Seguimiento y control en tiempo real
Gestión de operaciones y logística
Esta sección comprende estudios enfocados en tecnologías que facilitan el seguimiento y control de los procesos logísticos.
- Video:WB: Importancia de la ubicación: Qorvo y Mouser Electronics
- Fuente: EE Journal
In-Field Route Planning Optimisation and Performance Indicators of Grain Harvest Operations
Optimización de planificación de rutas en campo e indicadores de desempeño de operaciones de cosecha de granos
Este trabajo presenta un método de planificación de ruta de cobertura con base en las limitaciones de capacidad y características derivadas de escenarios del mundo real para la optimización y automatización de las operaciones de cosecha de granos. Como parte de los objetivos del estudio, se propone un algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC) adaptado al problema de enrutamiento de vehículos capacitados para obtener un método de optimización de la planificación de rutas de cobertura. Esto con el propósito de minimizar los costos en tiempo y distancia de todos los vehículos que participan en una operación de cosecha. Por otro lado, en el estudio se analiza el el desempeño en la cobertura del método de planeación de ruta en condiciones reales de campo para minimizar inconvenientes en la implementación y hacer una comparación con la práctica actual de logística de flotas de cosecha.
Este trabajo fue desarrollado por Michael Nørremark (Aarhus University, Aarhus, Denmark), René Søndergaard Nilsson (AGCO A/S, Randers, Denmark) y Claus Aage Grøn Sørensen (Aarhus University, Aarhus, Denmark) para Agronomy (Vol. 12, núm. 5, p. 1151, 2022), una revista especializada en agronomía y agroecología. Este artículo fue realizado por Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Intelligent Tracking of Mechanically Thrown Objects by Industrial Catching Robot for Automated In-Plant Logistics 4.0
Seguimiento inteligente de objetos transportados mecánicamente por robots de captura para la logística automatizada en planta 4.0
El proceso de transporte automatizado de piezas de manufactura dentro de la planta de producción mediante robots es un intento para incrementar la productividad mediante el uso optimizado de las instalaciones en la planta Por lo tanto, es necesario disponer de rastreo inteligente y predicción de la posición final de captura en 3D de los objetos lanzados, mientras se observa su trayectoria de vuelo inicial en tiempo real, mediante el robot de captura para agarrarlos con precisión. Este estudio se enfoca en el desarrollo de un entorno de simulación 3D que permite el lanzamiento de objetos esféricos con características diferentes de masa, diámetro o superficie, con propiedades de fricción del aire entorno logístico interno controlado.
Este trabajo fue desarrollado por Nauman Qadeer (COMSATS University Islamabad, Wah Cantonment, Pakistan; Federal Urdu University of Arts, Science & Technology, Islamabad, Pakistan) Jamal Hussain Shah, Muhammad Sharif (COMSATS University Islamabad, Wah Cantonment, Pakistan), Muhammad Attique Khan (HITEC University Taxila, Taxila, Pakistan), Ghulam Muhammad (King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) y Yu-Dong Zhang (University of Leicester, Leicester, UK) para Sensors (Vol. 22, núm. 6, p. 2113, 2022), una revista especializada en ciencia y la tecnología de los sensores. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
