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國立中央大學 工業管理研究所 何應欽所指導 黃靖華的 類Kiva系統之「Kiva分配於Pod」與「Pod停放位置分配」問題之探討 （2016），提出AGV Asian FIT關鍵因素是什麼，來自於物聯網、工業4.0、揀貨作業、Kiva系統。
而第二篇論文國立中央大學 工業管理研究所 何應欽所指導 翁佳蓮的 類似Kiva系統之Pod分配於揀貨工作站與品項分配至訂單的相關問題探討 （2015），提出因為有 智慧物流系統、揀貨作業、智慧型機器人、品項分配、訂單順序的重點而找出了 AGV Asian FIT的解答。
AGV Asian FIT進入發燒排行的影片
AGV Pista ระหว่าง Asian Fit กับ Europe Fit ต่างกันอย่างไร มาดูกันครับ
รายละเอียดที่แตกต่างมีดังนี้
1. Asian จะเป็นพลาสติก ส่วน Europe จะเป็นอลูมิเนียม
2. ตรงหน้าผาก Asian Fit จะมีเหมือนพลาสติกหนาขึ้นมานิดนึง เฉพาะ Size S กับ M
3. Asian Fit ฟองน้ำรองหัวจะเป็น 3 ชิ้น ส่วน Europe จะมี 2 ชิ้น ทำให้ร้อนน้อยกว่า ระบายได้ดีกว่า
4. Asian Fit ทรงหมวกภายนอกจะหัวโตกว่า Europe Fit
สังเกตุ AGV Corsa จะราคาประมาณเกือบ 3 หมื่น ส่วน AGV Pista จะเกือบ 4 หมื่น
รายละเอียด Z800 (ถาม-ตอบ):
http://www.motobigbike.com/article/kawazaki/z800/z800-question-answer.html
รายละเอียด M-Slaz (ถาม-ตอบ):
http://www.motobigbike.com/article/yamaha/mslaz/mslaz-question-answer.html
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類Kiva系統之「Kiva分配於Pod」與「Pod停放位置分配」問題之探討
為了解決AGV Asian FIT 的問題，作者黃靖華 這樣論述：
隨著網路技術的快速進步，人類日常生活越來越與網路習習相關，加上電腦設備的高度普及也推動了電子商務的發展，消費者透過電視或網路購物也愈來愈普遍。現代的市場需求逐漸轉變為少量、多樣與客製化，這也使得物流中心面臨多元的挑戰。近幾年來，由於互聯網的概念逐漸影響到各個企業中，也推動了工業4.0的新觀念。 美國亞馬遜新一代物流中心的 Kiva 系統顛覆了傳統物流中心的作業方 式，在此系統中最重要的創新就是 Kiva機器人，Kiva 機器人會搬運貨架再運送至揀貨工作站讓揀貨人員揀取客戶所需之訂單，這突破了物流中心裡傳統以人去揀取貨物的揀貨方式，藉由貨到人的作業方式，不但節省了大量人力，也提高了速度、
準確度和靈活性，因此提升了作業效率，使揀貨人員能以更快的速度完成訂單。 本研究是模擬在類似Kiva系統的作業環境下，探討Kiva機器人分配與Pod停放位置分配等問題，並搭配不同的補貨條件，應用模擬軟體分析結果並找出本研究所提出之法則在不同因子下的表現，期望透過 Kiva 系統的高彈性與即時掌握訊息的優勢能有效減少 Kiva 機器人所行走之路徑，讓整個系統達到最佳效能。
類似Kiva系統之Pod分配於揀貨工作站與品項分配至訂單的相關問題探討
為了解決AGV Asian FIT 的問題，作者翁佳蓮 這樣論述：
最近幾年台灣的人力成本上揚，業者多仰賴中國大陸或其他東南亞國家之人力及土地成本，如今受到全球少子化之影響，亞洲地區也面臨人口衰退的現象，即使是將工廠搬到中國大陸或轉移到東南亞地區的國家，有時候勞動人口也無法滿足對人力的需求，既然無法仰賴傳統人力，自然就需要更聰明的機器人。由過去的文獻中發現，以往針對物流環境的相關研究大多在一般揀貨環境的揀貨路徑規劃、儲位擺放等議題，對於智慧物流工廠中所牽涉到Pod如何分配至揀貨工作站與品項分配至訂單的相關問題研究較缺乏，故本研究將針對智慧物流工廠中「Pod如何分配至揀貨工作站」與「品項如何分配至訂單」的相關問題進行探討，期望可以提高訂單完成的速度。當訂單抵達
揀貨工作站後，即會開始分配訂單到每個揀貨工作站中的儲存架空格內，此時，揀貨作業也會同時進行。本研究將實驗流程分為兩階段，第一階段探討如何分配Pod到揀貨工作站，第二階段則是執行品項分配至訂單的問題，並搭配三種不同的Pod要求條件之策略，透過模擬實驗，期望在此模擬環境中找出最佳的因子組合，並提出總系統執行時間及總揀貨時間這兩個績效指標，以了解不同因子組合的績效表現。