Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania Simplified usage of simulations methods for order picking area design

Pełen tekst

(1)PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 108. Transport. 2015. Micha Kacprzak Politechnika Warszawska, Wydzia Transportu. UPROSZCZENIE ZASTOSOWANIA METOD SYMULACYJNYCH DO PROJEKTOWANIA STREF KOMISJONOWANIA Rkopis dostarczono: grudzie 2015. Streszczenie: Artyku opisuje przykadowe metody stosowane w wybranych aspektach procesu projektowania strefy komisjonowania. Mnogo moliwych do zastosowania metod prowadzi do koniecznoci stosowania komputerowych metod symulacyjnych (KMS). Wskazane zostaj ograniczenia i problemy zwizane z obecn metodyk wykorzystania KMS. Jako rozwizanie tych problemów, artyku proponuje odejcie od klasycznych implementacji rozwiza zwizanych z komisjonowaniem w postaci autorskich programów na rzecz zagregowanej aplikacji. Sowa kluczowe: komisjonowanie, symulacje, strefa komisjonowania. 1. WPROWADZENIE Komisjonowanie, bdce jednym z podprocesów odbywajcych si w ramach procesu magazynowego realizowanego w obiekcie logistycznym, definiowane jest jako zestawienie okrelonych podzbiorów artykuów z asortymentu (czyli cakowitego zbioru dostpnych artykuów), na podstawie zlecenia na komisjonowanie [3]. Innymi sowy, komisjonowanie wystpuje wszdzie tam, gdzie z obiektu logistycznego nie s wydawane tylko i wycznie jednostki adunkowe jednorodne (jednostki w dokadnie takiej samej postaci w jakiej opuciy zakad je produkujcy). Jeeli chodzi o znaczenie tych procesów z punktu widzenia pracochonnoci oraz generowanych kosztów, powszechnie przytaczane badania wskazuj, e procesy zwizane z komisjonowaniem mog generowa nawet 50 lub wicej procent kosztów operacyjnych caego obiektu logistycznego oraz odpowiada za 50-60% cakowitego czasu realizacji operacji magazynowych [21]. Dokadne wartoci naturalnie bd zaleay od konkretnego przypadku (zastosowanej technologii magazynowania i komisjonowania, profilu danego obiektu logistycznego, charakterystyki obsugiwanych zlece, etc.); niemniej mona przyj , e efektywny proces komisjonowania znaczco wpywa na wydajno caego systemu logistycznego, w którego skad wchodzi. Z tego te wzgldu analiza i doskonalenie mechanizmów zwizanych z komisjonowaniem stanowi popularny temat opracowa naukowych oraz jest przedmio-.

(2) 26. Micha Kacprzak. tem zainteresowania podmiotów gospodarczych, dla których wprowadzenie usprawnie w tym wanie obszarze oznacza konkretne oszczdnoci. Jednake, stworzenie racjonalnego projektu (czy te optymalizacja ju istniejcej) strefy komisjonowania jest zadaniem wymagajcym – gównie ze wzgldu na konieczno wyboru najlepszego rozwizania dla konkretnych danych projektowych sporód bardzo duej liczby rozwiza potencjalnych. Dodatkowo, nie istnieje jeden uniwersalny sposób (czy te algorytm) tworzenia strefy komisjonowania tak, aby uzyskane rozwizanie byo odpowiednie dla kadego zestawu danych wejciowych. Naley bowiem pamita , e przytoczone powyej sformuowania „system logistyczny” oraz „jednostka adunkowa” nie musz oznacza odpowiednio hali magazynowej z tysicami miejsc skadowania oraz palety (jednostki adunkowej paletowej) - mog si odnosi do duo skromniejszej w skali i rozmiarach siedziby sklepu internetowego (gdzie cay proces magazynowy obsugiwany jest przez jednego pracownika) oraz do pojedynczego kartonu (opakowania) wymiarami odpowiadajcemu ksice czy te pycie kompaktowej. Komisjonowanie bdzie si odnosi do obydwu (jake rónych) wymienionych wyej przypadków. Tym samym metodyka projektowania strefy komisjonowania musi obejmowa bardzo szeroki obszar zagadnie. Do gównych zagadnie jakie naley wzi pod uwag przy projektowaniu strefy komisjonowania nale: dane projektowe (zadanie logistyczne), ukad przestrzenny strefy komisjonowania (order picking area layout), przydzia artykuów do lokacji (storage assignment), wybór poszczególnych miejsc pobrania dla danego zlecenia kompletacyjnego, czenie zlece (order batching), dobór trasy kompletacyjnej (routing). Oprócz powyszych, istniej take inne aspekty jakie naley uwzgldni w tworzonym projekcie: technologia magazynowania (skadowania) – w tym automatyzacja i mechanizacja procesów [4], organizacja caego obiektu magazynowego (integracja strefy komisjonowania z reszt obiektu) [27], [29], organizacja pracy w magazynie [13], wykorzystywane rodki transportu wewntrznego (rodzaj i dane techniczne), wymiary caego magazynu, sposób uzupeniania strefy komisjonowania (replenishment) [21], przyjta metoda harmonogramowania procesów transportu wewntrznego [12], etc. Wpyw wymienionych elementów na ostateczny rezultat projektu strefy komisjonowania bdzie róny w zalenoci od konkretnych danych projektowych, niemniej s to zagadnienia, które równie naley wzi pod uwag.. 2. ZADANIE LOGISTYCZNE Pierwszym elementem procedury projektowej strefy komisjonowania jest sformuowanie zadania logistycznego (ZL). Zadanie logistyczne formalizuje oraz porzdkuje otrzymane dane projektowe umoliwiajc ich wykorzystanie w dalszej czci projektu. Zadanie logistyczne definiuje takie obszary jak: obsugiwany asortyment, charakterystyk zlece na.

