This thesis deals with design, construction and software of intelligent warehouse for testbed Industry 4.0. The first part is dedicated to the issue of warehousing, storage, Industry 4.0 and the description of the testbed Barman. The second part deals with the development of the cell storage. Firstly, there is a description of the design and construction of the cell, followed by a description of the sensors and control equipment used. The following part deals with the software of the cell and finally the goals of the thesis are evaluated.

A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes. / The demand for more flexibility in factories and services led to an increase in the volume of internal operations of loading and unloading, due to the greater diversity of elements transported. Hence, in the search for a more efficient materials flow, companies went to invest in technology solutions, among them, the use of Automated Guided Vehicles (AGVs), on account of the more attractive cost and improvement over the first AGVs, which hitherto depended of an additional infrastructure to support navigation. Many modern AGVs have free movement and are guided by systems that use sensors to interpret the environment, thus make AGVs autonomous aroused the interest of researchers in the mobile robotics field to development of systems able to assist and coordinate the navigation. New localization techniques, such as localization based on reflective markers, and the construction of warehouses with structured layouts for navigation did feasible the use of autonomous AGVs, however its use in existing warehouses is still a challenge. In this context, the Mobile Robotics Lab (LabRom) of the Mechatronics Group of EESC/USP, through the Intelligent Warehouse Project, has researched the problems: routing, battery management, navigation and self-localization. Autonomous robots need an efficient and accurate self-localization system to safely navigate, which depends on one map and of the interpretation of the environment using embedded sensors. To achieve this goal, this work proposes a Self-Localization System based on the Extended Kalman Filter (EKF) as a solution. The system, developed in C language, interacts with two other systems: routing and navigation and was implemented in a simulated warehouse using the Player/Stage software, showing to be reliable in providing an estimative of localization based on odometry and landmarks with known localization. The system was again tested using the odometry of mobile robot Pioneer P3-AT and the values of a 2D Laser Rangefinder SICK LMS200 extracted from a real indoor environment. For this test was built a feature-based map from a floor plan design in CAD format and was used the segmentation algorithm Iterative End-Point Fit (IEPF) to interpret the environment. The results showed that the advantages offered by the standard features of indoor environment, like a warehouse, can enable the use of the Self-Localization System on the existing warehouses.

A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes. / The demand for more flexibility in factories and services led to an increase in the volume of internal operations of loading and unloading, due to the greater diversity of elements transported. Hence, in the search for a more efficient materials flow, companies went to invest in technology solutions, among them, the use of Automated Guided Vehicles (AGVs), on account of the more attractive cost and improvement over the first AGVs, which hitherto depended of an additional infrastructure to support navigation. Many modern AGVs have free movement and are guided by systems that use sensors to interpret the environment, thus make AGVs autonomous aroused the interest of researchers in the mobile robotics field to development of systems able to assist and coordinate the navigation. New localization techniques, such as localization based on reflective markers, and the construction of warehouses with structured layouts for navigation did feasible the use of autonomous AGVs, however its use in existing warehouses is still a challenge. In this context, the Mobile Robotics Lab (LabRom) of the Mechatronics Group of EESC/USP, through the Intelligent Warehouse Project, has researched the problems: routing, battery management, navigation and self-localization. Autonomous robots need an efficient and accurate self-localization system to safely navigate, which depends on one map and of the interpretation of the environment using embedded sensors. To achieve this goal, this work proposes a Self-Localization System based on the Extended Kalman Filter (EKF) as a solution. The system, developed in C language, interacts with two other systems: routing and navigation and was implemented in a simulated warehouse using the Player/Stage software, showing to be reliable in providing an estimative of localization based on odometry and landmarks with known localization. The system was again tested using the odometry of mobile robot Pioneer P3-AT and the values of a 2D Laser Rangefinder SICK LMS200 extracted from a real indoor environment. For this test was built a feature-based map from a floor plan design in CAD format and was used the segmentation algorithm Iterative End-Point Fit (IEPF) to interpret the environment. The results showed that the advantages offered by the standard features of indoor environment, like a warehouse, can enable the use of the Self-Localization System on the existing warehouses.

Purpose – The study aimed to investigate long-term organizational planning in a smart warehouse environment with unpredictable demand to understand how these organizations are able to make sustainable decisions from a social and economic perspective.   Methodology – To fulfil the purpose of the study, a single case study was conducted which included six interviews and two observations at the case company. The interviews were conducted to increase the understanding of organizational planning in unpredictable environments whereas the observations were conducted to increase the understanding of smart warehouses. The empirical data was interpreted and analyzed through thematic data analysis and triangulation in order to identify patterns in the collected data.  Findings – Ten sustainable decisions were identified from theory and empirical data, of which five decisions regarding social sustainability and five decisions regarding economic sustainability. These decisions can be used as a guide for organizations operating in smart warehouses to promote sustainable long-term organizational planning.   Implications – The study’s theoretical contributions refer to an insight of how smart e-commerce warehouses are influenced by unpredictable demand and the impact on the daily operations. Furthermore, the study provides an increased understanding of RCSR systems.  The practical contributions refer to the ten sustainable decisions which can promote strategic decision-making for sustainable long-term organizational planning. Moreover, the study contributes to the insight of what competencies are needed within Industry 4.0 and Industry 5.0 organizations and how to these competencies can be promoted.  Limitations – If a multiple-case study would have been conducted it is possible that further perspectives of the sustainable decisions would have been detected. It is also possible if more employees would have been participated in the interviews that other perspectives would have been achieved.