Моделирование склада для выбора оптимального алгоритма забора товара

Компания Kuehne+Nagel , являющаяся одним из лидирующих логистических провайдеров в мире, получила от одного из своих клиентов заказ на планирование нового склада, который должен был обслуживать 13 000 заказов или 750 коробок ежедневно. Необходимо было разработать наилучший алгоритм для обработки нескольких заказов одним рабочим. Предполагалось, что заказы будут обрабатываться сотрудниками склада, которые будут собирать товары, сортировать каждый заказ в свою коробку и перевозить их на тележках. Для подбора оптимального алгоритма эксперты Kuehne+Nagel решили использовать AnyLogic.


Задача:




Грузовые тележки, которые планировалось использовать на складе (см. рисунок) могут перевозить до 8 коробок одновременно. 4 из них располагаются на весах тележки, которые предназначены для контроля за весом коробки: когда он превышает вес, заданный системой, раздается предупреждающий сигнал.


Оператор может грузить товар только в те коробки, которые находятся на весах. Когда одна коробка наполняется, она заменяется пустой, и процесс продолжается. Таким образом, только 4 коробки можно заполнять одновременно. Кроме того, товар для погрузки может находиться в любом месте маршрута оператора. Все это объясняет, почему складу требовался четкий алгоритм для прокладки оптимального маршрута операторов, формирующих коробки с заказами.

Складская тележка с весами

Складская тележка с весами

Оптимизация конфигурации склада

Конфигурация склада и 3D-анимация

Решение:




Эксперты компании Kuehne+Nagel нашли подходящий алгоритм. Идея состояла в том, чтобы маршрут оператора всегда был прямым, и оператор не возвращался бы назад после смены коробок в тележке. Это значило, что максимальное количество коробок на тележке (8) не всегда было бы возможно заполнить за один маршрут, т.к. одна коробка, например, могла бы содержать товары из начального и конечного пункта маршрута, и, соответственно, ее нельзя было бы снять с весов до полного заполнения.


Эксперты построили имитационную модель проектируемого склада в AnyLogic, чтобы провалидировать этот алгоритм, используя статистику со старого склада. Подробная модель отражала такие характеристики системы, как конфигурация склада, места хранения товаров, движения операторов тележек, входящие заказы, статистика занятости тележек и уровень сервиса. Операторы двигались и собирали товар в соответствии с заданным алгоритмом.


Эксперты оптимизировали маршруты операторов по 2 критериям:

  • Максимизация среднего числа коробок за один маршрут;
  • Максимизация количества одинакового товара, забираемого за маршрут (предпочтительнее забирать одинаковые товары для разных коробок за один маршрут)

Эксперты использовали в качестве исходных данных файл Excel с 260 000 заказов за март 2014 г. Формирование коробок (распределение частей заказа по коробкам в соответствии с порядком забора товара, который будет в них помещен) осуществлялось в корпоративной системе управления складом.


Полученная статистика содержала информацию о среднем количестве коробок, заполняемых за маршрут, общей продолжительности выполнения заказов, суммарном расстоянии маршрутов, занятости тележек и средней продолжительности маршрута.


Результат:




Полученную статистику сравнили со статистикой марта 2014 г., полученной на старом складе. Модель показала, что предложенные конфигурация склада и оборудование, а также алгоритм передвижений сотрудников способны повысить уровень эффективности использования тележек с 58% до 94%.


Эти результаты будут использованы Kuehne+Nagel, чтобы показать клиенту обоснованность планируемых инвестиций. Модель поможет выбрать оптимальную конфигурацию склада и правильно организовать распределение товара внутри него, а также позволит экспериментировать с количеством тележек, чтобы найти оптимальный баланс между уровнем сервиса и нагрузкой персонала.

Другие проекты

  • Крупнейший FMCG-ритейлер выбирает конфигурацию склада
    Один из крупнейших в России ритейлеров в области FMCG производил поставки в несколько сотен торговых точек в разных концах страны через единый распределительный центр площадью более 50 тыс. кв. м. Компания планировала изменить конфигурацию стеллажей и конвейеров на этом комплексе. Чтобы протестировать пропускную способность планируемой конфигурации, а также измерить показатели эффективности работы центра, было решено построить его имитационную модель.
  • Моделирование распределительного склада фармацевтической компании
    Cardinal Health – компания с многомиллиардным оборотом, работающая в сфере дистрибуции и логистики фармацевтических товаров. Каждый день компания сталкивается со множеством логистических задач, типичных для распределительных складов, которые осложняются спецификой фармацевтической сферы. Компания использовала агентное моделирование для различных бизнес-задач, что позволило ей экономить 3 000 000 долларов ежегодно.
  • Оценка эффективности внедрения складской автоматизации
    Перед внедрением систем автоматизации складов Symbotic клиентам компании нужно рассчитывать эффекты от реорганизации склада и сравнивать капитальные инвестиции с ожидаемой экономией. Компании требовался инструмент расчетов этих показателей, который подходил бы для индивидуального случая каждого клиента.
  • Разработка модели универсального портового склада посредством AnyLogic
    Компания Evans & Peck использовала систему имитационного моделирования AnyLogic для разработки модели портового склада методом дискретно-событийного моделирования с учетом ряда факторов: размер судов, количество причалов, простои и задержки из-за метеоусловий, а также при доставке грузов, контейнеров, подаче транспорта и др.