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Investigadores/as Institucionales

Garcia Pardo, EduardoAutor o CoautorGil-Borras, SergioAutor o Coautor

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31 de agosto de 2020
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Artículo
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Fixed versus variable time window warehousing strategies in real time

Publicado en: Progress in artificial intelligence. 9 (4): 315-324 - 2020-12-01 9(4), DOI: 10.1007/s13748-020-00215-1

Autores:

Gil-Borras, Sergio; Pardo, Eduardo G; Alonso-Ayuso, Antonio; Duarte, Abraham
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Sistemas Informat, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, Dept Comp Sci, Mostoles, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Warehousing includes many different regular activities such as receiving, batching, picking, packaging, and shipping goods. Several authors indicate that the picking operation might consume up to 55% of the total operational costs. In this paper, we deal with a subtask arising within the picking task in a warehouse, when the picking policy follows the order batching strategy (i.e., orders are grouped into batches before being collected) and orders are received online. Particularly, once the batches have been compiled it is necessary to determine the moment in the time when the picker starts collecting each batch. The waiting time of the picker before starting to collect the next available batch is usually known as time window. In this paper, we compare the performance of two different time window strategies: Fixed Time Window and Variable Time Window. Since those strategies cannot be tested in isolation, we have considered: two different batching algorithms (First Come First Served and a Greedy algorithm based on weight); one routing algorithm (S-Shape); and a greedy selection algorithm for choosing the next batch to collect based on the weight.
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Palabras clave

AssignmentFixed time windowMilp formulationsMultiple pickersNeighborhood searchOnline order batchingOrder batching problemPickingTime windowVariable time windowWarehousing

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Progress in artificial intelligence, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Artificial Intelligence, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • WoS: 6
  • Scopus: 8
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Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86616/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 166
  • Descargas: 1
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (GIL BORRAS, SERGIO) .

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Reconocimientos ligados al ítem

This research was partially funded by the projects: RTI2018-094269-B-I00 and PGC2018-095322-B-C22 from Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades (Spain); by Comunidad de Madrid and European Regional Development Fund, Grant Ref. P2018/TCS-4566; and by Programa Propio de I+D+i de la Universidad Politecnica de Madrid (Programa 466A).
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