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Proceedings

Generating Highly Constrained Warehouse Layouts Using Answer Set Programming

Generierung stark eingeschränkter Lagerlayouts mittels Antwortmengenprogrammierung

  1. M.Sc. Pascal Kaiser Chair of Materials Handling and Warehousing, Faculty of Mechanical Engineering, TU Dortmund University
  2. M.Sc. Andre Thevapalan Chair of Logic in Computer Science, Information Engineering Department of Computer Science, TU Dortmund University
  3. M.Sc. Christopher Reining Chair of Materials Handling and Warehousing, Faculty of Mechanical Engineering, TU Dortmund University
  4. Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner Chair of Logic in Computer Science, Information Engineering Department of Computer Science, TU Dortmund University
  5. Prof. Dr. Dr. h.c. Michael ten Hompel Chair of Materials Handling and Warehousing, Faculty of Mechanical Engineering, TU Dortmund University

Zusammenfassungen

Generating highly constrained warehouse layouts is a challenging task for layout planners. Those experts create feasible layouts analytically based on their knowledge and experience. The presented paper proposes an AI-based approach to generate feasible warehouse layouts automatically by using answer set programming. The developed implementation is able to generate all feasible combinations for positioning racks inside a given layout while satisfying all the applicable constraints. This sup-ports layout planners by generating solutions for highly constrained problems.

Die Erzeugung gültiger Lösungen für stark eingeschränkte Lagerlayouts ist eine Herausforderung für Layoutplaner. Diese Experten generieren zulässige Layouts bisher analytisch basierend auf ihrer Erfahrung und ihrem Wissen. Der vorliegende Artikel stellt einen KI-basierten Ansatz vor, um zulässige Layouts automatisch mithilfe der Antwortmengenprogrammierung zu erzeugen. Das vorgestellte Framework ist in der Lage, alle zulässigen Lösungen zu generieren, um eine gewisse Anzahl an Regalen innerhalb des Layouts zu positionieren. Dadurch werden die Layoutplaner bei der Lösung stark eingeschränkter Probleme unterstützt.

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