Решать, куда поедет товар - это не задача батчинга. Направления постингов (куда должна поехать посылка) подаются батчингу на вход вместе с другими характеристиками постингов и стоком (где что лежит на складе), а батчинг формирует задания на подбор на складе. В одном из вариантов батчи формируются так, чтобы в них было меньше направлений - чтобы потом минимизировать нагрузку на сортировку.
Глобально есть разные схемы работы - FBO, FBS, rFBS. Про это можно почитать в бизнес-статьях :)
Спасибо. Батчинг уже принимает на вход текущий сток и беклог заказов и в моменте решает, как именно подбирать товары. Но действительно можно заранее помогать батчингу с помощью более оптимального размещения товаров. Размещать частотные сезонные товары ближе к точкам сброса (место на конвейере, где заканчивается задание на подбор) - это один из режимов в слоттинге - оптимизационной модели размещения.
Сейчас преподаю машинное обучение в Центре непрерывного образования ФКН. Это дополнительное профессиональное образование (ДПО) для взрослых, желающих получить навыки в другой специальности. Я веду на годовых программах - до моего курса по ML студенты вспоминают статистику, алгоритмы, python, а после моего курса у них идет A/B-тестирование, глубинное машинное обучение и т.д.
Способ решения всегда зависит от задачи. :) Где-то даем начальное решение, где-то сужаем пространство вариантов перед моделью, например, с помощью кластеризации шкафов. Очень редко когда с учетом масштабов складов можно сразу запустить солвер на неподготовленных данных и получить хорошее решение за разумное время.
Пока классические методы эффективнее, хотя есть частичное применение RL-подходов. Например, для динамической настройки параметров классических алгоритмов. Основные сложности активного применения RL в вычислительной сложности и необходимости написания среды, важности интерпретируемости и в целом процессы достаточно стабильны, поэтому явной потребности в RL нет.
В научных статьях об алгоритмах используются термины staffing, batching, slotting, но действительно есть аналоги по смыслу задачи: батчинг — пакетная/волновая обработка заказов, стаффинг — распределение персонала, слоттинг — оптимизация размещения
Если отличается - то уже не одинаковый :) Имеются в виду одинаковые SKU с точностью до сроков годности.
У нас в команде есть в планах разобрать в отдельной статье конкретную задачу или даже сделать серию статей. Надеюсь, идея реализуется)
Решать, куда поедет товар - это не задача батчинга. Направления постингов (куда должна поехать посылка) подаются батчингу на вход вместе с другими характеристиками постингов и стоком (где что лежит на складе), а батчинг формирует задания на подбор на складе. В одном из вариантов батчи формируются так, чтобы в них было меньше направлений - чтобы потом минимизировать нагрузку на сортировку.
Глобально есть разные схемы работы - FBO, FBS, rFBS. Про это можно почитать в бизнес-статьях :)
Спасибо. Батчинг уже принимает на вход текущий сток и беклог заказов и в моменте решает, как именно подбирать товары. Но действительно можно заранее помогать батчингу с помощью более оптимального размещения товаров. Размещать частотные сезонные товары ближе к точкам сброса (место на конвейере, где заканчивается задание на подбор) - это один из режимов в слоттинге - оптимизационной модели размещения.
Сейчас преподаю машинное обучение в Центре непрерывного образования ФКН. Это дополнительное профессиональное образование (ДПО) для взрослых, желающих получить навыки в другой специальности. Я веду на годовых программах - до моего курса по ML студенты вспоминают статистику, алгоритмы, python, а после моего курса у них идет A/B-тестирование, глубинное машинное обучение и т.д.
Способ решения всегда зависит от задачи. :) Где-то даем начальное решение, где-то сужаем пространство вариантов перед моделью, например, с помощью кластеризации шкафов. Очень редко когда с учетом масштабов складов можно сразу запустить солвер на неподготовленных данных и получить хорошее решение за разумное время.
Пока классические методы эффективнее, хотя есть частичное применение RL-подходов. Например, для динамической настройки параметров классических алгоритмов. Основные сложности активного применения RL в вычислительной сложности и необходимости написания среды, важности интерпретируемости и в целом процессы достаточно стабильны, поэтому явной потребности в RL нет.
В международных статьях, иногда и с русскоязычными авторами, хороший ресурс — google scoolar
В научных статьях об алгоритмах используются термины staffing, batching, slotting, но действительно есть аналоги по смыслу задачи: батчинг — пакетная/волновая обработка заказов, стаффинг — распределение персонала, слоттинг — оптимизация размещения