(3) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 27. komisjonowanie oraz pewne zaoenia strategiczne projektu. Standardowo ZL zawiera ponisze dane: rodzaj asortymentu (inaczej bd traktowane czci elektroniczne, a inaczej z opony samochodowe), specjalne wymagania (jeeli wystpuj) odnonie przechowywania i transportu poszczególnych artykuów (np.: artykuy spoywcze, leki, materiay niebezpieczne), gabaryty (na tym etapie mog to by wartoci przyblione) poszczególnych artykuów – czy s to artykuy drobnicowe czy te wielkogabarytowe. Istotna jest równie masa poszczególnych artykuów – wpynie ona m.in. na moliwo pitrowania artykuów w jednostkach skomisjonowanych, inne ograniczenia odnonie obiektu logistycznego (strefy komisjonowania) – narzucona maksymalna (minimalna) powierzchnia (kubatura) jaka jest do dyspozycji, etc., konieczno wykorzystania istniejcej infrastruktury magazynowej i/lub rodków transportu wewntrznego – np.: podmiot moe posiada wasne urzdzenia transportu wewntrznego i chce je dalej wykorzystywa w projektowanej wanie strefie, etc., determinuje liczb miejsc pobrania (miejsc skadowania) jak musi by w stanie obsuy projektowany obiekt. Oprócz powyszych informacji ZL powinno zawiera równie dane odnonie: przewidywanych wielkoci strumieni adunków na wyjciu (wejciu) z (do) strefy, czyli wydanie jak wielu jednostek skomisjonowanych bdzie konieczne w danej jednostce czasu (godzina, zmiana, doba) charakterystyk zlece na komisjonowanie – jak wiele rónych artykuów wystpuje na wzorcowym zleceniu na komisjonowanie, oraz jak wiele artykuów danego rodzaju naley pobra . róda tych danych mog by dwojakie: zaoenia projektowe – tworzymy nowy obiekt (stref komisjonowania) i zakadamy, e bdzie on musia mie dan wydajno (moliwo wydania okrelonej liczby jednostek skomisjonowanych w danej jednostce czasu), dane historyczne – analizujemy istniejc stref komisjonowania lub tworzymy nowy obiekt na potrzeby ju istniejcego podmiotu – tutaj ródem danych s np.: zlecenia na komisjonowanie realizowane przez ostatnie 3 lata w poprzednim magazynie/strefie. Analiza powyszych danych pozwala na wstpne okrelenie technologii skadowania, wskazuje na konieczno zastosowania rodków transportu wewntrznego o danych parametrach, etc. Analiza (zaoenia) dotyczca artykuów i zlece na komisjonowanie pozwala stwierdzi (lub wykluczy ) istnienie uprzywilejowanych artykuów (grup artykuów), co bdzie miao znaczenie gownie przy rozmieszczeniu artykuów w strefie kompletacji.. 3. UKAD PRZESTRZENNY STREFY KOMISJONOWANIA Ukad przestrzenny strefy komisjonowania odpowiada za ogólny wygld (ksztat) strefy komisjonowania, uwzgldnia takie czynniki jak: liczba miejsc pobrania (lokacji) w strefie, liczba bloków, korytarzy roboczych, korytarzy poprzecznych, umiejscowienie punktu (punktów) zdawczo-odbiorczego, konkretne wymiary wszystkich powyszych elementów..

(4) 28. Micha Kacprzak. Przykadowe konfiguracje strefy komisjonowania dla 72 miejsc skadowania przedstawiono na poniszym rysunku 2.. Rys. 1. Elementy ukadu przestrzennego strefy komisjonowania. Rys. 2. Przykadowe konfiguracje strefy komisjonowania dla 72 miejsc skadowania. 4. PRZYDZIA ARTYKUÓW DO MIEJSC POBRA Zasadniczo, celem zastosowania dowolnej metody przydziau artykuów do lokacji jest usytuowanie „lepszych” (ze wzgldu na jaki parametr) artykuów bliej punktu zdawczoodbiorczego. Mniejsza odlego przekada si na krótszy czas realizacji zlecenia komple-.

