Tác giả: Đinh Thị Kim Thương - Tạ Thái Hưng - Bùi Lê Phương Anh – Nguyễn Hải Yến - Nguyễn Phương Linh

Số trang: 156-160

DOI url:

Tóm tắt:

Trong bối cảnh chuỗi cung ứng đòi hỏi hiệu quả và tốc độ ngày càng cao, việc tối ưu hóa hoạt động khai thác kho hàng thông qua các hệ thống lập kế hoạch tiên tiến trở nên cấp thiết. Tuy nhiên, nhiều Cwincom hiện đang mở vẫn sử dụng các phương pháp lập kế hoạch truyền thống hoặc rời rạc, gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa đồng thời trình tự công việc và điều phối tài nguyên một cách linh hoạt theo thời gian thực. Điều này dẫn đến hiệu suất sử dụng tài nguyên (như cửa xuất nhập, thiết bị, nhân công) chưa cao, thời gian chờ của phương tiện kéo dài và chi phí vận hành gia tăng. Do đó, nghiên cứu này đề xuất ứng dụng một hệ thống lập kế hoạch tích hợp, sử dụng tuần tự Thuật toán Genetic Algorithm (GA) và Thuật toán Dynamic Order-Based with Threshold Scheduling (DOBTS). Thuật toán GA được ứng dụng trước để tìm kiếm trình tự tối ưu cho các hoạt động khai thác, sau đó kết quả được đưa vào DOBTS để tinh chỉnh và lập lịch động dựa trên các ngưỡng điều kiện và trạng thái thực tế của hệ thống. Sự kết hợp này, tận dụng khả năng tìm kiếm tối ưu toàn cục của GA và cơ chế điều chỉnh linh hoạt theo ngưỡng của DOBTS, được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả khai thác kho, tối ưu hóa luồng hoạt động, giảm thiểu thời gian chờ đợi và tắc nghẽn, qua đó nâng cao năng lực cạnh tranh và giảm chi phí logistics tổng thể.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Anh, P. V., & Lâm, B. T. (2013). Giải thuật di truyền và ứng dụng trong hỗ trợ lập lịch điều hành công tác bệnh viện. Chuyên san Công nghệ Thông tin và Truyền thông. Ban Mai. (2024). Ngành kho vận Việt Nam: Cwin800 tỷ lệ kèo World Cup 2026 ngoại chiếm 75% nguồn cung. VnEconomy. https://vneconomy.vn/nganh-kho-van-viet-nam-doanh-nghiep-ngoai-chiem-75-nguon-cung.htm Lê Nguyễn. (2024). Thị trường kho bãi Việt Nam trước xu thế thương mại xuyên biên giới cập nhật T11/2024. https://lenguyentst.com.vn/thi-truong-kho-bai-viet-nam/ Andrejić, M., Bojović, N., Kilibarda, M., & Nikoličić, S. (2018). A framework for assessing logistics costs. International Journal of Logistics Management, 27(3), 770–794. Chen, X., Liu, Y., & Zhao, W. (2022). Dynamic scheduling approaches for warehouse operations: A threshold-based order optimization. International Journal of Logistics Research and Applications, 25(4), 567–589. Lee, J., Park, H., & Kim, T. (2021). Real-time warehouse management: Challenges and opportunities for intelligent scheduling. Journal of Supply Chain Management, 58(2), 112–130. Liu, J., Liew, S. Y., Ooi, B. Y., & Qin, D. (2021). Các thuật toán lập lịch dựa trên thứ tự động cho hệ thống truy xuất tự động trong kho thông minh. IEEE Access, 9, 158340–158352. Wang, R., & Li, Z. (2020). Adaptive genetic algorithms for warehouse task scheduling. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 17(3), 854–866. Zhang, L., Wang, J., & Chen, M. (2021). Metaheuristic optimization in warehouse logistics: A case study on genetic algorithm applications. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 152, 102407.

Từ khóa:

khai thác kho, thuật toán DOBTS, thuật toán Genetic, ứng dụng công nghệ.