Dissertação
{en_GB=Designing a virtual warehouse operator integrating fatigue, recovery and learning using agent-based modeling Worten Case Study} {} EVALUATED
{pt=O mercado de retalho em Portugal tem sofrido alterações significativas devido à ascensão do retalho online. A Worten, líder de mercado em eletrónica de consumo e electrodomésticos, adaptou-se com sucesso a esta transformação, expandindo a sua oferta online e adoptando uma estratégia de distribuição omnicanal. No entanto, a cadeia de abastecimento da empresa, em particular a área de preparação de artigos em loja e em linha, responsável pela separação e embalagem dos artigos, não consegue satisfazer a procura crescente. Para resolver este problema, a Worten planeia automatizar as operações e implementar um separador automático de artigos no seu armazém da Azambuja. Para finalizar este projeto, é importante compreender o seu impacto na força de trabalho. Este estudo consistiu na criação de um agente virtual utilizando uma modelação baseada em agentes para simular o comportamento e a sensibilidade dos operadores ao seu ambiente. O objetivo foi desenvolver e calibrar um agente semelhante ao ser humano que possa ser utilizado em trabalhos futuros para definir as características-chave do equipamento e a mão de obra necessária para operar o sorteador automático utilizando a simulação baseada em agentes. Através do desenvolvimento de um agente semelhante ao ser humano, a produtividade e a precisão foram analisadas tendo em conta diversas variáveis de controlo do ambiente. A metodologia envolveu a seleção de factores relevantes, a pesquisa de modelos matemáticos, a recolha de dados, a calibração e validação dos modelos e o desenvolvimento de um modelo de simulação. , en=The retail market in Portugal has undergone significant changes due to the rise of online retail. Worten, a market leader in consumer electronics and home appliances, has successfully adapted to this transformation by adopting an omnichannel distribution strategy. However, the company's supply chain, particularly the store and online items preparations area, is unable to meet the growing demand. To address this issue, Worten plans to automate operations and implement an automated sorter. To finalize this project, it is important to understand its impact on the workforce. This study consisted in creating a virtual agent using agent-based modeling to simulate operators' behavior and sensitivity to their environment. The goal was to develop and calibrate a human-like agent that can be used for future work to define the key characteristics of the equipment and required workforce to operate the automated sorter using agent-based simulation. By developing a human-like agent, productivity and accuracy were analyzed considering various environment control variables. The methodology involved selecting relevant factors, researching mathematical models, collecting data, calibrating and validating the models, and developing a simulation model. The results of the simulation model analyzed the impact of changes in schedules, experience level, task intensity, rest quality, and layout on operator productivity and accuracy. The findings revealed that fatigue and experience significantly influence operators, with factors such as task intensity, rest quality, layout, and schedules affecting their performance. Overall, the developed virtual agent provides valuable insights for defining the equipment characteristics and workforce requirements to operate the automated sorter effectively.}
julho 5, 2023, 13:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)
Professor Associado