(5) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 29. tacyjnego, a oszczdno czasu w prosty sposób przenosi si na wzrost efektywnoci caego procesu kompletacji. Najprostszym sposobem rozlokowania artykuów jest rozmieszczenie losowe (random storage) – przychodzce artykuy s w losowy sposób przypisywane do wolnych miejsc skadowania. Metoda ta jest stosunkowo mao efektywna, wystarczy przeanalizowa sytuacj, gdzie artyku trafia do najdalszego (czasami moe to oznacza kilkaset metrów), w stosunku do punktu Z-O, miejsca skadowania. Nastpnym sposobem jest rozmieszczenie artykuów wedug zasady „pierwszy wolny” (closest open location storage) – artykuy trafiaj do miejsca skadowania najbliszego punktowi zdawczo-odbiorczemu, pod warunkiem, e to miejsce jest wolne. Eliminuje to problem przedstawiony przy okazji metody losowej, ale dla przypadku, gdy w strefie znajduje si wicej miejsc skadowania ni artykuów, moe prowadzi do sytuacji gdzie cz. magazynu bdzie pusta. Kolejnym przykadem metody jest przypisanie miejsc do artykuów na stae, czyli dany artyku zawsze znajduje si w okrelonym miejscu skadowania (dedicated storage). Taka metoda moe wspomaga proces komisjonowania – osoba realizujca proces kompletacji wie, gdzie znajduj si poszczególne artykuy. Wad tej metody rozmieszczenia jest fakt, e lokacje trwale s przypisane do artykuów, które obecnie mog by niedostpne – oznacza to potencjalnie puste miejsca skadowania w stosunkowo niewielkiej odlegoci od pkt Z-O. Nastpnie mona wyróni metod polegajc na przydziale artykuów do miejsc skadowania wedug pewnego kryterium (criteria-based storage) – najbardziej popularne jest rozmieszczenie artykuów wedug ich wartoci rotacji – im (statystycznie) czciej pobierany jest dany artyku, tym bardziej uprzywilejowane (blisze punktowi Z-O) miejsce zajmuje. Dla takiego przypadku mówimy o metodzie nazywanej w anglojzycznej literaturze jako: full-turnover storage. Innymi kryteriami rozmieszczania artykuów mog by np.: masa lub gabaryty artykuów. W takim przypadku artykuy o wikszej masie (wikszych gabarytach) pobierane s w pierwszej kolejnoci. Produkty o mniejszej masie s pobierane w drugiej kolejnoci. Pozwala to zmniejszy ryzyko uszkodze mechanicznych mniejszych artykuów przez artykuy wiksze. Taka metoda moe si okaza problematyczna gdy realizowane zamówienia podlegaj duym fluktuacjom – zmiany w strukturze zamówie klientów (np.: due promocje) mog powodowa zmiany w rotacji produktów, przez co przyjta hierarchia moe szybko ulec dezaktualizacji. Odmian tej metody jest metoda oparta na parametrze COI (cube per order index) – artykuy s rozmieszczane zgodnie z wielkoci tego parametru odpowiadajcemu stosunkowi objtoci/gabarytów danego artykuu do czstotliwoci jego pobra. Najlepsze miejsca zostaj przypisane artykuom czsto pobieranym, a jednoczenie zajmujcym ma przestrze. Swoistym rozwiniciem poprzedniej metody jest metoda podziau asortymentu na klasy (class-based storage) na podstawie przyjtego kryterium (zwyczajowo tym kryterium jest rotacja). Metoda ta polega na podzieleniu caego asortymentu na kilka pod-grup (standardowo: trzy – nazywane A, B, C), grupy, które kolejno zajmuj najbardziej uprzywilejowane miejsca skadowania. Nastpnie dokonywany jest przydzia miejsc do artykuów ju wewntrz kadej z klas. Metoda ta nazywana jest metod ABC i bazuje na „zasadzie Pareto” („80% skutków wynika z 20% przyczyn”). Metod ABC mona stosowa z innymi metodami – przykadowo: grupa A zajmuje (zgodnie z podziaem na klasy) 200 miejsc.

(6) 30. Micha Kacprzak. skadowania najbliszych punktowi Z-O, ale jednoczenie wewntrz tych 200 miejsc mona zastosowa inn metod przydziau. Czsto przytaczan odmian metody rozmieszczenia asortymentu wedug klasy jest metoda XYZ. Klasy tej metody s wyznaczane na podstawie odpowiedzi na pytania „jak regularne jest zapotrzebowanie na dany artyku ?” oraz „jak dokadnie mona zaprognozowa popyt na dany artyku ?”. Artykuy o wikszej regularnoci popytu oraz o trafniejszym prognozowaniu s przedkadane nad artykuy o fluktuujcym popycie i niepewnych prognozach dotyczcych sprzeday. Porównanie oraz bardziej szczegóowy opis powyszych metod mona znale m.in. w [10], [19]. Oprócz wymienionych moliwoci mona jeszcze zastosowa inne metody jak chociaby wykorzystanie logiki zbiorów rozmytych w metodzie podziau asortymentu na klasy – patrz [14]. Rysunek 3 ilustruje rozoenie artykuów w strefie komisjonowania zgodnie z zasad ABC wraz ilustracj obszarów zajmowanych przez poszczególne klasy.. Rys. 3. Przykadowe rozmieszczenie 40 artykuów (kolory odpowiadaj poszczególnym artykuom) na 192 miejscach skadowania wedug metody ABC (po lewej stronie) oraz schematyczny podzia tej samej strefy na klasy (po prawej stronie). 5. DOBÓR TRASY KOMPLETACYJNEJ Trasa kompletacyjna odpowiada drodze jak naley pokona aby pobra wszystkie artykuy znajdujce si w danym zleceniu kompletacyjnym. Dobór trasy sprowadza si do wybrania odpowiedniej kolejnoci odwiedzania poszczególnych punktów pobrania. Im wicej punktów musimy odwiedzi (im dusza lista kompletacyjna), tym trudniej jest.

