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Machine Learning in Warehouse Management: A Survey
Rodrigo Furlan de Assis
, Alexandre Frias Faria
, Vincent Thomasset-Laperrière
, Luis Antonio Santa-Eulalia
,
Mustapha Ouhimmou
,
William de Paula Ferreira
École de technologie supérieure
Département de Génie des Systèmes
NUMÉRIX – Laboratoire de recherche sur l’ingénierie des organisations dans un contexte d’entreprise numérique
École de technologie supérieure
Université de Sherbrooke
Productique Québec
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Article de conférence
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Revue par des pairs
14
Citations (Scopus)
Aperçu
Empreinte digitale
Empreinte digitale
Examiner les sujets de recherche de « Machine Learning in Warehouse Management: A Survey ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.
Trier par
Pondération
Par ordre alphabétique
Keyphrases
Complex Decisions
20%
Computing Power
20%
Data Availability
20%
Entire Supply Chain
20%
Industry 4.0 (I4.0)
20%
Intelligent Warehousing
20%
Machine Learning
100%
Machine Learning Techniques
20%
New Research Areas
20%
Order picking
20%
Order picking Problem
20%
Planning Challenges
20%
Research Application
20%
State-of-the-art Review
20%
Stock Keeping Units
20%
Storage Assignment
20%
Storage Capacity
20%
Storage Order
20%
Warehouse Design
20%
Warehouse Management
100%
Warehouse Management System
60%
Warehouse Planning
40%
Computer Science
Applied Machine Learning
20%
Assignment Problem
20%
Computing Power
20%
Data Availability
20%
Data Source
20%
Industry 4.0
20%
Learning System
100%
Literature Review
20%
Machine Learning
100%
Scientific Literature
20%
Shipping Product
20%
Storage Capacity
20%
Storage Location
20%
Supply Chain
20%
Use Case
20%