
获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；
基于所述运输路径和运输任务路径得到规划路径。
优选地，所述场地网络图包括多个运输点以及各个运输点之间的连接路线。
优选地，所述建立多个运输路径，包括每个运输点至另一个运输点的距离。
优选地，所述规划路径中，每一个任务的终点与另一个任务的起点距离最短。
优选地，所述基于所述运输路径和运输任务路径得到规划路径，包括如下步骤:
将所述多个运输任务路径的起点和终点进行匹配；
能够首尾相接的运输任务路径合并更新为一条路径；不能够首尾相接的运输任务路径，在建立的运输路径查找最短的连接路径进行连接；
得到最终规划路径。
优选地，所述不能够首尾相接的运输任务路径，在建立的运输路径查找最短的连接路径进行连接，包括：对不能够首尾相接的运输任务路径，先建立连接路径，然后在建立的运输路径先查找出最短的连接路径，并将其他连接路径删除。
优选地，径得到规划路径之后，还包括根据所述规划路径和建立的多个运输路径，得到规划路径距离，根据规划路径距离和运输任务路径的距离得到运输效率。
本发明还提供一种平板车路线规划装置，包括：
场地网络图模块，用于建立场地网络图；
运输路径模块，根据场地网络图建立多个运输路径；
输入模块，用于获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；
规划线路模块，用于根据运输路径模块和输入模块更新规划路径。
本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的平板车路线规划方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述平板车路线规划方法。
本发明提供的平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质运输效率较高。解决了场地内多点运输路线的规划问题，以运输距离最优为目标规划路线，实现平板车资源的科学使用。
附图说明
通过附图中所示的本发明优选实施例更具体说明，本发明上述及其它目的、特征和优势将变得更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分，且并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本的主旨。
图1为本发明实施例提供1-3的平板车路线规划方法流程示意图；
图2为本发明实施例1-4提供的“场地网络图”示意图；
图3为本发明实施例提供的1-3“基于运输路径和运输任务路径得到规划路径”步骤的流程示意图；
图4本发明实施例4提供的平板车路线规划装置。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本进行更全面的描述。
需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件并与之结合为一体，或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“安装”、“一部分”、“另一部分”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
本发明实施例1提供一种平板车路线规划方法，本实施例可适用于造船工作时平板车路线规划，该方法可以由本实施例中的平板车路线规划装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并集成于计算机设备中。参考图1-2，本实施例提供的平板车路线规划方法包括如下步骤：
S101，建立运输场地网络图。
根据场地的多个运输点，以及运输点之间的连接路线建立场地网络图，参考图2，场地网络图包括多个运输点以及各个运输点之间的连接路线，例如：其包括运输点A、运输点B、运输点C、运输点E、运输点F、运输点G、运输点H、运输点I、运输点J和运输点P。
S102，根据网络图建立多个运输路径。
运输路径包括每个运输点至另一个运输点的距离。例如表1所示：运输点A至其他运输点的距离、运输点B至其他运输点的距离、运输点C至其他运输点的距离、运输点E至其他运输点的距离、运输点F至其他运输点的距离、运输点G至其他运输点的距离、运输点H至其他运输点的距离、运输点I至其他运输点的距离、运输点J至其他运输点的距离和运输点P至其他运输点的距离。
表1
Figure BDA0002922869380000041
Figure BDA0002922869380000051
S103，获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点。获取的多个运输任务路径例，并将运输任务路径定的类型定义为“实”路径。如表2所示。
表2
Figure BDA0002922869380000052
Figure BDA0002922869380000061
S104，基于运输路径和运输任务路径得到规划路径。
参考图3，具体包括如下步骤：
S111,将多个运输任务路径的起点和终点进行匹配；
S112,能够首尾相接的运输任务路径合并更新为一条路径。最短的路径就是两条路径能够首尾相接的路径，例如2个运输任务分别是A-B,B-C,那么最短的路径就是A-B-C，根据这个逻辑先对所有的路径在终点栏进行搜索，如果有能匹配的就将两条路径合并，生成为新的路径，例如A-B,B-C,合并为A-C，一条路径更新为A-C，另一条路径删除，标记为“A-B实B-C”，依此逻辑在起点栏搜索终点，同样处理。
S113,不能够首尾相接的运输任务路径，先建立连接路径，在建立的运输路径查找最短的连接路径进行连接。就是需要加入“虚”路径进行桥接，例如生成B-F,B-I,H-I,H-A,J-A,J-F六条“虚”路径，生成虚路径之后，程序在“运输路径清单”表内进行查找，筛选出“虚”路径中的最短路径，并将其它“虚”路径删除，重复进行步骤S111，合并路径，依此方法循环可以生成最终运输方案得到最终规划路径表格，如表3所示。
表3
Figure BDA0002922869380000062
Figure BDA0002922869380000071
本实施例得到的运输方案规划路径中，每一个任务的终点与另一个任务的起点距离最短。根据表2的输入运输任务路径例得到运输任务路径的距离为620米，根据的运输方案的根据规划路径可得到规划后总共运输长度为850米，根据路径净效率＝运输任务路径的距离/规划后总共运输长度，计算得到路径净效率为72.9％。
