Zu treffende Entscheidungen bei der Implementierung eines Ware-zur-Person-Systems für eCommerce Fulfillment - FORTNA

Artikel

Zu treffende Entscheidungen bei der Einführung eines Ware-zur-Person-System für
E-Commerce Fulfillment

Warum sollten Sie Goods-to-Person (GTP) für die e-Commerce-Abwicklung in Betracht ziehen?

In vielen Vertriebszentren ist die Kommissionierung die arbeitsintensivste Tätigkeit überhaupt. Der Kommissioniervorgang selbst besteht oft aus einem beträchtlichen Zeitaufwand, der damit verbracht wird, zwischen den Lagerorten hin und her zu laufen, um die Artikel zu entnehmen. Dies gilt insbesondere für E-Commerce-Vorgänge mit geringen Stückzahlen pro Auftrag. Ware-zur-Person (GTP)-Systeme eliminieren dieses unproduktive Laufen, indem sie das Produkt zum Kommissionierer bringen, anstatt dass der Kommissionierer Zeit damit verbringt, sich zum Produkt zu bewegen. Dies steigert die Produktivität, verringert den Arbeitsaufwand und hat oft zusätzliche Vorteile, wie z. B. eine höhere Flächeneffizienz.

Der Einsatz eines kapitalintensiven Systems wie eines GTP erfordert einen Business Case. Abgesehen von dem Kompromiss zwischen Kapital- und Arbeitseinsparungen benötigen GTP-Systeme in der Regel auch weniger Stellfläche. Im Allgemeinen verringern sie auch die Abhängigkeit eines Betriebs von Arbeitskräften, obwohl sie möglicherweise mehr Wartungspersonal erfordern. Ein weiterer Aspekt ist die Flexibilität bei der Anpassung an veränderte Lager- und Durchsatzanforderungen. Es gibt viele Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, und jede Situation ist einzigartig. Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf dem Vergleich und der Gegenüberstellung der verschiedenen Arten von GTP-Systemen für den elektronischen Geschäftsverkehr, nicht aber auf der Darstellung des gesamten Business Case für die Implementierung.

Bei den vielen verschiedenen Technologievarianten, die es gibt, kann es entmutigend erscheinen, die richtige für Ihr Unternehmen auszuwählen. e-Commerce-Betrieb. In diesem Artikel gliedern wir die Entscheidung in einige wenige Konzepte auf und erörtern diese Konzepte anhand erster Grundsätze. Erste Prinzipien sind Aussagen, die kategorisch wahr sind und als Grundlage für logische Schlussfolgerungen dienen. Wenn Sie z. B. einem Karussell Träger oder Ebenen hinzufügen, müssen Sie nach den ersten Grundsätzen die Speicherkapazität jedes Karussells erhöhen und damit die Gesamtzahl der benötigten Karussells aus der Sicht des Speichers verringern. Gleichzeitig muss eine Vergrößerung des Karussells auch die Durchsatzkapazität jedes Karussells verringern und somit die Anzahl der benötigten Karussells aus Sicht des Durchsatzes erhöhen.

Unsere Entwurfsmethodik verwendet auf ersten Prinzipien basierende Überlegungen, um zu einer Lösung zu gelangen, indem sie Fragen auf höherer Ebene, die nur mit "es kommt darauf an" beantwortet werden können (z. B. Welches ist das beste GTP-System?), in Fragen auf niedrigerer Ebene umwandelt, die direkt mit ersten Prinzipien beantwortet werden können (z. B. Erhöht das Hinzufügen von Ebenen den Speicherplatz und den Durchsatz ... und wenn ja, um wie viel?). Dieser Prozess stellt sicher, dass die Lösungen vollständig verstanden und auf die jeweiligen Geschäftsprobleme zugeschnitten werden.

Was ist ein Ware-zur-Person-System (GTP)?

