20.500.12556/DKUM-73067 Evaluation of Machine Learning Algorithms for Predicting the Processing Time of Order Picking in a Warehouse Ovrednotenje algoritmov strojnega učenja za napovedovanje časa komisioniranja v skladišču Optimization of warehouse processes increases efficiency and lowers the cost of managing a warehouse. The most expensive and time-consuming activity is picking. Knowing picking process time is an important factor for proper organization of material and information flow. Orders delivered to a packing station too early or too late can cause delays in a warehouse. The purpose of this study is to evaluate machine learning pipeline for processing time prediction of order picking. This includes data gathering, data preprocessing and the evaluation of machine learning algorithms, which are the most important aspects of this research. Optimizacija procesov v skladišču povečuje učinkovitost delovanja in zmanjša stroške pri upravljanju skladišča. Časovno najzahtevnejši proces je komisioniranje. To je proces zbiranja blaga v skladišču in dostave na prostor za pakiranje. Čas komisioniranja je pomemben pri optimalnem prehodu blaga v skladišču. Naročila, ki so na pakirno mesto dostavljena prezgodaj ali prepozno, lahko povzročijo zamude v skladišču. Namen magistrske naloge je ovrednotiti proces strojnega učenja za napovedovanja časa komisioniranja. To vključuje zbiranje podatkov, predhodno obdelavo podatkov in ovrednotenje algoritmov strojnega učenja, ki predstavljajo najbolj pomemben del raziskave. warehouse order picking machine learning regression analysis skladišče. komisioniranje strojno učenje regresijska analiza true true false T. Škrinjar Angleški jezik Slovenski jezik Magistrsko delo/naloga 2019-01-30 21:39:03 2019-02-25 08:23:37 2022-08-01 23:53:34 2019-07-11 19:43:30 2019 0 [Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 2022-02-22 004.85.021(043.2) 22167830 URN:SI:UM:DK:LCAOQ9KN MAG_Skrinjar_Tilen_2019.pdf MAG_Skrinjar_Tilen_2019.pdf 1 17B32DF8D48CA9BDEB49D864096A72A2 5bea5cd259abd636ee0c82d96fc95ab8d3ec5219f17a28eb8da72fc300824aa1 97ca85de-7c10-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/5940b27b-e891-481f-9ff9-81abbf5c6d3e https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=132412 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0