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Anwendungsbeispiel

Lager &
Kommissionierung

Herausforderungen in Lager & Kommissionierung

Lagerleitung und Disponenten sind täglich vor die Herausforderung gestellt, trotz schwankender Kommisionierungslasten und personeller Engpässe einen hohen Durchsatz und den vollständigen, pünktlichen Versand, insbesondere hoch priorisierter Aufträge sicher zu stellen. Dabei müssen sie viele externe und interne Einflussfaktoren vorausschauend berücksichtigen und der Personaleinsatz muss langfristig (z.B. 3-4 Wochen) oder hoch operativ (z.B. im 30-Minuten-Takt) optimal gesteuert werden.

Predictive Supply CHAIN: Ihr Nutzen

Verbesserung Durchsatz

Vermeidung von Engpässen und Erreichung eines dynamischen Fließgleichgewichts.

Sicherung Liefertreue

Vorausschauende Disposition und kurz- bis langfristige Einsatzsteuerung.

Optimaler Einsatz

Empfehlungen für den gezielten Einsatz der Mitarbeiter auf den Lagerstationen.

Z

Entlastung Mitarbeiter

Vermeidung von Überlast für Kommissionierer – Fokus der Disponenten auf Organisation.

Predictive Supply Chain: unsere Lösungsbausteine

Predictive Supply Chain Lösungen unterstützen Sie in folgenden Bereichen:

  • Vorhersage: Durch die automatisierte Nutzung rollierender, historischer Informationen sowie Daten über externe Einflussfaktoren wie Ferien/Feiertage ermöglichen KI Modellen eine bessere Prognose eingehender Kommissionierungsaufträge und entlasten die Mitarbeiter von der manuellen Vorhersage.
  • Imitation: KI Modelle lernen, die Entscheidungen Ihrer Disponenten in bestimmten Lastsituationen der verschiedenen Lagerstationen unter Berücksichtigung der Verfügbarkeit ihrer Mitarbeiter zu imitieren und dynamisch entsprechende Empfehlungen auszusprechen.
  • Optimierung: Durch Berücksichtigung Ihrer Ziele und Optimierungskriterien können solche Modelle zudem diese Steuerungsentscheidungen kontinuierlich und schrittweise verbessern, indem gute Entscheidungen „belohnt“ und weniger gute „bestraft“ werden.
  • Simulation: Sofern die Qualität Ihrer Daten und Dynamik Ihres Lagersystems hierfür geeignet ist, können KI Modelle außerdem ohne komplizierte manuelle Modellierung zumindest in gewissen Zeithorizonten dessen Verhalten simulieren, um die Optimierung zu unterstützen.

Die Elemente einer Predictive Logistics Lösung für das Lager Management können beispielhaft folgendermaßen aussehen:

  • Visualisierung: Aus den Kommisionierungsaufträgen und deren Position ermittelt das System kontinuierlich z.B. die Veränderung und Länge der Warteschlangen, den Durchsatz und die aktiven Mitarbeiter pro Station und visualisiert diese für die Sichtkontrolle.
  • Vorhersage Bedarfe: Neu eingehende Aufträge werden z.B. als Anzahl Positionen (oder Artikel) auf den gewünschten Horizonten und Frequenzen (z.B. 24 Stunden, 5 Tage, 4 Wochen) vorhergesagt. Zudem werden Prognosefehler visualisiert und Warnungen bei starken oder zunehmenden Abweichungen ausgelöst.
  • Empfehlungen Einsatzsteuerung: Für jede Station wird die erwartete Lastveränderung und Last vorhergesagt und eine Empfehlung für die Besetzung der Station mit Mitarbeitern abgegeben z.B. im 30-Minuten-Takt.

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