(7) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 31. osobie kompletujcej wybra najlepsz tras. Z pomoc przychodz rónego rodzaju algorytmy wspomagajce dobór trasy kompletacyjnej (np.: [1], [8], [23], [28]). Algorytmy te zasadniczo dziel si na dwie grupy: algorytmy optymalne, algorytmy suboptymalne (metody heurystyczne). Algorytmy optymalne (zgodnie z nazw) daj najlepsze rezultaty – czyli wskazuj optymalny (najkrótszy) sposób odwiedzenia wszystkich zadanych punktów i w praktyce sprowadzaj si do rozwizania problemu komiwojaera (traveling salesman problem). Mimo znaczcych postpów w tej dziedzinie (patrz: [1]), ze wzgldu na charakterystyk problemu komiwojaera, nadal najwikszym problemem jest stworzenie wydajnego algorytmu, który w przystpnym czasie bdzie w stanie wyznaczy drog dla kilkudziesiciu, czy te kilkuset, punktów. Alternatyw dla metod optymalnych s algorytmy suboptymalne, czyli algorytmy heurystyczne. Oferuj one znacznie szybsze obliczenia i mog niekiedy dawa (stosunkowo) dobre rozwizania. Do przykadowych metod heurystycznych nale: trasa „S” (S-shape), metoda drogi powrotnej (return), metoda najwikszej przerwy (largest gap), metoda punktu rodkowego (mid-point), metoda ssiednich korytarzy (aisle-by-aisle), metoda kombinowana i kombinowana+ (combined i combined+). Szczegóowy opis poszczególnych algorytmów mona znale w [23]. W praktyce decydujc si na pewien okrelony algorytm doboru trasy naley szuka kompomisu pomidzy jakoci rozwizania (algorytmy generujce trasy optymalne) a czasem potrzebnym na obliczenia (algorytmy heurestyczne). Gównym czynnikiem limitujcym (lub przemawiajcym za) wprowadzeniem danego rozwizania jest dugo list kompletacyjnych (jak wiele rónych linii znajduje si na przecitnym zleceniu na komisjonowania) – trasy dla list o dugoci kilkudziesiciu pozycji mona z powodzeniem wyznacza za pomoc algorytmów optymalnych. Wystpowanie duszych list bdzie raczej wymusza implementacj algorytmu suboptymalnego. Przy omawianiu zagadnieniu wyznaczania trasy kompletacyjnej naley zwróci uwag na dwa fakty: 1. Nie istnieje jeden algoryt wyznaczania trasy optymalnej – metod takich jest co najmniej kilkadziesit – dla przykadu: metody oparte na paszczyznach tncych (cutting planes) metody branch-and-bound, etc. 2. Stref komisjonowania mona zintepretowa jako graf (zgodnie z poniszym rysunkiem), dlatego te do wyznaczania trasy (zarówno optymalnej jak i suboptymalnej) mona wykorzysta dowoln metod znajdujc drog w grafie (a dokadniej: cykl Hamiltona w danym grafie). Nie musz by to rozwizania opracowane z myl o strefie komisjonowania (przykady takie zostay wymienione powyej – metoda trasy „S”, metoda kombinowana, etc.), ale bardziej ogólne algorytmy pozwalajace na wyznaczenie takiego cyklu..

(8) 32. Micha Kacprzak. Rys. 4. Przykadowa interpretacja strefy komisjonowania jako graf. 6. GRUPOWANIE ZLECE Metody grupowania zlece polegaj na czeniu pewnej liczby zlece na komisjonowanie w grupy oraz jednoczesn kompletacj wszystkich zlece z danej grupy. Zagadnienie w literaturze anglojzycznej nazywane jest „order batching”. Celem takiego podejcia jest, skrócenie sumarycznej drogi kompletacyjnej dla wszystkich zlece. Przedstawiono to na poniszym rysunku 5.. Rys. 5. Przykad metody grupowania zlece – algorytmu oszczdnego.

(9) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 33. A, B, C – trasy kompletacyjne dla poszczególnych zamówie, D – trasa kompletacyjna dla poczonych zlece A, B oraz C. Wida , i trasa czona (D) jest dusza (lub co najwyej równa) kadej z tras wyznaczonych dla zlece pierwotnych (A, B, C), a jednoczenie jest wyra nie krótsza od sumy tras A, B i C. Innymi sowy: pewna liczba zlece pierwotnych zostaje zagregowana do jednego zlecenia grupowego; dalszej analizie poddawane jest ju tylko owe zlecenie grupowe. Na ogó, w trakcie procesu kompletacji poszczególne artykuy s przydzielane do poszczególnych zlece pierwotnych ju w momencie pobrania (stosowane s na przykad rónokolorowe pojemniki odpowiadajce poszczególnym zleceniom pierwotnym). Alternatyw jest zgrupowanie wszystkich artykuów wszystkich zlece w jednym miejscu, a nastpnie rozdzielenie ich zgodnie z pierwotnymi zamówieniami. W takim wypadku mówimy o komisjonowaniu dwufalowym. Najogólniej algorytmy grupowania zlece mona podzieli na trzy zasadnicze grupy: Algorytmy bazujce na przyznawaniu pierwszestwa dla zamówie wedug pewnego kryterium (priority rule based algorithms). Jest to grupa najprostszych algorytmów, dwie najpopularniejsze odmiany to: zasada „kto pierwszy” (first come, first served) – zamówienia po kolei s dodawane do grupy, dopóki kolejne zlecenie nie przekroczy moliwoci transportowych przyjtego rodka transportu. W takim wypadku obecna grupa zostaje zamknita, a otworzona zostaje nowa grupa z wanie tym zleceniem. W takim wypadku kolejno moe oznacza chronologiczny porzdek pojawiania si (spywania) zamówie, zasada równolegych partii – tworzone jest kilka (w zalenoci od potrzeb kilkanacie, kilkadziesit) równolegych partii, a kolejne zamówienia jest dodawane do grupy o najniszym numerze, która jednoczenie posiada jeszcze odpowiedni zapas miejsca (first fit rule) lub do grupy która posiada zapas miejsca najbardziej zbliony do rozmiaru danego zlecenia (best fit rule). Algorytmy „oszczdne” (savings algorithms) – algorytmy takie poszukuj „oszczdnoci” (skrócenia drogi kompletacyjnej) poprzez grupowanie zlece. Dla przykadu przedstawionego powyej „oszczdno ” to rónica pomidzy dugoci trasy D, a sum dugoci tras A, B oraz C:. oi s D