Im Allgemeinen besteht ein GTP-System aus drei Komponenten:

  • Eine Automatisches Kleinteilelagerwo das Produkt in Behältern, Kisten oder Schalen gelagert wird[1] und mit einer automatisierten Technologie abgerufen werden
  • Die GTP-Arbeitsplätze, an denen die Bediener[2] Produkte aus Spenderbehältern von SKUs entnehmen und in Auftragsbehälter legen (diese Funktionen können auch von einem Pick-and-Place-Roboterarm ausgeführt werden), und
  • Ein Transportsystem (Förderband oder autonome mobile Roboter), das die automatische Lager- und Bereitstellungs-Technologie mit den Arbeitsplätzen verbindet.

Die Beschlüsse

Entscheidung #1: Vernetzt oder nicht vernetzt?

Eine der ersten Entscheidungen, die zu treffen sind, ist die Frage, ob das System vernetzt werden soll. Ist es wichtig, dass jeder Behälter im Regalbediengerät an jeden GTP-Arbeitsplatz weitergeleitet werden kann? Wenn ja, benötigen Sie ein Transportnetzwerk für die Weiterleitung von Behältern zwischen dem Regalbediengerät und den GTP-Arbeitsplätzen, oder Sie müssen jeden Artikel in jedem Gang des Regalbediengerätes lagern. Der Hauptvorteil des Fördernetzwerks besteht darin, dass Sie die Lager- und Bereitstellungsfunktionen von den Arbeitsstationen entkoppeln können. Das bedeutet, dass weniger Bestände gelagert werden müssen, was die Lagerkosten senkt - auch wenn diese Einsparungen durch die Kosten für die Fördertechnik wieder aufgehoben werden können.[3].

goods-to-person-network

Nicht vernetzte GTPs haben eine Eins-zu-eins-Entsprechung zwischen Gängen und Arbeitsplätzen, und nicht vernetzte GTPs können jeden Artikel in jedem Gang an jeden Arbeitsplatz senden.

Entscheidung #2: Wie viele GTP-Arbeitsplätze?

Wenn das System vernetzt ist, ist die Auslegung der Arbeitsplatzkapazität und der Lager-/Retrievaltechnik unabhängig. Um zu bestimmen, wie viele GTP-Arbeitsplätze Sie benötigen, können Sie die Anzahl der zu erfüllenden Auftragszeilen und die erwartete Produktivität der GTP-Arbeitsplätze verwenden[4]. Nehmen wir zum Beispiel an, dass die Produktivität der Arbeitsstation 500 Zeilen pro Stunde (LPH) oder 750 Einheiten pro Stunde (UPH) beträgt, basierend auf dem Arbeitsinhalt, dem Auftragsprofil und der persönlichen Ermüdungs- und Verzögerungszulage. Wenn die Anforderungen an einem Auslegungstag 2.900 LPH betragen, würde dies bedeuten, dass ein System mit einer Auslastung von 85% arbeitet[5] würde sieben Arbeitsstationen erfordern. Es handelt sich um eine einfache Berechnung, bei der die Kapazität der GTP-Arbeitsplätze unabhängig von der Einstellung der Kapazität des Lager-/Retrievalsystems ist.

Entscheidung #3: Wie viel Speicherkapazität?

Alle Lager- und Bereitstellungssysteme haben zwei grundlegende Funktionen:, nämlich die Bereitstellung von Lagerplätzen für den Bestand im System und die Bereitstellung des Produkts, wenn es für einen Auftrag benötigt wird. Wir denken bei Lagerplätzen an die Kapazität (z. B. muss das System 25.000 Behälter lagern). Bei der Auslagerung des Produkts denken wir an die Durchsatzkapazität (in der Regel gemessen an der Anzahl der Doppelzyklen - Einlagerung und Auslagerung im selben Zyklus -, die das System durchführen kann).

