傳統以人力為主的倉庫，目前正面臨著兩大考驗。第一是工資高漲、工作型態多元化，越來越少的勞工願意在倉庫內工作，造成人力吃緊、排班困難；第二是訂單與庫存的轉變，從少樣多量長周期，往多樣少量低周期的方向逐漸邁進。這樣的潮流，使得更多企業，選擇導入自動倉儲系統(AS/RS, Automated Storage and Retrieval System)於倉庫之中，以解決當前的難題。
本研究以料箱存取形式的自動倉儲系統(Mini-Load AS/RS)為研究對象進行績效比較，為企業提供導入系統的建議，在同樣的區域內布局三種系統，分別是多層式機器人系統(Multi-layer Robot System)、穿梭式機器人系統(Shuttle-based Storage and Retrieval System)、潛伏式機器人系統(KIVA® System)。配合倉庫常見的訂單資訊，透過EIQ(Entry of Order, Item, Quantity)分析取得數據，作為研究假設的參數。
應用系統模擬，以三項比較方式進行初步篩選，分別是三種投產週期、三種貨架布局、四種機器人參數，從合計108個模型中，選出績效最佳的模型作為個案企業的建議模型，比業務需求提升20.4%的產出(Throughput)。接著改善該模型，至多能再提升60.1%的產出。本研究除了滿足個案企業當前的需求，也將未來三至五年的業務成長納入考量，主要研究貢獻為：一、選擇最適合的料箱式自動倉儲系統與機器人數量；二、在做出業務預測後的決策支援系統。

Recently, there are two major challenges in traditional warehouse, one is that fewer and fewer labors are willing to work in a warehouse; the other is that type of orders and inventory changes a lot. More and more companies have to solve these problems by introducing Automated Storage and Retrieval System(AS/RS) in the warehouse.
This research compared performances among three types of Mini-Load AS/RS, Multi-layer Robot System, Shuttle-based Storage and Retrieval System, and KIVA® System. The assumption parameters were obtained by using EIQ(Entry of Order, Item, Quantity) Analysis.
Utilizing system simulation, 108 configurations were simulated, including 3 types of sources, 3 rack designs, 4 robot parameters. In the case, the model with best performance became suggested model and increased 20.4% throughput to the requirement. Then, the throughput improved up to 60.1% by implementing the model. This research considered not only recent years, but also 3 to 5 years later. The contributions to the case were: to choose a suitable Mini-Load AS/RS with appropriate numbers of robots and served as a Decision Supporting System.

摘要 I
ABSTRACT II
致謝 III
第 1 章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 2
1.3.1 選出適配系統 2
1.3.2 提升系統效益 3
1.4 研究範圍 3
1.4.1 空間限制 3
1.4.2 資料分析方法 4
1.5 論文架構 4
第 2 章 文獻探討 6
2.1 自動倉儲系統演進史 6
2.2 料箱式自動倉儲系統模擬應用 10
2.2.1 多層式機器人系統(Multi-layer Robot System) 10
2.2.2 穿梭式機器人系統(Shuttle-based S/RS) 11
2.2.3 潛伏式機器人系統(KIVA® System) 13
2.3 倉儲管理方法 15
第 3 章 研究方法 17
3.1 研究架構 17
3.2 倉儲資料分析 18
3.3 模擬模型建置 19
3.3.1 模型建置 19
3.3.2 多層式機器人模型 21
3.3.3 穿梭式機器人模型 22
3.3.4 潛伏式機器人模型 23
3.3.5 模擬設置方法 24
3.4 情境比較 25
第 4 章 實證分析 28
4.1 個案背景 28
4.2 作業流程 29
4.3 參數定義 30
4.4 資料分析 32
4.5 模擬分析 33
4.6 模型分析 41
4.6.1 機器人數量 41
4.6.2 商品儲位存放策略 42
4.6.3 決策支援系統 43
4.7 研究限制 45
第 5 章 結論與建議 46
5.1 結論 46
5.2 未來研究建議 46
參考文獻 48
1 中文文獻 48
2 英文文獻 50
3 其他 53

1 中文文獻
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3 其他
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4 海柔創新(Hairobotics)網頁(2023)，多層料箱機器人。
(https://www.hairobotics.com/tw/products/haipick-a42)
5 亞馬遜(Amazon)網頁(2023)，10 years of Amazon robotics。
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