(10) ª« s A

(11) s B

(12) s C

(13) º» ¬. ¼. gdzie: oi – oszczdno dla danej grupy zlece, s(L) – dugo trasy dla zlecenia ‫ܮ‬. Algorytmy bazujce na wyborze zamówienia „pierwotnego” (seed) oraz zamówie „towarzyszcych/dodatkowych” (additional orders) wedug pewnych kryteriów (seed algorithms) – ta grupa algorytmów stanowi ogniwo porednie jeeli chodzi o wydajno oraz prdko oblicze pomidzy dwoma wymienionymi powyej typami algorytmów. Ogólna zasada dziaania tej grupy algorytmów zostaa przedstawiona na poniszym schemacie..

(14) 34. Micha Kacprzak. Start. Wybierzpocztkowezlecenie (zgodniezprzyjtymkryterium). Wybierzdodatkowezlecenie (zgodniezprzyjtymkryterium). Tak. Czymonadoda jeszczejakiezlecenia doobecnejgrupy?. Nie. Czysjakiezlecenia nieprzydzielonedo grupy. Tak. Nie Stop. Rys. 6. Schemat dziaania algorytmów typu seed algorithms. Do przykadów metod wyboru pierwotnych zlece mog nalee : wybór losowy, zlecenie o najmniejszej/najwikszej liczbie miejsc pobrania do odwiedzenia (czyli najdusza/najkrótsza lista kompletacyjna), zlecenie o najmniejszej/najwikszej liczbie korytarzy roboczych do odwiedzenia,.

(15) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 35. zlecenie o najmniejszej wartoci sumy wag korytarzy roboczych, które naley odwiedzi (kady korytarz roboczy ma przypisan pewn wag – rosn wraz ze wzrostem odlegoci danego korytarza od pkt Z-O). Posiadajc wyznaczone zlecenie pierwotne, naley stworzy grup zlece poprzez dodanie zlece dodatkowych tak aby: liczba dodatkowych (w stosunku do zlecenia pierwotnego) korytarzy roboczych jakie naley odwiedzi bya jak najmniejsza, obszary wyznaczone poprzez punkty zlecenia pierwotnego oraz dodatkowego jak bardziej si pokryway, obszary wyznaczone poprzez punkty zlecenia pierwotnego oraz dodatkowego jak najmniej si pokryway, zwikszenie obszaru „zajmowanego” przez zgrupowane zlecenie poprzez dodanie zlecenia dodatkowego byo najmniejsze, zwikszenie obszaru „zajmowanego” przez zgrupowane zlecenie poprzez dodanie zlecania dodatkowego byo najwiksze, dodatkowe zlecenia zostaj wyznaczone w sposób losowy. Powyej zostay przedstawione tylko niektóre z moliwych metod wyznaczania zlecenia pierwotnego oraz zlece dodatkowych – duo bardziej bogatsz list takich metod wraz z przykadami mona znale w: [6], [7], [17], [30].. 7. WNIOSKI Powysze punkty wskazuj na bardzo du liczb rónorodnych rozwiza, jakie mog by zastosowane przy realizacji projektu strefy komisjonowania. Osoba projektujca staje przed problemem: „jak przeanalizowa tak wiele moliwych rozwiza w racjonalnym czasie, tak aby wybra rozwizanie najlepsze ?” Samych kombinacji metod wyboru „zamówienia pierwotnego” oraz „zamówie dodatkowych” dla grupowania zlece jest kilkadziesit, a jest to tylko jeden z kilku problemów jakie naley wci pod uwag w caym projekcie. Odpowiedzi na powysze pytanie wydaj si by komputerowe metody symulacyjne – programy komputerowe symulujce prac strefy komisjonowania przy wykorzystaniu wybranej kombinacji metod. Prdko z jak wykonuj obliczenia wspóczesne komputery pozwala na analiz kilkunastu wariantów rozwizania w czasie odpowiadajcym stworzeniu pojedynczego wariantu projektowego w sposób klasyczny. Dodatkowo, sama idea symulacji wskazuje, e otrzymane wyniki bd bardziej odpowiaday wielkociom rzeczywistym (jeeli dane rozwizanie zostanie zaimplementowane), ni wyniki otrzymane przy uyciu klasycznych metod obliczeniowych (zagadnienie to jest poruszane np.: w [9], [11]). Powysze korzyci powoduj, e symulacyjne programy komputerowe s powszechnie wykorzystywane jako narzdzia wspomagajce projektowanie stref komisjonowania (czy te suce analizie poszczególnych elementów z tym zwizanych). Zasadniczo, opracowania poruszajce tematyk metod wykorzystywanych przy projektowaniu strefy komisjonowania mona podzieli na trzy grupy – pierwsze dwie z tych grup.