Die Anzahl der Abrufzeilen muss aber nicht gleich der Anzahl der Auftragszeilen sein. Das heißt, die Anzahl der benötigten Abrufzeilen ist immer kleiner oder gleich der Anzahl der Auftragszeilen. Wie viel weniger, hängt von einem Faktor ab, der als Zeilenreduzierungsfaktor: bezeichnet wird: die Anzahl der Auftragszeilen, die für jede Abrufzeile erfüllt werden. Wie viele Auftragszeilen können wir aus dem Behälter entnehmen, bevor wir ihn zum Einlagern zurückschicken? Ein Beispiel: Wir haben vorhin einen Bedarf von 2.900 Auftragszeilen pro Stunde angegeben. Bei einem Zeilenreduzierungsfaktor von 1,33 entspräche das 2.180 benötigten Auslagerungszeilen pro Stunde.

Entscheidung #4 - Welches Speicher-/Retrievalsystem?

Jetzt kommt der interessante Teil ... Sie nehmen die soeben ermittelten Anforderungen an die Ein- und Auslagerung (z. B. 25.000 Behälterstellplätze und 2.180 benötigte Doppelspiele pro Stunde) und entscheiden sich für eine automatische Ein- und Auslagerungstechnologie.

Bevor wir mit der Diskussion beginnen, sollten Sie mit den unten aufgeführten Technologien vertraut sein.

Berechnen Sie mögliche Arbeitseinsparungen mit dem FORTNA Goods-to-Person Tool

Verbessern Sie die Kommissionierproduktivität mit Goods-to-Person-Technologien. Nutzen Sie unser Bewertungstool, um mögliche Einsparungen durch Automatisierung zu berechnen.

Einsparpotenzial jetzt berechnen
grey-orange-autonomous-mobile-robot-gtp

Automatisierte Speicher-/Retrievaltechnologien für GTP

In den letzten Jahren hat es eine explosionsartige Zunahme von Technologien gegeben, die in der Lage sind, Produkte automatisch von einem Lagerort zu einem Bediener zu transportieren. Die meisten dieser Technologien fallen in einige wenige Standardkategorien, die wir im Folgenden näher beschreiben. Diese konventionellen GTP-Technologien sind seit Jahren auf dem Markt, und es gibt zahlreiche Beispiele, die eine gute Investitionsrentabilität aufweisen.

Right: Ein Bot zum horizontalen Bewegen von Inventargondeln zu Kommissionierplätzen

automated-solution-autostore-goods-to-person

Es gibt auch Automatisierungsunternehmen, die mobile Roboterlösungen auf den Markt bringen, bei denen Flotten autonomer mobiler Roboter (Bots) eingesetzt werden, um Lagerhülsen horizontal zu den Kommissionierplätzen zu transportieren, sowie Speichersysteme mit hoher Dichte die mit mobilen Robotern den vertikalen Raum durchqueren, um die Lagerdichte in einem Gebäude zu maximieren. Andere Unternehmen bringen spezialisierte Systeme für die Handhabung von Kleidungsstücken und kleinen Gegenständen oder Portalsysteme für größere, sperrige Produkte auf den Markt.

Die folgenden Ausführungen konzentrieren sich auf die drei gebräuchlichsten Speicher-/Retrievaltechnologien, da sie weit verbreitet sind, sich seit langem bewährt haben und von einer Vielzahl von Anbietern erhältlich sind. Darüber hinaus können die für diese Technologien erörterten Konzepte auf jede andere auf dem Markt befindliche Technologie ausgeweitet werden.

Left: Ein Speichersystem mit hoher Dichte

automated-solution-goods-to-person

Horizontale Karussells mit automatisierten Entnahmevorrichtungen

Bei dieser Technologie werden die Behälter in horizontalen Trägern gelagert, die viele Lagerebenen in einer einfach oder doppelt tiefen Lagerkonfiguration aufnehmen können. Die Träger sind oben und unten durch Kettenförderer miteinander verbunden, so dass die Träger gedreht werden können, um jeden beliebigen Lagerplatz zu erreichen. Automatisierte Entnahmevorrichtungen bewegen sich vertikal, um einen Behälter aus einem Lagerplatz zu entnehmen und ihn an eine Abhol- und Abgabestation zu liefern. Die Entnahmevorrichtung bewegt sich unabhängig von dem sich drehenden Karussell und liefert die Behälter an die P&D-Station, während sich das Karussell zum nächsten Lagerplatz dreht.

