Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10652
Authors: Kübler, Patrick
Title: Ganzheitliches Verfahren zur Lösung der operativen Planungsprobleme in der Person-zur-Ware-Kommissionierung
Other Titles: A new method for solving the joint dynamic storage location assignment, order batching and picker routing problem in manual picker-to-parts warehouses
Issue Date: 2019
Publisher: Stuttgart : Fraunhofer Verlag
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
metadata.ubs.publikation.seiten: XIX, 181
Series/Report no.: Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung;90
URI: http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10669
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-106694
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10652
ISBN: 978-3-8396-1504-1
Abstract: Kurze und zuverlässige Lieferzeiten werden bei der Kaufentscheidung immer entscheidender. Effizient betriebene Kommissioniersysteme werden damit zu einem wichtigen Faktor. Der Wunsch der Kunden nach individualisierten bzw. personalisierten Produkten führt zu sinkenden Auftragsgrößen, einer zunehmend volatilen Nachfrage und damit zu steigenden Herausforderungen für die Kommissionierung. Um Aufträge möglichst schnell und aufwandsarm kommissionieren zu können, sind drei Planungsprobleme zu lösen: Die Vergabe der Lagerplätze (Lagerplatzvergabeproblem), die Bündelung von Aufträgen in sogenannten Batches (Auftragsbildungsproblem) und die Planung der Kommissioniertouren (Tourenplanungsproblem). Diese Probleme sind stark voneinander abhängig, werden bislang aber separat gelöst. Für die gemeinsame Lösung der Probleme gibt es noch kein geeignetes Verfahren. Die gestiegene Dynamik der Kundennachfrage führt ohne Umlagerungen zu einer sinkenden Effizienz. Häufig schrecken Unternehmen aber davor zurück, Artikel umzulagern, da befürchtet wird, dass den Umlagerungsaufwänden keine entsprechenden Effizienzgewinne gegenüberstehen. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das die drei Planungsprobleme ganzheitlich löst und die zukünftige Dynamik der Kundennachfrage antizipiert. Umlagerungen werden nur durchgeführt, wenn die zu erwartenden Wegstreckenreduktionen den Umlagerungsaufwand übersteigen. Unternehmen profitieren von der ganzheitlichen Lösung der Probleme und der Beherrschung der Dynamik in Form erheblicher Aufwandsreduktionen. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird in umfangreichen numerischen Experimenten nachgewiesen. Im Rahmen einer Fallstudie werden die Ergebnisse der numerischen Experimente bestätigt und die Praxistauglichkeit des Verfahrens unter Beweis gestellt.
Short and reliable delivery times are increasingly important for buying decisions. Thus, efficient operated order picking systems turn into a crucial factor. Customers’ desire for individualized or personalized products lead to smaller order sizes, an increasingly volatile demand and, therefore, to growing challenges for order picking systems. To be able to pick orders fast and with little effort, three planning problems need to be solved: Assign articles to storage locations (storage location assignment problem), combine orders in batches (order batching problem) and find optimal picking tours (picker routing problem). Even though these problems are strongly interdependent, up to now they are solved separately. There is no method available for solving the three problems jointly. Without relocating items, increased volatile customer demand leads to decreasing efficiency. However, companies hesitate to relocate articles, since there are concerns that the relocation efforts exceed the future efficiency gains. This work presents a method that solves the planning problems jointly and anticipates future dynamics in customer demand. Relocations are only performed if future travel distance reductions exceed the relocation effort. Due to the joint solution of the planning problems and control of dynamics, companies benefit by significant efficiency gains. The performance of the method is proven in comprehensive numerical experiments. The results are confirmed by a case study, where the practicability of the method is demonstrated.
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