(16) 36. Micha Kacprzak. wykorzystuj wanie (autorskie) aplikacje komputerowe jako narzdzia wspomagajce przedstawione analizy: publikacje prezentujce przegld moliwych rozwiza dla danego zagadnienia (np. metody grupowania zlece, metody wyznaczania tras kompletacyjnych). Autor wybiera pewn (miarodajn w jego ocenie) grup algorytmów, implementuje oraz porównuje je dla zadanego zestawu (zestawów) danych wejciowych. Analiza otrzymanych wyników pozwala na wycigniecie wniosków odnonie efektywnoci poszczególnych metod – jako przykad takich publikacji mona wymieni : [5], [17], [24], [30], prace skupiajce si na pojedynczej, wybranej metodzie – moe to by metoda autorska lub te metoda uznana przez autora za najefektywniejsz. Celem takiego badania jest uwypuklenie zalet wyrónionej metody. Najczciej suy ku temu porównanie rzeczonej metody z szeregiem innych, istniejcych ju (dobrze udokumentowanych) rozwiza za pomoc mechanizmów analogicznych do opisanych w poprzednim punkcie – przykadowo: [8], [15], swojego rodzaju raport relacjonujcy implementacj danego rozwizania w istniejcym obiekcie logistycznym. Porównujc stan przed wprowadzeniem usprawnienia ze stanem po jego wprowadzeniu, autor otrzymuje informacje o wpywie danej metody na konkretny system logistyczny (czyli w tym przypadku analizowana jest efektywno danej metody dla cile okrelonego, ale rzeczywistego przypadku) – na przykad opracowania: [16], [18], [20]. Wybranie i zaimplementowanie w praktyce (dla sprecyzowanego zadania logistycznego) najlepszej kombinacji konkretnych metod (sporód wszystkich dostpnych) moe by. trudnym zadaniem dla projektanta, gdy: wyniki oblicze (rezultaty symulacji) prezentowane w publikacjach s podawane dla pewnego zestawu (przedziau) danych wejciowych. Przedstawiony zakres jest (z koniecznoci) ograniczony - nie da si zawrze w pojedynczym opracowaniu wszystkich moliwych danych wejciowych. W przypadku kiedy przykadowe dane nie obejmuj danych rzeczywistych stawia to projektanta przed dylematem – „czy ta metoda sprawdzi si dla moich konkretnych danych projektowych ?” Dane opracowanie moe dostarczy pewnych przesanek (wykresy, linie trendu, wzory analityczne) o przewidywanej efektywnoci metody nawet dla danych wejciowych nie znajdujcych si bezporednio w opublikowanej analizie. Czasami jednak dane te s niewystarczajce aby podj racjonaln decyzj o wykorzystaniu (bd nie wykorzystaniu) danej metody w powstajcym projekcie. w praktyce niemoliwe jest wskazanie opracowania opisujcego (porównujcego) wszystkie moliwe rozwizania z danego obszaru (np.: wszystkich moliwych sposobów grupowania zlece) - uniemoliwia to sama liczba dostpnych metod oraz ich kombinacji. Tym samym aby wyoni najlepsze rozwizanie na potrzeby tworzonego projektu wymagane jest przeanalizowanie algorytmów (i ich wydajnoci) opisanych w kilku (kilkunastu) rónych opracowaniach z danego obszaru (np.: grupowania zlece), w rónych publikacjach porównywane s róne metody z danego obszaru – brak jednolitej bazy odniesienia dla testów – wraz z argumentami przytoczonymi w poprzednim punkcie znaczco utrudnia to porównanie wikszej liczy algorytmów celem wybrania rozwizania najlepszego. Istniej pewne popularne metody, które zwyczajowo su jako baza do porówna z innymi metodami (np.: trasa „S” dla.

