Progetti

Intelligent management of warehouse logistics.

The project schedule is twofold:

The first concerns the BIN PICKING, i.e., the optimization of product load composition on the pallets. This goal will be achieved in 4 work phases:
• System analysis;
• Definition of the 3DBPP algorithm (3D Bin Picking Problem);
• Algorithm development on MatLab platform;
• Algorithm validation.

The second part regards the CASE PICKING, which is optimizing picking routes for products in the warehouse. The optimization algorithms are supported by artificial vision systems aimed at simplifying the operators' actions.

Organizzazione dei mezzi sul piazzale e integrazione con i sistemi di trasporto.
La prima parte del progetto si focalizza sulla localizzazione di asset e trailer all’interno del piazzale di carico, facendo ricorso a dispositivi che usano in maniera combinata la localizzazione satellitare e la tecnologia di comunicazione LPWAN. Inoltre si propone di implementare una piattaforma software per la visualizzazione dei dati e per la totale gestione del piazzale in maniera automatica, non trascurando la necessità di garantire interoperabilità tra tutte le parti della supply-chain.
La seconda parte del progetto mira ad estendere le funzionalità sviluppate per la gestione ottimizzata del piazzale all’intero sistema di trasporto.

Scheduling, tracking, and control of vehicles and goods for Yard Intelligent Management.

The project primarily focuses on assets and container location on the loading yard, using satellite tracking-based devices and LPWAN communication technology. 
The work aims to design and deploy software for data visualization and automated yard management, ensuring the entire supply chain interoperation.
The project will scale up, extending all the functionalities mentioned above to the entire transport system.

Gestione intelligente della logistica di magazzino.

Il progetto si articola in due parti.

La prima riguarda il BIN PICKING, ossia l’ottimizzazione della composizione del carico dei prodotti sui pallet, attraverso l’esecuzione di 4 fasi di lavoro: l’analisi di sistema, la definizione dell’algoritmo del 3DBPP (3D BIN PICKING PROBLEM), l’implementazione dell’algoritmo in ambiente MATLAB e, infine, la validazione dell’algoritmo.
La seconda parte riguarda il CASE PICKING, ovvero l’ottimizzazione dei percorsi di picking dei prodotti in magazzino. Gli algoritmi di ottimizzazione sono coadiuvati da sistemi di visione artificiale finalizzati alla semplificazione delle attività degli operatori.