automated-solution-goods-to-person

Mini-Lastkräne

With this technology, storage racks hold totes in either single-deep or multi-deep configurations. There are generally storage racks on both sides of an aisle. A crane travels in both the horizontal direction and the vertical direction simultaneously to access any location and deliver any requested tote to the P&D station. Typically, there is only one crane per aisle.

illustration-goods-to-person-solution

Shuttle-based systems

With this technology, as with mini-load crane systems, storage racks hold totes in either single-deep or multi-deep configurations. There are storage racks on either side of an aisle. However, in a shuttle-based system, the horizontal and vertical travel are accomplished by two independent technologies. The horizontal travel is accomplished via a shuttle; small robots that travel within one level and one aisle of a shuttle-based system. The shuttles deliver the totes to the end of an aisle, where the tote transfers to a vertical lift that then moves the tote vertically as necessary, including to the P&D station. The robots and the lift operate independently of one another.

The first step is to evaluate how each of the three storage/retrieval technologies would handle your requirements. Next, we examine the “first principles” that will drive your storage/retrieval selection, realizing that storage and throughput capacity must both be met for a design to be acceptable.

As can be seen from the sidebar, each storage/retrieval system has its own concept of storage and throughput capacity determination.

Horizontal carousels with automated extractors

For horizontal carousels, for a given number of carriers, height, and whether a single-deep or double-deep configuration is used, it is straightforward to determine the minimum number of carousels needed from a storage requirement perspective. Likewise, for this configuration, an estimate of the throughput capacity of a carousel can be determined, which will allow us to determine what is the minimum number of carousels needed from a throughput requirement perspective. The overall number of carousels required will be the maximum of these two minimums.

For example, let’s assume that we have configured our carousels to have 72 carriers with 13 levels per carrier and we will utilize double-deep storage. This means that each carousel provides 1,872 storage positions. This implies that 14 carousels will be needed to provide enough storage positions to meet or exceed our need for 25,000 positions. Let’s further assume that we have determined the capacity of each carousel in this configuration to be 200 dual cycles per hour. This implies that 11 carousels will be needed to meet or exceed the 2,180 dual-cycles per hour. Therefore, we will need to provide at least 14 carousels with this configuration of storage depth, number of carriers, and levels.

By changing the configuration of each carousel by adding carriers or levels to each carrier will drive down the number of carousels needed from a storage perspective. However, this will also decrease the throughput capacity of each carousel and drive up the number of carousels needed from a throughput perspective. The system cost is proportional to the number of storage positions provided and the number of extractors. Thus, for a given number of storage positions, we’d like the configuration that leads to the fewest number of extractors that meet the throughput requirements of the system. This implies that the optimal horizontal carousel configuration in this example is likely larger than the initial configuration above.

Mini-Lastkräne

For mini-load crane systems, for a given number of levels, columns, and whether a single-deep or multi-deep configuration is used, we can determine the minimum number of aisles needed from a storage requirement perspective. Likewise, for this configuration, an estimate of the throughput capacity of a mini-load crane can be determined, which will allow us to determine what is the minimum number of cranes needed from a throughput requirement perspective. The overall number of aisles required will be the maximum of these two minimums.

For example, let’s assume that we have configured our mini-load aisles to have 80 columns with 14 levels per storage rack and we will utilize a double-deep storage. This means that each aisle provides 4,480 storage positions. This implies that six aisles will be needed to provide enough storage positions to meet or exceed our need for 25,000 positions. Let’s further assume that we have determined the capacity of each crane in this configuration to be 80 dual cycles per hour. This implies that 28 aisles will be needed to meet or exceed the 2,180 dual-cycles per hour. Thus, we will need to provide at least 28 aisles of this configuration.

