Fallstudien

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.

So optimierte DHL ihre Lagerkommissionierung zugunsten einer höheren Effizienz. Die Analyse mithilfe der simulationsbasierten Modellierung erhöhte die Kommissionierrate und senkte die Auftragsabwicklungszeiten. Das Tool lässt sich in Lagerverwaltungssysteme integrieren.

Walmart, der umsatzstärkste Einzelhändler der Welt, suchte nach einer Automatisierungstechnologie, mit der Bestellungen im schnell wachsenden Online-Lebensmittelgeschäft des Unternehmens schneller und kostengünstiger abgewickelt werden können. Sie wollten das Goods-to-Person (GTP)-Konzept von Alert Innovation, Alphabot, ein auf fahrerlosen Transportfahrzeugen (automated guided vehicles, AGVs) oder Robotern basierendes System, evaluieren.

Der globale Internethandel ist binnen fünf Jahren um 320 % gewachsen, und nach der COVID-19-Pandemie steigt die Nachfrage weiter an. Um ihre Kosten zu senken und wettbewerbsfähig zu bleiben, führte DHL Supply Chain ein Projekt zur Optimierung von Warenlagern durch. Es galt, ein intelligentes und robustes Simulationstool für die Lagerhaltung zu entwickeln, um unterschiedliche Wellenkommissionierstrategien (Wave-Picking) zu testen.

Cardinal Health, ein Milliarden-Dollar schwerer Arzneimittelvertrieb und Logistikunternehmen, vertreibt mehrere Produkte, von markengeschützten Arzneimitteln und Generika zu frei verkäuflichen Arzneimitteln, Artikel für Gesundheits - und Schönheitspflege und die eigene Hausmarke. Sie sind mit einer Vielzahl der typischen Herausforderungen eines Distributionslagers konfrontiert, die durch die Natur der pharmazeutischen Produkte viel komplizierter ist.

Ein Lagerhaus in Thailand hatte aufgrund einer Reihe komplizierter Logistik- und Lagerprozesse mit Schwierigkeiten zu kämpfen. Um hier Abhilfe zu schaffen und den Lagerbetrieb effizienter zu gestalten, wurde EPIC InnoLabs mit der Entwicklung eines Prognosemodells beauftragt. Dieses Simulationsmodell wird verwendet, um das Systemverhalten anhand verschiedener Eingaben vorherzusagen und die Erwartungswerte ausgewählter KPIs zu ermitteln.

In this warehouse management system project, a footwear retailer in Canada upgraded an automated warehouse system to keep up with rising demand. Working with SimWell, they used AnyLogic to test new technologies within a warehouse. The goal was to streamline operations and maintain their high standards in the retail industry.

Migros Online, a Swiss online supermarket, teamed up with Decision Lab to optimize their warehouse order picking operations and improve overall warehouse efficiency through simulation-based digital twin implementation. Discover how this project not only reduced Migros Online shipping costs by around 5% but also opened doors for future advancements.

Micro-fulfillment centers are small, sometimes highly automated facilities that can fulfill online orders for delivery as well as click-and-collect in-store pickups. They use a combination of automated picking technology and manual picking. Dematic wanted to create a workforce optimization model that they would be able to present to retailers. It would help them understand the staffing required to operate their micro-fulfillment centers and how different scenarios could impact their ability to fulfill orders.

Symbotic bietet Lösungen für Lagerautomatisierung an. Die Systeme von Symbotic beinhalten mobile Roboter, die sich frei durch eine dichte Lagerstruktur bewegen können, auf Produkte an allen Standorten zugreifen, und diese mit einer sehr hohen Durchsatzrate abfertigen können. Das Unternehmen benötigte ein Tool, mit dem ihre Kunden lernen konnten, die Auswirkungen einer Lagerumstrukturierung zu verstehen, und mit dem sie Kapitalinvestitionen mit den erwarteten Betriebskosteneinsparungen vor Einführung der Automatisierungssysteme vergleichen konnten.