本实施例中，最终规划路径表格内可添加公式，自动计算运输任务路径的距离、总共运输长度和路径净效率。
实施例2
与实施例1相比，实施例2中获取输入的多个运输任务路径与实施例1不同，如表4所示。其余步骤和原理与实施例1相同。
表4
Figure BDA0002922869380000072
最终运输方案得到最终规划路径表格如表5所示。
表5
Figure BDA0002922869380000081
计算得到实施例2的路径净效率为86％。
实施例3
与实施例1相比，实施例3中获取输入的多个运输任务路径与实施例3不同，如表6所示。其余步骤和原理与实施例1相同。
表6
Figure BDA0002922869380000082
最终运输方案得到最终规划路径表格如表7所示。
表7
Figure BDA0002922869380000091
计算得到实施例3的路径净效率为86％。
实施例4
参考图4，本发明实施例4提供一种平板车路线规划装置，包括：
场地网络图模块001，用于建立场地网络图；例如参考图2的场地网络图，其包括多个运输点以及各个运输点之间的连接路线。
运输路径模块002，根据场地网络图建立多个运输路径；运输路径包括每个运输点至另一个运输点的距离。
输入模块003，用于获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；
规划线路模块004，用于根据运输路径模块和输入模块更新规划路径。
具体为：在输入模块内将初始输入的路径都定义为“实”路径；在输入模块内根据起始点和终点进行匹配，最短的路径就是两条路径能够首尾相接的路径。
如果出现没有能够首尾相接的“实”路径情况时，就必须加入“虚”路径进行桥接，虚路径的生成按照“尾”接“首”的方法生成，生成虚路径之后，程序在运输路径模块的“运输路径清单”表内进行查找，筛选出“虚”路径中的最短路径，并将其它“虚”路径删除，依此方法循环可以生成最终运输方案。最终方案在规划线路模块中展示。
实施例4的平板车路线规划装置可执行实施例1-3任一实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
本发明实施例还提供一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述任一实施例的平板车路线规划方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述任一实施例的平板车路线规划方法。
平板车是公司的重型关键资产，购置、运输、维护成本很高，本产品投入后预计可以提高15％的运输效率，大大降低公司开支，同时用程序替代人工，使得管理更加科学化规范化，给公司的高质量发展提供坚实支撑。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“优选实施例”、“再一实施例”、“其他实施例”或“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种平板车路线规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立运输场地网络图；
根据所述网络图建立多个运输路径；
获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；
基于所述运输路径和运输任务路径得到规划路径。
2.如权利要求1所述的运输车平板车路线规划方法，其特征在于，所述场地网络图包括多个运输点以及各个运输点之间的连接路线。
3.如权利要求1所述的平板车路线规划方法，其特征在于，所述建立多个运输路径，包括每个运输点至另一个运输点的距离。
4.如权利要求1所述的平板车路线规划方法，其特征在于，所述规划路径中，每一个任务的终点与另一个任务的起点距离最短。
5.如权利要求1所述的平板车路线规划方法，其特征在于，所述基于所述运输路径和运输任务路径得到规划路径，包括如下步骤:
将所述多个运输任务路径的起点和终点进行匹配；
能够首尾相接的运输任务路径合并更新为一条路径；不能够首尾相接的运输任务路径，在建立的运输路径查找最短的连接路径进行连接；
得到最终规划路径。
6.如权利要求5所述的平板车路线规划方法，其特征在于，所述不能够首尾相接的运输任务路径，在建立的运输路径查找最短的连接路径进行连接，包括：对不能够首尾相接的运输任务路径，先建立连接路径，然后在建立的运输路径先查找出最短的连接路径，并将其他连接路径删除。
7.如权利要求1所述的平板车路线规划方法，其特征在于，径得到规划路径之后，还包括根据所述规划路径和建立的多个运输路径，得到规划路径距离，根据规划路径距离和运输任务路径的距离得到运输效率。
8.一种平板车路线规划装置，其特征在于，包括：
场地网络图模块，用于建立场地网络图；
运输路径模块，根据场地网络图建立多个运输路径；
输入模块，用于获取输入的多个运输任务路径，包括每个任务的运输起点和运输终点；
规划线路模块，用于根据运输路径模块和输入模块更新规划路径。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的平板车路线规划方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述平板车路线规划方法。
CN202110123447.8A 2021-01-29 2021-01-29 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质 Pending CN112801371A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110123447.8A CN112801371A (zh) 2021-01-29 2021-01-29 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110123447.8A CN112801371A (zh) 2021-01-29 2021-01-29 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112801371A true CN112801371A (zh) 2021-05-14

