Lagersimulation für die Auswahl des optimalen Kommissionieralgorithmus

Kuehne+Nagel, ein weltweit führender Anbieter von Logistiklösungen war in die Planung eines neuen Lagers für einen ihrer Kunden involviert. Das Lager würde 13.000 Auftragspositionen oder 750 Kommissionierkartons pro Tag abwickeln. Das Projekt beinhaltete die Entwicklung des besten Algorithmus für Multi-Order-Kommissionierung. Geplant war, dass die Arbeiter die Aufträge im Lager mit Kommissionierwagen (oder Fangos) abwickeln. Arbeiter mit Kommissionierwagen würden die Waren aufnehmen und dann entsprechend des Auftrags in Kartons ablegen. Die Fachleute von Kuehne+Nagel verwendeten die AnyLogic-Simulation um den richtigen Algorithmus für die Erstellung der optimalen Kommissioniertouren zu erstellen.


Problem:




Die Kommissionierwagen, die für die Verwendung in diesem Warenlager verwendet werden (siehe Bild) können bis zu 8 Karton gleichzeitig tragen, wobei 4 davon auf der Waage des Kommissionierwagens positioniert sind. Die Waagen werden verwendet, um die Genauigkeit bei der Kommissionierung zu erhöhen, d.h. es wird ein Alarmsignal ausgegeben, wenn das Gewicht der kommissionierten Waren nicht dem der Master-Daten entspricht.


Der Bediener kann nur die Kartons füllen, die auf der Waage positioniert sind. Wenn ein Karton auf der Waage voll ist, tauscht er ihn mit dem nächsten leeren Karton aus. Somit sind immer nur 4 Kartons für simultanes Befüllen verfügbar. Zusätzlich können die Artikel für einen Karton an jeder Stelle entlang der Bedienerstrecke gelagert werden.


Dies waren die Gründe, warum das Lagerhaus einen strengen Algorithmus benötigte, um optimale Kommissioniertouren für die Abwicklung von Auftragseingängen zu erstellen.

Kommissionierwagen des Lagers

Kommissionierwagen des Lagers

Optimierung des Lager-Layouts

Lager-Layout und 3D-Animation

LÖSUNG:




Die Fachleute von Kuehne+Nagel entwickelten den erforderlichen Algorithmus. Sie hatten die Idee, dass die Kommissionierroute eines Bedieners immer gerade ist, sodass der Bediener nach dem Austausch der Kartons nie zurückkehren musste. Das bedeutet, dass die maximale Anzahl an Kartons (8) nicht immer einer Tour zugeordnet werden kann. Zum Beispiel kann ein Karton Artikel sowohl von der ersten als auch von der letzten Stelle der Route enthalten und kann nicht ausgetauscht werden, bis er voll ist.


Die Fachleute erstellten ein AnyLogic-Simulationsmodell des Lagers, um die vorgeschlagenen Algorithmen mittels realer historischer Daten zu testen und zu prüfen. Das detaillierte Modell reflektierte das physikalische Layout des Lagers, Lagerplätze der Artikel, die Bewegungen der Bediener der Kommissionierwagen, Auftragseingänge, Kommissionierwagen -Belegung und Service-Level. Die Bediener bewegten und kommissionierten Güter entsprechend des vorgeschlagenen Algorithmus.


Die Fachleute optimierten Bedienerstrecken nach zwei Kriterien:

  • Maximierung der durchschnittlichen Anzahl an Kartons pro Tour. 
  • Maximierung der Artikelüberlappung in jeder Tour (die Kommissionierung des gleichen Artikels für mehrere Kartons in einer Tour wird bevorzugt).

Die Modellierer haben eine Excel Datei von 260K mit realen Auftragsdaten von März 2014 hochgeladen und dann das Modell mit diesen Eingangsdaten durchlaufen lassen. Die Karton-Erstellung (Zuordnung von verschiedenen Auftragspositionen zu verschiedenen Kartons entsprechend der Kommissioniersequenz) erfolgte im unternehmensweiten Lagerverwaltungssystem.


Die Statistiken der Ausgabedaten beinhalteten die durchschnittliche Anzahl an gefüllten Kartons pro Tour, die gesamte Dauer für die Abwicklung der Aufträge, die gesamten Distanzen der Touren, die durchschnittliche Nutzung der Kommissionierwagen und die durchschnittliche Dauer einer Tour.


ERGEBNISSE:




Die Statistiken, die man durch das Modell erhielt wurden dann mit den Statistiken von März 2014 des alten Lagers verglichen. Das Ergebnis der Simulation der Lagerabläufe zeigte, dass mit der vorgeschlagenen Layoutkonfiguration, Geräteausstattung und Bewegungsalgorithmus die Nutzungsrate des Kommissionierwagens von 58% auf 94% steigen würde.


Kuehne+Nagel wird diese Ergebnisse verwenden, um die Effizienz von Investitionen für den Kunden zu belegen.


Ebenso wird das Modell für die Wahl des richtigen Lager-Layouts und der Artikelverteilung im Lager verwendet werden. Die Entwickler werden auch die Anzahl der Kommissionierwagen variieren, um das optimale Gleichgewicht zwischen Service-Level und Auslastung des Personals zu finden.

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