Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
Matthias BöhmerFachhochschule Münster
Iwo V. RihaSiemens AG
1) Einführung
2) Simulationsmodell und Optimierung
3) Prototypische Software
4) Fazit
1) Einführung
2) Simulationsmodell und Optimierung
3) Prototypische Software
4) Fazit
• Zusammenstellen von Teilmengen von Artikeln gemäß des Auftrags eines Kunden
• Fortbewegen, Entnahme und Abgabe
• Ware-zu-Mann und Mann-zu-Ware
• Kommissionierung schwierigste Aufgabe in der innerbetrieblichen Logistik
• arbeitsintensiv und kostspielig
Kommissionierung
4Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
Aufwände in der Kommissionierung
5Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
• Pick aus Kommissionierbereich günstiger
• Reservebereich primär für Nachschub
Reserve- und Kommissionierbereich
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Welche Artikel sind imKommissionierbereich
zu lagern?
• Partitionierung
• bisherige Ansätze statisch◦ Equal Space Allocation
◦ Equal Time Allocation
• Realität ist nicht statisch
• weiteres Optimierungspotential
• weitere Kostensenkung möglich
Motivation
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Wann lohnt sich eine Umlagerung?
• antizipative Kommissionierstrategie:Wann muss welche Menge von Artikeln wo sein?
• Berücksichtigung schwankender Zugriffszahlen
• Anpassung der Strategie für reale Lagerlayouts
• Implementierung für praktische Anwendung
• mitlaufende Optimierung im Hintergrund
Zielstellung
10Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
1) Einführung
2) Simulationsmodell und Optimierung
3) Prototypische Software
4) Fazit
Analyse der realen Prozesse
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Materialflüsse der Prozesse
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• Kosten für Pick aus Kommissionierzone:
• Kosten für Pick aus Reservezone:
• Kosten für Beschickung:
• Kosten für Bereitstellung:
• Kosten für Rückstellung:
Modellierung der Prozesse
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Modellierung der Zeit
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• Prognose der Zugriffszahlen im nächsten Intervall
• Nachschub erfolgt nur, wenn er sinnvoll ist
Prognose für optimierten Nachschub
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• Zugriffszahlen der nächsten Periode prognostizieren
• Partitionierung basiert auf Mittelwert der Periode
Prognose für Partitionierung
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Berechnung einer Partitionierung
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• bei bekannten Zugriffszahlen
• Durchflussrate:
• Entscheidungsvariable:
• optimales Volumen:
• Optimierungsproblem:
• O(2n), aber durch Heuristik lösbar
Vgl. J. Bartholdi, S. Hackman (2008): Warehouse & Distribution Science, http://www.warehouse-science.com
• bestimmt dynamische Partitionierung der Kommissionierzone
• bestimmt Umlagerzeitpunkte
• minimiert Kommissionierkostendurch Lagerort der Artikel
• vorausschauend
Kern der entwickelten Strategie
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Zeitlicher Ablauf der Strategie
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• Länge der Perioden (Planungshorizont)
• Prognoseverfahren
◦ Mittelwert
◦ Exponentielle Glättung 1. Ordnung
◦ Exponentielle Glättung 2. Ordnung
• Anzahl der Intervalle für Prognosen (Länge der Vergangenheit)
Parametrisierung der Strategie
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• Lösung durch vollständige Enumeration oder Heuristik
• arbeitet auf realen Zugriffszahlen
• liefert optimale Strategie für reales Szenario
Simulationsbasierte Optimierung
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1) Einführung
2) Simulationsmodell und Optimierung
3) Prototypische Software
4) Fazit
Anlegen einer Probleminstanz
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Lösen einer Probleminstanz
25Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
Test: konstante Zugriffszahlen
26Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
• optimale Strategie bei maximaler Periodenlänge
• Länge der Vergangenheit hat keine Auswirkung
• Wahl des Prognoseverfahrens irrelevant
Test: Zugriffszahlen mit linearem Trend
27Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
• optimale Periodenlänge: 25 Intervalle
• Vergangenheit hat keine großen Auswirkungen
• Prognoseverfahren exp. Glättung zweiter Ordnung
Test: reale Zugriffszahlen auf 25000 Artikel
28Antizipative Kommissionierstrategien für Artikel mit schwankenden Zugriffszahlen
• optimale Periodenlänge: 78 Intervalle (max. 255)
• optimale Vergangenheit zwischen 66 und 123 Intervallen
• exp. Glättung zweiter Ordnung mit geringer Glättung
1) Einführung
2) Simulationsmodell und Optimierung
3) Prototypische Software
4) Fazit
• vorausschauende Strategie
• Verfahren zur Optimierung für konkrete Probleminstanzen (simulationsbasiert)
• prototypische Implementierung zur praktischen Anwendung und Test des Verfahrens
• Reorganisation zur Kostenoptimierung ohne „Ressourcenverbrauch“ im Hintergrund möglich
Ergebnisse
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• Erweiterungen des Prototypen zu einem vollwertigen Planungstool
• Anbindung an Lagerverwaltungssysteme
• Verfeinerungen des Modells
• Einbezug weiterer Prognoseverfahren
Ausblick
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!Matthias BöhmerFachhochschule MünsterLabor für Software [email protected]
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