Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Советы по логистике от журнала "Логистика и бизнес"

Подписаться Бесплатная новостная рассылка Подписчиков 16 RSS
←   Октябрь 2012   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
11.10.2012
07:54:58
09:06:04
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31


За последние 60 дней ни разу не выходила


Сайт рассылки: http://logogrif.ru/
Открыта: 27-03-2012

Автор
"Logistics&Business"

Статистика

16 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Советы по логистике от журнала "Логистика и бизнес" Игра в пятнашку on line (продолжение)


Как организовать динамическую замену запаса на высотном складе

Дмитрий Перов

Продолжаем тему динамической замены запаса. Есть несколько способов решения проблемы доступности запаса.

Исходные положения и ограничения

Любая задача должна рассматриваться в некотором контексте, поэтому зададим условия и ограничения. Возьмем склад емкостью 10 008 паллетомест, на шести уровнях фронтальных стеллажей, три из которых будем использовать под динамическую замену запаса, т.е. 5 004 паллетомест. Количество секций по 3 паллеты на балку – 556. Ширина ассортимента – 4500 SKU. Рассмотрим два распределения оборачиваемости товара.

Первое – уровень продаж q любого товара за некоторый период (нас интересует относительные уровни, поэтому период можно взять любой) равен номеру этого товара n. Второе – уровень продаж q товара номер 1 равен одной единице, для остальных товаров q(n)=q(n-1)*1,001. Второе распределение близко к правилу 20/80, которое обычно применяется при АВС-анализе. Графики накопленного вклада каждого товара в общий уровень продаж приведены на рис. 2.

Нетрудно понять, что при первом распределении вероятность отбора с первого яруса будет равна 0,6, а при втором 0,8. К какой из вероятностей реальность будет ближе – зависит от соотношения среднего кванта отбора к количеству на паллете. Если за один раз берется малая доля паллеты, то значение будет меньше – превалирует фактор количества подходов. Если за один раз берется существенная доля – превалирует фактор объема продаж. Нас же интересует вероятность обратного события, т.е. вероятность отбора не с первого яруса. Она соответственно равна 0,4 или 0,2. Вероятность попадания двух товаров заказа в одну и ту же секцию (при количестве товаров в заказе менее 50) около 2%, достаточно низкая. Однако из этого следует серьезное ограничение, – если одновременно отдавать в работу 4 заказа по 50 строк, то эта вероятность будет уже близка к 50%, а при 6 заказах – к 100%.

Предварительный анализ

Сравним альтернативы. Мы уже говорили, что отбор с напольного уровня на комиссионере не оправдан. Поэтому при обеих альтернативах будем использовать на полу электротележки. Оценим отбор со второго и третьего уровня. Либо в 20-40% отбора нам нужен комиссионер, либо – ричтрак, который произведет обмен паллет между ярусами. Это две операции перемещения. Плюс надо будет еще две операции, когда начнется отбор на оборачиваемый товар и его надо будет вернуть назад.

Что выгоднее, четыре операции перемещения товара на поддонах или одна операция подъема кабины с человеком? При этом надо еще сравнивать скорость горизонтального перемещения между секциями, т.к. отбор будет разрежен по всему складу.

Перемещениями ричтрака внутри одной секции можно пренебречь. Даже имея на руках технические характеристики техники, ответ совсем не очевиден, если учесть, что ричтраки (погрузчики) у нас на складе будут в любом случае, а комиссионеры надо покупать. При этом первые – универсальное ПТО, которое используется на других операциях, а вторые – специализированы для операции отбора. Т.е. для комиссионеров нужно еще и резерв на обслуживание при расчете количества закладывать в расчеты.

Ограничения со стороны WMS

Не каждая система, которую относят к классу WMS подходит для реализации алгоритма динамической замены. Есть системы с произвольным доступом к операциям, в которых пользователи определяют, какую операцию они хотят выполнить. Есть системы с управлением ресурсами, т.е. техникой и людьми. Нам подходят последние.

Система должна уметь формировать конкретные задания для исполнения операторам. Интеллект исполнителя при выборе – что, откуда и куда перемещать – не используется. Автор статьи выполнял постановку задачи для греческой системы LVIII, в которой есть возможность создавать задания для конкретных исполнителей и управлять порядком выполнения этих заданий. Реализация в системе выполнялась компанией «ант Технолоджис» под контролем автора.

Требования к быстродействию также высоки. Дело в том, что при анализе ситуации на складе требуется не просто определять, например, свободна ли данная ячейка, а анализировать ее окружение, т.е. несколько ячеек. Запросы к базе данных значительно усложняются, что негативно сказывается на скорости выполнения запросов. Медленное планирование не так заметно для исполнителя, а вот если надо в реальном времени определять ячейку назначения, то здесь уже и несколько секунд – вечность. Подъехал человек в приемку, взял паллету, спрашивает адрес, а система задумалась…

Непорядок, поэтому оптимизация запросов, а в некоторых случаях упрощение требований по размещению товара или другим операциям, позволяющее сделать эту оптимизацию, неизбежны. Естественно, оптимизация – это себестоимость разработки. Тот, кто решит повторить этот путь, должен учитывать этот фактор.

Семинар автора «Управление проектными рисками при автоматизации склада» состоится 26 октября. Место проведения – Москва, конференц-центр на Каланчевской
В избранное