(17) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 37. metod wyznaczania trasy kompletacji czy te metoda ABC rozlokowania artykuów w strefie komisjonowania), ale wykorzystanie jako podstawy tych (lub te innych) metod nie jest w aden sposób unormowane. Ze wzgldu na powysze argumenty, moe zaistnie konieczno stworzenia przez projektanta osobnej aplikacji porównujcej pewne, wyselekcjonowane na podstawie analizy dostpnych publikacji, algorytmy. Program taki, jak praktycznie kada aplikacja z tego obszaru musi zawiera pewne niezbdne do jej dziaania elementy: interfejs uytkownika pozwalajcy na obsug caego programu, sposób generowania (lub importu) danych o zleceniach i artykuach (elementy zadania logistycznego), pewn reprezentacj graficzna strefy komisjonowania lub moliwo stworzenia strefy o zadanej konfiguracji (ukad przestrzenny strefy komisjonowania), algorytm(y) przydziau artykuów do lokacji (przydzia artykuów do miejsc pobra), algorytm(y) wyznaczania tras kompletacyjnych (dobór trasy kompletacji). Poniewa program ma suy wyonieniu najlepszej kombinacji z wyrónionych („obiecujcych”) metod mona przyj , e zostanie zaimplementowany wicej ni jeden algorytm przydziau artykuów do lokacji oraz wicej ni jeden algorytm doboru trasy kompletacyjnej. Naturalnie, powysze elementy to tylko niezbdne minimum pozwalajce na caociowe wyznaczenie trasy kompletacyjnej dla danego zestawu danych wejciowych oraz porównanie otrzymanych wyników. Kady z nich mona praktycznie dowolnie rozbudowywa poprzez implementacj wikszej liczby algorytmów. Moliwe jest te zaprogramowanie dodatkowych elementów jak chociaby algorytmów grupowania zlece na komisjonowanie. Naley zwróci uwag, e taki program stanowi swoist kompilacj (w sensie moliwoci, nie konkretnych fragmentów kodu ródowego) istniejcych ju rozwiza, tym samym do pewnego stopnia je powiela. Analogicznie wyglda sytuacja kiedy prezentowana jest nowa metoda (algorytm): zaómy, e pewna osoba opracowaa now metod wyznaczania trasy kompletacyjnej – nowy algorytm heurystyczny pozwalajcy w szybki sposób wyznaczy tras kompletacyjn o dugoci zblionej do trasy optymalnej. W jaki sposób zostaje dowiedziona efektywno. tej metody? Opracowany zostaje program posiadajcy wszystkie wymienione dla poprzedniego przykadu elementy, a oprócz tego zaimplementowana zostanie nowa metoda w celu porównania jej wydajnoci z metodami ju istniejcymi. Fragment programu odpowiadajcy za implementacj nowej metody najprawdopodobniej bdzie stosunkowo niewielk czci caoci (jeeli chodzi o objto kodu ródowego, czy te czas potrzebny na implementacj), a jednoczenie stanowi bdzie jedyny prawdziwie nowatorski element caej aplikacji. Zoono problemów zwizanych z komisjonowaniem (i nie tylko) w praktyce wymusza stosowanie programów komputerowych w celu analizy i oceny efektywnoci poszczególnych rozwiza oraz jako wspomaganie procesu projektowego. Obecnie stosowane podejcie polega na tworzeniu autorskich aplikacji, z których kada musi posiada pewne bazowe funkcjonalnoci. Fakt ten z kolei wymusza na poszczególnych autorach odtwarzanie istniejcych rozwiza lub tworzenie wasnych procedur o zblionej efektywnoci i moliwociach. Przykadowo: w celu wygenerowania losowych danych odnonie artykuów i zlece na komisjonowanie mona posuy si jedynym z kilkudziesiciu atwo dostpnych algorytmów lub te stworzy w tym celu wasn procedur. Wykorzystanie dowolnego sporód tych rozwiza, bdzie miao jedynie marginalny wpyw na ostateczne.

(18) 38. Micha Kacprzak. funkcjonalnoci oraz efektywno caego programu, niemniej taki algorytm (w pewnej formie) musi zosta zaimplementowany. Oznacza to pewien czas i wysiek powicony przez kadego z autorów na stworzenie bardzo zblionego rozwizania. Alternatyw dla powyszego schematu jest stworzenie pewnej „bazowej aplikacji”, która stanowiaby pewn baz (i punkt odniesienia) dla dalszych bada prowadzonych w poszczególnych obszarach zwizanych z komisjonowaniem. Program taki posiadaby bazowe funkcjonalnoci implementowane w wikszoci (jeeli nie we wszystkich) aplikacjach autorskich. Nowe metody i rozwizania byby sukcesywnie dodawane do istniejcej ju bazy (katalogu) rozwiza – ale dodawana byaby tylko wspomniana „nowa metoda”, bez koniecznoci kadorazowego odtwarzania podstawowych funkcji. Powstanie i wykorzystywanie takiego bazowego programu pozwolioby to na: stworzenie duo bardziej rozbudowanej aplikacji, zawierajcej poka n cz dostpnej wiedzy na temat procesów komisjonowania. Z czasem do programu dodawane mogyby by kolejne algorytmu z obszarów rónych podproblemów zwizanych z komisjonowaniem, oszczdno czasu – brak koniecznoci odtwarzania podstawowych rozwiza pozwala si skupi na opracowaniu (dopracowaniu) nowych metod, czy te waciwej pracy badawczej, posiadanie standardowego punktu odniesienia wykorzystywanego przy porównywaniu rozwiza – dodajc tylko nowy algorytm do istniejcej bazy, bardzo atwo jest porówna jego efektywno w stosunku do zaimplementowanych ju rozwiza, zagregowanie posiadanej wiedzy – istniejca baza rozwiza okrelaaby obecny stan wiedzy, pozwalaaby na szybkie okrelenie jakie metody zostay zaimplementowane, jaka jest ich wydajno , wskazywaaby take kierunki dalszych bada. Poza aspektem badawczym, istnienie takiej aplikacji pozwolioby na wspomaganie rozwizywania problemów praktycznych - odpowiedzi na pytanie: „jak stref komisjonowanie naley zaprojektowa dla konkretnego zadania logistycznego (danych projektowych)?”. Dua liczba zaimplementowanych algorytmów pozwoliaby na rzetelny wybór najlepszego rozwizania (wariantu projektowego) bez „niepewnoci” opisanej powyej.. 8. PODSUMOWANIE W powyszej pracy przedstawiona zostaa pewna koncepcja rozbudowanej aplikacji komputerowej sucej zarówno jako baza do bada naukowych jak i do rozwizywania problemów praktycznych – wspomagania projektowania zrónicowanych stref komisjonowania. Program taki wydaje si by rozwiniciem obecnie stosowanej metodyki bada procesów komisjonowania, kadcej nacisk na autorskie aplikacje komputerowe. Rozwizanie takie pozwolioby na stworzenie wspólnej ujednoliconej bazy sucej do porównania poszczególnych rozwiza oraz dalszych bada nad procesami komisjonowania..