By changing the configuration of each aisle by reducing the number of columns or levels in each rack will drive up the number of racks (and cranes) needed. However, first principles tell us that this will also increase the throughput capacity of each crane and drive down the number of aisles needed from a throughput perspective. The system cost is proportional to the number of storage positions provided and the number of cranes. Thus, for a given number of storage positions, we’d like the configuration that leads to the fewest number of cranes, meeting the throughput requirements of the system. This implies that the optimal mini-load aisle configuration in this example is likely smaller than the initial configuration above.

Shuttle-based systems

As with a mini-load system, the storage capacity of a shuttle aisle is dependent on the number of columns, levels, and depth of storage. We can then determine the number of aisles needed for the overall system storage requirements. However, shuttle systems differ from a mini-load in the way throughput capacity of a system is affected by its configuration. Because throughput is dependent on shuttles performing horizontal movement and lifts providing vertical movement, the overall throughput is the lesser of the throughput of these two components. In practice, it is usually the lift that is the constraint. The throughput of the aisle can be used to determine the number of aisles needed. As with the other systems, the overall number of aisles required will be the maximum of the values calculated based on storage and throughput.

For example, let’s assume that we have configured our shuttle aisles to have 100 columns with 13 levels per storage rack and we will utilize a double-deep storage and one lift per aisle, meaning that each aisle provides 5,200 storage positions. This implies that five aisles will be needed to provide enough storage positions to meet or exceed our need for 25,000 positions. Let’s further assume that we have determined the capacity of each shuttle in this configuration to be 90 dual cycles per hour. This implies that with our 13 levels, each aisle has the capacity for 1,170 dual cycles per hour. Let’s also assume with this configuration, each lift can achieve 500 dual cycles per hour. This implies that the throughput capacity of an aisle in this configuration is 500 dual cycles and that five aisles would also be needed from a throughput perspective. Therefore, we will need to provide at least five aisles of this configuration.

By changing the configuration of each aisle by adding a lift, we can reduce the number of aisles needed from a throughput perspective. However, the number of aisles needed from a storage perspective remains unchanged. And given that the system cost is proportional to the number of storage positions provided, the number of shuttles and the number lifts, considering only that change in the configuration for this example would not be beneficial for the cost of the above system.

The Evolution of GTP

The lines between the systems described above continue to blur as incremental advances are brought to market. These variant systems come in a number of flavors, but all of them can be examined using the same analytical processes described above. Some of the changes that are taking place include the following:

Roaming shuttles, multi-tier shuttles

The above shuttle example leads us to a variation to the one shuttle per level design used in the discussion above. That is, shuttle-based systems can be implemented with shuttles that roam between levels or even between aisles. Utilizing roaming shuttles in the above example, where our total shuttle capacity was more than 2x the lift capacity, can allow us to reduce the cost of the system. Note that to enable roaming shuttles adds cost to a system (on a per shuttle basis) and so it is not always optimal to perfectly match total shuttle capacity with lift capacity. There are also related systems that have shuttles that can access inventory on two different levels.

Multi-crane mini-load systems

Some mini-load systems have developed methods to allow multiple cranes to work within the same aisle, allowing for greater throughput at the expense of more crane units.

Bot-based vertical transport

Several systems on the market now use shuttle-like bots to handle both the horizontal movement of product as well as the vertical movement. Depending on the specific configuration, these systems can either be used to address very slow-moving or very fast-moving product.

It is clear that these technologies have a “profile” or “sweet spot” based on how they are configured. That is, each technology has a certain storage and transaction cost profile that can be characterized in terms of the cost to provide a storage location and the cost to execute a throughput transaction. Likewise, each SKU has a storage and a throughput need. So, the problem can be thought of not only in terms of comparing each automated/storage technology against each other, but also a mapping of each SKU to the technology that aligns best with the transaction velocity, dimensions, and SKU order profile.

chart-ecommerce-metrics

Although the different technologies typically address different SKU populations, they can sometimes be configured to address the same SKU population at similar cost. For example, the table on the right illustrates the storage and throughput performance of one unit for two different technologies (one modular mini-load aisle or one standard horizontal carousel with robotic extractor) for a particular configuration from two different companies.

Deciding which automated storage/retrieval technology

As can be seen above, the decision of which automated/storage technology/ies to deploy is multi-faceted. Each technology addresses a specific order/SKU profile, and no one manufacturer produces all types of GTP technologies. For static storage and throughput requirements, the above first-principles-based thought process will drive you towards the optimal answer to this decision.

But another way to think about this decision is in terms of the certainty of the storage and throughput requirements. Uncertainty requires the thought process to be expanded to consider the sensitivity of the decision to this uncertainty as well as the tipping point in moving from one type of technology to another. This is where resources that allow you to consider multiple scenarios are especially valuable.

chart-goods-to-person-throughput-storage-capacity

Left: An illustration of the fundamental throughput and storage tradeoffs in carousels, mini-load, and shuttle-based systems as aisle length increases. This is supplemented with cost data not represented.

Thinking beyond GTP

GTP systems provide significant benefits when the percent of time an operator spends walking is high due to low pick density and/or there is a premium on the value of the floor space. In addition, a GTP can reduce the time to access SKUs while still providing a shared inventory storage strategy, which can be costly in a conventional system as SKU proliferation increases.

On the other hand, there are many other technologies and processes that should be considered before deciding a GTP system is the answer. Often, a well-designed operation that uses an appropriate balance of manual labor supplemented with the right technologies will yield the best business case and the most efficient operation. Assuming that higher automation solutions are the best solution can sometimes lead down the wrong path. It is also important to note that GTP systems are not the pinnacle of high automation solutions. Although they eliminate the travel time associated with picking, the picking task itself still accounts for a significant portion of the labor in a distribution center. As alluded to above, many companies are developing robotic picking systems capable of reliably picking individual items into a container, thereby automating the entirety of the picking process.

chart-goods-to-person-analysis

Resources Available at FORTNA® to Help

FORTNA has experts available to navigate the complex process of designing the optimal fulfillment process. In addition, FORTNA has developed proprietary software to help with this decision process. Our data analysis package, FORTNADCmodeler®, has been extended to include a GTP Report™, which provides a perspective on how many tote storage locations must be provided based on various splits of the SKUs being included in the GTP. This report also provides the corresponding throughput values for those SKUs. These values form the basis for input into our GTP Optimizer™, which applies investment figures to the thought process outlined above to arrive at the optimal GTP for given storage and throughput requirements.

Right: An output from the GTP Report™ illustrating how differences in which SKUs are included in the GTP can impact the throughput and storage positions required in the GTP

chart-goods-to-person-storage-requirements

We have also developed an analysis package that is more comprehensive than GTP, the Automation Fulfillment Optimizer™, which provides a mapping of SKUs to a broad array of fulfillment technologies (GTP, A-frames, continuous dispensing units, Bot-assisted picking, manual picking, etc.).

This combination of software and industry expertise allows FORTNA to provide a detailed and unique analysis to aid the decision-maker in evaluating the business case for a GTP to fulfill e-Commerce orders.

Left: An output from the Automated Fulfillment Optimizer™ illustrating a mapping of SKUs to relevant fulfillment approaches.

[1] For simplicity, we will use tote throughout.

[2] These functions can also be performed by a pick-and-place robotic arm.

[3] For the remainder of this paper, we assume a networked GTP system.  The concepts of this paper still apply to non-networked systems; however, the application of the concepts differs slightly.

[4] GTP workstation productivity rates are dependent on the work content of the activity.  That is, the work content may include value-added-services, bubble wrapping the product, weighing the product, etc., in addition to the pick and put activities.

[5] There are many reasons why one should not design a system with an assumption of 100% utilization.  Choosing the correct utilization level requires a detailed understanding of how work will be allocated to the GTP over time.

 
Veröffentlicht / aktualisiert 11.01.2021