An assessment model for automated warehousing systems: a comparative analysis of the energy, environmental and economic performance of Robotic Compact Storage and Skypod systems

This master's thesis addresses the issue of energy and environmental sustainability of automated warehousing systems, with particular reference to parts-to-picker technologies. The study is set within the context of the growing diffusion of automation as a strategic lever for increasing productivity, storage density, and operational reliability, while ensuring compliance with energy efficiency and carbon reduction targets. The aim of this work is to develop a comparative analytical model for evaluating the energy, logistics, and economic performance of two recently introduced automated solutions: the Robotic Compact Storage System (RCSS) and the Skypod System. As a first step, a literature review was conducted, adopting a dual approach –systematic, based on the PRISMA methodology, and integrative, including secondary sources– to delve deeper into the effects of automation in logistics operations and the increasing attention toward sustainability, with the integration of environmental dimensions into decision-making processes related to the selection and adoption of warehouse technologies. Through descriptive and content analysis, it was possible to map the state-of-the-art of existing research, highlight unexplored areas, and structure research questions. These questions were addressed using a multi-phase, multi-method methodology, combining literature review, interviews with technology providers, and the development of an analytical model aimed at comparatively evaluating the performance of the two technologies examined. The developed model enables the quantification, based on the layout configuration and operational parameters, of the energy demand per mission, logistic performances, and economic profitability indicators. Finally, the main results, research limitations, and potential directions for future studies are discussed.

Questa tesi magistrale affronta il tema della sostenibilità energetica e ambientale dei sistemi di warehousing automatizzati, con particolare riferimento alle tecnologie parts-to-picker. L’elaborato si inserisce in un contesto di crescente diffusione dell’automazione come leva strategica per incrementare la produttività, la densità di stoccaggio e l’affidabilità operativa, garantendo al contempo la conformità agli obiettivi di efficienza energetica e riduzione delle emissioni di carbonio. L’obiettivo di questo lavoro è lo sviluppo di un modello analitico comparativo per la valutazione delle prestazioni energetiche, logistiche ed economiche di due soluzioni automatizzate di recente introduzione: il Robotic Compact Storage System (RCSS) e lo Skypod System. In primo luogo, è stata scelta e condotta una revisione della letteratura, adottando un duplice approccio – sistematico, basato sulla metodologia PRISMA e integrativo, comprendente le fonti secondarie – al fine di approfondire gli effetti dell’automazione nelle operazioni logistiche e il crescente interesse verso la sostenibilità, con l’integrazione delle dimensioni ambientali nei processi decisionali legati alla selezione e all’adozione delle tecnologie di magazzino. Attraverso l’analisi descrittiva e di contenuto è stato possibile mappare lo stato dell’arte delle ricerche esistenti, di mettere in luce le aree ancora inesplorate e di strutturare le domande di ricerca. Queste domande sono state affrontate con una metodologia multi-fase e multi-metodo, che combina l’analisi della letteratura, interviste con i fornitori delle tecnologie e la costruzione di un modello analitico finalizzato alla valutazione comparativa delle prestazioni delle due tecnologie esaminate. Il modello sviluppato consente di quantificare, in funzione della configurazione del layout e dei parametri operativi, il fabbisogno energetico legato alle missioni, le prestazioni logistiche e gli indicatori economici di redditività. Nella parte finale, sono stati discussi i risultati principali, i limiti della ricerca e i futuri percorsi di ricerca.