Family

ID=75812686

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110123447.8A Pending CN112801371A (zh) 2021-01-29 2021-01-29 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112801371A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118095809A (zh) * 2024-04-28 2024-05-28 炬星科技（深圳）有限公司 机器人多任务处理方法及装置、机器人

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105354633A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 努比亚技术有限公司 一种运输路径计算系统和方法
CN106980912A (zh) * 2017-04-07 2017-07-25 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种多点配送线路规划方法及系统
CN108304964A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 Agv最短路径规划方法、装置及计算机可读存储介质
CN108647804A (zh) * 2018-03-29 2018-10-12 绿灵鸟（苏州）信息科技有限公司 一种线路自动化生成方法及装置
CN109839927A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 北京京东尚科信息技术有限公司 用于机器人路径规划的方法及装置
CN110991817A (zh) * 2019-11-14 2020-04-10 广东科学技术职业学院 一种路线规划方法、装置及服务器
CN111311138A (zh) * 2018-12-11 2020-06-19 顺丰科技有限公司 同城快件配送方法、装置、设备及存储介质
CN111338343A (zh) * 2020-02-27 2020-06-26 歌尔股份有限公司 自动引导车调度方法、装置、电子设备及存储介质
CN111553626A (zh) * 2020-04-09 2020-08-18 北京顺达同行科技有限公司 一种路径规划方法、装置、电子设备及其存储介质
CN111626489A (zh) * 2020-05-20 2020-09-04 杭州安恒信息技术股份有限公司 基于时序差分学习算法的最短路径规划方法和装置
CN111998868A (zh) * 2020-09-02 2020-11-27 胡浩 一种基于大数据的智能路径规划系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105354633A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 努比亚技术有限公司 一种运输路径计算系统和方法
CN106980912A (zh) * 2017-04-07 2017-07-25 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种多点配送线路规划方法及系统
CN109839927A (zh) * 2017-11-28 2019-06-04 北京京东尚科信息技术有限公司 用于机器人路径规划的方法及装置
CN108304964A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 Agv最短路径规划方法、装置及计算机可读存储介质
CN108647804A (zh) * 2018-03-29 2018-10-12 绿灵鸟（苏州）信息科技有限公司 一种线路自动化生成方法及装置
CN111311138A (zh) * 2018-12-11 2020-06-19 顺丰科技有限公司 同城快件配送方法、装置、设备及存储介质
CN110991817A (zh) * 2019-11-14 2020-04-10 广东科学技术职业学院 一种路线规划方法、装置及服务器
CN111338343A (zh) * 2020-02-27 2020-06-26 歌尔股份有限公司 自动引导车调度方法、装置、电子设备及存储介质
CN111553626A (zh) * 2020-04-09 2020-08-18 北京顺达同行科技有限公司 一种路径规划方法、装置、电子设备及其存储介质
CN111626489A (zh) * 2020-05-20 2020-09-04 杭州安恒信息技术股份有限公司 基于时序差分学习算法的最短路径规划方法和装置
CN111998868A (zh) * 2020-09-02 2020-11-27 胡浩 一种基于大数据的智能路径规划系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
曾斌等: "战场运输在线路径规划算法研究", 《火力与指挥控制》, vol. 45, no. 1, 31 January 2020 (2020-01-31), pages 79 - 84 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118095809A (zh) * 2024-04-28 2024-05-28 炬星科技（深圳）有限公司 机器人多任务处理方法及装置、机器人
CN118095809B (zh) * 2024-04-28 2024-09-20 炬星科技（深圳）有限公司 机器人多任务处理方法及装置、机器人

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhou et al. Information-based allocation strategy for grid-based transshipment automated container terminal
CN108959782B (zh) 一种智能车间的布局优化方法、装置及设备
CN113519009A (zh) 基于区块链的工业制造资源共享方法、装置和系统
CN112801371A (zh) 平板车路线规划方法、装置、设备和存储介质
WO2018100716A1 (ja) 移動計画装置、移動計画方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体
Kouvelis et al. A survey of layout issues in flexible manufacturing systems
Oladugba et al. Solving the Twin Yard Crane Scheduling Problem in Automated Container Terminals
CN113408045B (zh) 船舶建造计划优化方法、系统、储存介质及计算机设备
KR20130134589A (ko) 실적호선 물량정보 구축 시스템 및 방법
CN115034593A (zh) 码头作业的排班方法、装置、终端设备及存储介质
Pawlewski Multimodal approach to model and design supply chain
CN109087045B (zh) 一种物流规划方法
Chen et al. Optimization research of joint quay crane scheduling and block selection in container terminals
Chang et al. An investigation into berth and quay crane scheduling for container terminals based on knowledge
CN111913456A (zh) 面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法
Prymachenkо et al. Research status of automation of logistics transport and distribution processes
Chen Logistics network optimization of import crude oil in china based on genetic algorithm
Raggl et al. Network on demand planning of Supply Chains towards Physical Internet
US20240330950A1 (en) Information processing device and information processing method
Cui et al. Simulation Design of AGVS Operating Process in Manufacturing Workshop
CN112819409B (zh) 一种基于云物流的维修器材配送系统
Sender et al. Design of Production Systems for Large Maritime Structures
Tagiltseva et al. The Intelligent Control System Function Mechanism for International Container Freight Transportation
Wang et al. Research on Handling Equipment Allocation of Rail-Sea Intermodal Transportation in Container Terminals
Louaqad et al. Scheduling of blocking and no wait job shop problems in robotic cells

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination