Warehouse Healing: Wegezeitenreduktion durch intelligente Algorithmen

Mitten im Zeitalter von Digitalisierung und Automatisierung haben nahezu alle Logistikzentren eines gemeinsam: Die konsequente Nutzung von Daten zur Ableitung von Handlungsempfehlungen oder Strategien bleibt meistens auf der Strecke. Das hat zur Folge, dass immense Potenziale im Verborgenen ruhen und nur selten genutzt werden.

Die neue Warehouse Strategie »Warehouse Healing« defragmentiert das Lager. Es verringert durch die intelligente Analyse von Bewegungsdaten und Warenkörben die Wegzeiten für Mensch und Maschine. Dadurch werden die Kosten für den arbeitsintensivsten Prozess in einem Lager – der Kommissionierung – mit kleinem Aufwand stark reduziert. Das führt zu Leistungssteigerungen und einer effizienten Ressourcenplanung im Lager. Die Realisierung ist für die operative Logistik kinderleicht: Das Warehouse Management System SuPCIS-L8 schlägt Umlager- sowie Tauschvorgänge für Bestände vor. Dabei werden sowohl klassische Pickhäufigkeiten (Pick Frequency), wie man diese aus der ABC-Analyse kennt, als auch die Tatsache, dass eine Vielzahl an Artikeln häufig gemeinsam bestellt wird (Product Affinity) berücksichtigt.

Ob in Nebenzeiten oder per Einstreuung in das reguläre Tagesgeschäft – diese Vorgänge sind einfach und jederzeit durchführbar. Im Automatiklager wiederum, beispielsweise in einem automatischen Hochregallager (HRL), werden diese Vorgänge außerhalb der normalen Schicht durchgeführt.

Viele Unternehmen beschäftigen sich mittlerweile mit den Daten in ihren Systemen, stehen dabei aber nicht selten vor diesen besonderen Fragen. Wie selektiere ich die richtigen Datenquellen und die Prozesse der Automatisierung überhaupt? Wie leite ich daraus unternehmensspezifische Anwendungsfälle ab, die einen echten Mehrwert bieten? Und selbst wenn ein Unternehmen diese Hürden erfolgreich meistern konnte, ist man noch weit davon entfernt:

• konkrete Änderungen in den Geschäftsprozessen herbeizuführen und
• selbstlernende Modelle mit immer besseren Ergebnisse über die Zeit zu erhalten.

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Mit der Innovation »Warehouse Healing« können Kunden aus vordefinierten Anwendungsfällen das volle Potenzial schöpfen. Von der Datensammlung bis hin zur Nutzung in der Intralogistik stehen smarte Tools sowie Experten aus dem Data Science Team zur Verfügung.

Die konkrete Umsetzung folgt einem einfachen, investitionsschonenden Prinzip und teilt die Einführung in zwei Phasen:

1. Proof-of-Value
   Im ersten Schritt geht es darum, anhand der Kundendaten den Nutzen zu validieren. Im Anschluss werden die Datenquellen bestimmt, die Daten integriert, transformiert und visualisiert. Auf der Grundlage von Algorithmen werden dann erste Ergebnisse (Umlagerungs- und Tauschvorschläge) bestimmt und durch die Interpretation der Ergebnisse die für den Use-Case spezifischen Einsparungen der Wegzeit ermittelt. Ziel ist es, eine datengetriebene Entscheidung für oder gegen die Einführung des »Warehouse Healings« zu treffen.
   
   
2. Umsetzung des Use-Cases
   In der zweiten Phase wird die Datenintegration unter Nutzung von Cloud Services automatisiert. Die Ergebnisse der Algorithmen werden nun dafür verwendet, Healing-Vorgänge zu simulieren und das Lager über das normale Maß hinaus zu defragmentieren. Das hat keine Auswirkung auf die laufenden Geschäftsprozesse. An dieser Stelle geht es vor allem darum, einen optimierten virtuellen Zielzustands zu erzeugen, der dazu verwendet werden kann, die optimale Kombination der Modellparameter zu trainieren. Durch die automatischen Trainingsexperimente im Hintergrund werden die Ergebnisse kontinuierlich besser. Neu in dieser Phase ist auch die tatsächliche Nutzung der Ergebnisse in den Geschäftsprozessen und die direkte Interaktion mit dem Warehouse Management System SuPCIS-L8. Kommuniziert wird über eine API. Über Fortschrittsanzeigen kann der Kunde die Realisierung der Potenziale in Echtzeit verfolgen und sich über die Einsparungen freuen.

Besonderen Wert legt die Strategie auf einen schnellen »Time-to-Value«. Erreicht wird dies durch die Umlagerungen mit dem größten Effekt, die durch einen Algorithmus ermittelt und zuerst ausgeführt werden. Bereits nach einigen hundert Umlagerungen lässt sich beispielsweise in mehrgeschossigen Fachbodenanlagen im Bestfall bis zu 60 % Wegzeit einsparen.

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Mittels KI und Simulationen veränderter Modellparameter wird im Laufe der Zeit das Ergebnis stetig an veränderte Gegebenheiten angepasst, um die Summe der Auslagerkosten minimal zu gestalten.

Mit dem innovativen »Warehouse Healing« aus der »Warehouse Intelligence Suite« können Kunden die vorhandenen Daten in unternehmerischen Nutzen transformieren. Die Strategie reduziert Wegzeiten drastisch und optimiert damit den äußerst arbeitsintensiven Prozess der Kommissionierung. Das Ergebnis: Leistungssteigerungen, optimale Ausnutzung der Arbeitsabläufe und eine effiziente Ressourcenplanung in den Distributionszentren.

Dieses Thema bzw. diese Strategie wurde vom Fachmedium der Intralogistik »Materialfluss« in der Kategorie Software zum »Produkt des Jahres 2021« gewählt!

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