Effizienz im Lager mit Kombi-Stationen steigern
Roboter mobile Erfüllungssysteme verbessern die Auftragsbearbeitung in Lagern.
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Inhaltsverzeichnis
Online-Shopping wächst rasant, deshalb ist es wichtig, dass Lagerhäuser effizient arbeiten, um die Kundenwünsche nach schneller Lieferung zu erfüllen. Traditionelle Methoden zur Auftragsbearbeitung beinhalten menschliche Arbeiter, die sich in grossen Lagerbereichen bewegen, was langsam und kostspielig sein kann. Um das zu verbessern, kommen robotergestützte Systeme zum Einsatz, die beim Transport von Artikeln helfen.
Was sind Robotergestützte Mobile Fulfillment Systeme?
Robotergestützte Mobile Fulfillment Systeme (RMFS) nutzen Roboter, um Lagerregale direkt zu den menschlichen Arbeitern an den Pickstationen zu bringen. Das bedeutet, dass die Arbeiter nicht herumlaufen müssen, um Artikel zu sammeln, was Zeit und Arbeitskraft spart. Eine der neuen Entwicklungen in diesem Bereich sind die sogenannten Combi-Stationen. Das sind Arbeitsplätze, die sowohl für Picking als auch für Nachschublieferungen genutzt werden können, im Gegensatz zu traditionellen Arbeitsplätzen, die normalerweise getrennt sind.
Das Problem mit Traditionellen Arbeitsplätzen
In einem typischen Lageraufbau gibt es zwei Arten von Stationen: Picking-Stationen, wo Artikel für Aufträge ausgewählt werden, und Nachschubstationen, wo Artikel wieder aufgefüllt werden. Diese Stationen sind oft weit voneinander entfernt, was zu Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung führen kann. Arbeiter an Picking-Stationen verbringen viel Zeit mit unproduktiven Tätigkeiten wie dem Suchen nach Artikeln und dem Laufen zu verschiedenen Stationen. Studien zeigen, dass das bis zu 65 % der Gesamtkosten für Lagerbetriebe ausmachen kann.
Einführung der Combi-Stationen
Combi-Stationen sollen die Schwächen traditioneller Stationen angehen. Indem sowohl Picking als auch Nachschub an einem Ort stattfinden kann, wird die Notwendigkeit verringert, dass Arbeiter und Roboter im Lager herumlaufen. Das kann zu einer schnelleren Auftragsbearbeitung führen. Ziel dieses Ansatzes ist es, einen effizienteren Workflow im Lager zu schaffen.
Warteschlangentheorie
Effizienz-Analyse mitUm zu verstehen, wie effektiv Combi-Stationen sind, haben Forscher eine Methode namens Warteschlangentheorie verwendet. Das hilft, zu analysieren, wie Prozesse in Systemen wie RMFS ablaufen. Durch die Modellierung sowohl traditioneller Stationen als auch Combi-Stationen wird klarer, wie man die Wartezeiten für Roboter und menschliche Arbeiter reduzieren kann.
Wichtige Erkenntnisse und Implikationen
Reduzierte Anzahl von Robotern: Die Integration von Combi-Stationen kann dazu führen, dass weniger Roboter benötigt werden, um das System reibungslos am Laufen zu halten. Zum Beispiel sinkt der Bedarf an Robotern von 17 auf 16, wenn Combi-Stationen verwendet werden, was Kostenersparnisse für Lagerbetreiber bedeutet.
Schnellere Auftragsbearbeitung: Die Nutzung von Combi-Stationen kann die Zeit zur Erledigung von Aufträgen erheblich reduzieren. In einigen Fällen wurde festgestellt, dass die durchschnittliche Auftragsbearbeitungszeit um 64 % gesenkt werden könnte. Das ist entscheidend für Unternehmen, die ihren Kundenservice verbessern möchten, indem sie die Lieferzeiten verkürzen.
Optimale Anordnung für Lagerhäuser: Die Platzierung von Arbeitsstationen kann die Effizienz von Lagern stark beeinflussen. Traditionelle Methoden platzieren Picking- und Nachschubstationen an entgegengesetzten Enden des Lagers, was nicht ideal ist. Combi-Stationen ermöglichen mehr Flexibilität im Design, was zu einer besseren Ressourcennutzung führt.
Praktische Anwendung im Lagerwesen
Unternehmen, die neue automatisierte Lagerhäuser einrichten oder bestehende verbessern möchten, sollten in Erwägung ziehen, Combi-Stationen zu implementieren. Dieser Wechsel kann zu besserer Leistung, geringeren Betriebskosten und höherer Kundenzufriedenheit führen.
Fazit
Zusammenfassend repräsentieren die Konzepte von RMFS und Combi-Stationen einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung von Lagern. Indem Picking- und Nachschubaufgaben an einem Ort stattfinden können, können Lager die Zeit zur Bearbeitung von Aufträgen verkürzen und Ressourcen effektiver nutzen. Das erfüllt nicht nur die Kundenansprüche an schnelle Lieferungen, sondern optimiert auch den Workflow in den Lagerabläufen. Da die Nachfrage nach Online-Shopping weiter wächst, wird die Annahme solcher innovativen Lösungen entscheidend für Unternehmen sein, die in diesem Bereich wettbewerbsfähig bleiben möchten.
Zukunftsempfehlungen
Weitere Forschungen werden empfohlen, um die langfristigen Vorteile von Combi-Stationen in grösseren Aufbauten zu erkunden. Dazu gehört das Studium ihrer Skalierbarkeit und wie sie in komplexere Lagerumgebungen integriert werden können. Mit den fortlaufenden Fortschritten in der Robotik und Automatisierung wird die Zukunft des Lagerwesens wahrscheinlich noch mehr Verbesserungen in Effizienz und Produktivität sehen.
Titel: Introducing Combi-Stations in Robotic Mobile Fulfilment Systems: A Queueing-Theory-Based Efficiency Analysis
Zusammenfassung: In the era of digital commerce, the surge in online shopping and the expectation for rapid delivery have placed unprecedented demands on warehouse operations. The traditional method of order fulfilment, where human order pickers traverse large storage areas to pick items, has become a bottleneck, consuming valuable time and resources. Robotic Mobile Fulfilment Systems (RMFS) offer a solution by using robots to transport storage racks directly to human-operated picking stations, eliminating the need for pickers to travel. This paper introduces combi-stations, a novel type of station that enables both item picking and replenishment, as opposed to traditional separate stations. We analyse the efficiency of combi-stations using queueing theory and demonstrate their potential to streamline warehouse operations. Our results suggest that combi-stations can reduce the number of robots required for stability and significantly reduce order turnover time, indicating a promising direction for future warehouse automation.
Autoren: Lin Xie, Sonja Otten
Letzte Aktualisierung: 2024-03-19 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2403.12798
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.12798
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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