LAST but Not Least: How a Hybrid Analytical–Machine-Learning Approach Improves Throughput Calculation for Robotic Compact Storage and Retrieval System. Software and Datasets
Lehmann, Timo
1; Senger, Christophe 1; Altmann, Laura 1; Ernst, Alexander 1; Furmans, Kai
1
1 Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Senger, Christophe 1; Altmann, Laura 1; Ernst, Alexander 1; Furmans, Kai
11 Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) |
| Publikationstyp | Forschungsdaten |
| Publikationsdatum | 05.08.2026 |
| Erstellungsdatum | 31.07.2026 |
| Identifikator | DOI: 10.35097/2tv8pcbavwhdeg9s KITopen-ID: 1000195880 |
| Lizenz | Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell 4.0 International |
| Liesmich | This publication contains a simulation software in python, the simulation results, machine learning algorithms and the trained results. |
| Art der Forschungsdaten | Software |