(19) Uproszczenie zastosowania metod symulacyjnych do projektowania stref komisjonowania. 39. Bibliografia 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.. 12. 13. 14. 15.. 16. 17. 18. 19. 20.. 21. 22. 23. 24.. 25. 26. 27.. Applegate D. L., Bixby R. E., Chvatal V., Cook W. J.: The traveling salesman problem - a computational study. Princeton University Press, Princeton 2006. Cormen T. H., Leiserson C. E., Rivest, R. L. i Stain C.: Introduction to algorithms. Third edition. The MIT Press. Cambridge, 2009. Fijakowski, J.: Technologia magazynowania. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1995. Hamberg R., Verriet V.: Automation in Warehouse Development. Springer-Verlag, Londyn 2012. Henn S., Schmid V.: Metaheuristics for order batching and sequencing in manual order picking systems. Computers & Industrial Engineering, vol. 66, s. 338-351, 2013. Henn S., Koch S., Wascher G.: Order batching in order picking warehouses: A survey of soluton approaches. University Magdeburg, Magdeburg 2011. Ho Y.-C., Su T.-S., Shi, Z.-B.:Order-batching methods for an order-picking warehouse with two cross aisles. Computers & Industrial Engineering, vol. 55, s. 321-347, 2008. Jachimowski, R.: Algorytm metaheurystyczny dla problemu ukadania tras pojazdów. Logistyka 6/2014, s. 4616-4624, Pozna 2014. Kacprzak, M.:Metoda wyznaczania tras kompletacji wg kryterium minimalnej cznej ich dugoci dla realizacji ustalonej liczby zlece kompletacyjnych. Politechnika Warszawska, Warszawa 2010. Kodawski, M: Klasowe metody rozmieszczenia asortymentu i ich wpyw na wydajno procesu kompletacji. Logistyka 4/2012, s. 379-309. Pozna 2012. Kostrzewski, M.: Porównanie metod projektowania magazynu - projektowanie wg procedury analitycznej oraz przy uyciu narzdzia symulacyjnego. Prace naukowe PW - Transport. Zeszyt 70, Warszawa 2009. Lewczuk, K.: Metoda projektowania obiektów logistycznych w aspekcie harmonogramowania procesów transportu wewntrznego. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska, Warszawa 2010. Lewczuk, K.: Organizacja procesu magazynowego a efektywno wykorzystania zasobów pracy. Logistyka 4/2011, s. 563-570. Pozna 2011. Lorenc, A. K.: Planowanie rozmieszczania produktów w magazynie – najnowsze rozwizania i trendy rozwojowe. Logistyka 3/2013 s. 3838-3844. Pozna 2011. Oncan, T.: A Genetic Algorithm for the Order Batching Problem in Low-Level Picker-to-Part Warehouse Systems. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists. Hong Kong, 2013. Pajk B. ,Kolmasiak C.:Wykorzystanie metody ABC w doskonaleniu procesów magazynowania. Logistyka, 6/2013, s. 674-677. Pozna 2013. Pan C.-H., Liu S.-Y.: A Comparative Study of Order Batching Algorithms. International Journal of Management Sciences, 6/1995, s. 691-700. Pan J.-H., Wu M.-H.: A study of storage assignment problem for an order picking line in a pick-and-pass warehousing system. Computers & Industrial Engineering, vol. 57, s. 261–268, 2009. Petersen C., Aase G.: A comparison of picking, storage, and routing policies in manual order picking. International Journal of Production Economics, vol. 92, s. 11-19, 2004. Petersen C., Aase G., Heiser D.: Improving order-picking performance through the implementation of class-based storage. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management vol. 34, s. 534-544, 2004. Ratkiewicz, A.:Metody uzupeniania strefy kompletacji w procesie komisjonowania. Logistyka 4/2010. Pozna 2010. Ratkiewicz, A.: Efektywno procesu kompletacji. Pozna: Logistyka 4/2011, s. 794-900. Pozna 2011. Roodbergen, K: Layout and Routing Methods for Warehouses. Ph.D. Thesis. The Netherlands TRIAL Research School, 2001. Rouwenhorst B., Reuter B., Stockrahm V., van Houtum G., Mantel R., Zijm W.: Warehouse design and control: Framework and literature review. European Journal of Operational Research, vol. 122, s. 515533, 2000. Sobczak P.: Analiza efektywnoci systemu Pick by light. Logistyka 4/2014, s. 1214-1221. Pozna 2014. Sobczak P.: Analiza efektywnoci systemu Pick by voice. Logistyka 4/2014, s. 1222-1228. Pozna 2014. Taylor D.:Introduction to Logistics Engeneering. Taylor & Francis Group. Boca Raton 2009..

(20) 40. Micha Kacprzak. 28. Theys C., Braysy O., Dullaert W., Raa B.:Using a TSP heuristic for routing order pickers in warehouses. European Journal of Operational Research, vol.200, s. 755–763, 2009. 29. Tompkins J., White A., Yavuz B., Tanchoco J.:Facilities planning. John Wiley & Sons, 2003. 30. Van der Poort E., De Koster M., Wolters M.: Efficient orderbatching methods in warehouses. International Journal of Production Research, vol. 37, s. 1479-1504, 2010.. SIMPLIFIED USAGE OF SIMULATIONS METHODS FOR ORDER PICKING AREA DESIGN Summary: Article gives examples of algorithms and methods that can be used during creation of efficient order picking area. Number of possible choices and solutions indicated that computer support (including simulations methods) needs to be used for effective analysis. Some limitations and drawbacks of current approach to applications used in research of order picking – related topics are provided. Finally, solution in form of larger and constantly developed application serving as a base for comparison and further research is given. Keywords: order picking, simulations, order picking area. .

(21)