Smart Warehousing & algoritmes: besparen door minder gierig te zijn

28/06/2021

In een distributiecentrum gebeurt een heleboel. Leveranciers leveren pallets met nieuwe producten, heftruckers verplaatsen deze naar een bufferlocatie of orderverzamelaars zoeken de producten die een klant besteld heeft bij elkaar en brengen deze naar uitgaande docks. Bij al deze processen kunnen (en moeten!) keuzes worden gemaakt. Welke heftrucker verplaatst welke pallet en wat is de beste locatie in de buffer om deze pallet neer te zetten? Welke klanten wijs je toe aan welke orderverzamelaar en wat is de beste route voor deze orderverzamelaar door het circuit? Te veel keuzes om met de hand te maken. Het gebeurt nog wel, maar veel distributiecentra maken daarom vaak gebruik van algoritmes. Algoritmes die je kunnen helpen de beste keuzes te maken en je warehouse nog slimmer in kunnen richten, ofwel Smart Warehousing! In deze blog lichten we de voordelen van diverse algoritmes toe, zoals gierige, generieke en maatwerkalgoritmes.


Hoe kom je aan algoritmes?

Veel algoritmes maken vaak deel uit van het warehousemanagementsysteem (WMS) dat al door de organisatie of het logistieke warehouse gebruikt wordt. Dat is handig, omdat alle gegevens die nodig zijn voor het maken van de beslissing al in het WMS beschikbaar zijn. Bovendien is het inzetten van deze algoritmes eenvoudig: er is al voor betaald en je hoeft ze alleen maar aan te zetten. Toch kan het verstandig zijn om niet zomaar deze ingebouwde functionaliteit te gebruiken en eerst goed te analyseren wat voor effect de ingebouwde algoritmes kunnen hebben. Daar zit nogal verschil in!


Gierige (greedy) algoritmes

Dit is zeker het geval als je WMS gebruikmaakt van zogenaamde greedy, ofwel gierige, algoritmes. Deze algoritmes worden veel toegepast, omdat ze een groot voordeel hebben: ze zijn snel. Daarmee passen ze heel goed in een omgeving waarin heel veel informatie verwerkt moet worden, zoals een WMS. Helaas geven ze in veel situaties niet meer dan een redelijke oplossing en laten ze dus ruimte voor verbetering over.

Een eenvoudig voorbeeld is de toewijzing van bestellingen aan orderverzamelaars. In een distributiecentrum wil je de orderverzamelaars zo’n kort mogelijke afstand laten afleggen om de bestellingen te verzamelen. Stel we hebben een distributiecentrum voor een kledingwinkel met vier zones met producten: schoenen, broeken, rokken en T-shirts. De bestellingen zien er bijvoorbeeld als volgt uit:

Bestelling

Artikelen

A

Schoenen, Broek, Rok, T-Shirt

B

Schoenen, Broek, T-Shirt

C

T-Shirt

D

Schoenen, Broek

E

Schoenen

F

Broek

Een orderverzamelaar kan maximaal drie bestellingen tegelijk ophalen. Een greedy strategie is: begin met de moeilijkste bestelling (meeste zones) en zoek daar steeds de bestelling bij met de meeste overlap, totdat een medewerker voldoende werk heeft en begin dan opnieuw.

Bij een gierig algoritme wordt dan als eerste bestelling A gekozen, want die bezoekt de meeste zones. Daar wordt bestelling B aan toegevoegd vanwege een overlap van drie artikelsoorten en tenslotte wordt bestelling D toegevoegd met een overlap van twee. Voor de tweede medewerker blijven dan bestelling C, E en F over. De eerste orderverzamelaar komt dan in alle zones. De tweede in de zones met schoenen, broeken en T-shirts. In totaal komen ze samen dus in zeven zones. Een redelijke oplossing, maar niet de beste.

Een betere oplossing zou zijn: orderpicker 1 pakt bestelling A, B en C en komt daarmee in 4 zones. Orderpicker 2 krijgt D, E en F en moet in 2 zones zijn. Samen komen ze maar door 6 zones, dat scheelt 1 zone ten opzichte van de greedy manier! Reken maar eens uit wat deze besparing je op kan leveren, dat gaat al gauw richting de 15%.


Generieke algoritmes

Er zijn uiteraard ook WMS’en die meer geavanceerde algoritmes gebruiken. Die zijn zeker slimmer t.o.v. een greedy/gierig algoritme. Het wil echter niet zeggen dat dit slimmere, meer generieke algoritme de beste oplossing voor jouw warehouse biedt. Ieder distributiecentrum is namelijk anders en heeft zijn eigen karakteristieken. Levert het bijvoorbeeld rechtstreeks aan consumenten of juist aan winkels? In het eerste geval heb je te maken met heel veel bestellingen met weinig producten per bestelling. In het tweede geval is het andersom. Gaat het om grote producten waarbij het een uitdaging is om combinaties bij elkaar te zoeken die precies een ladingdrager vullen? Of juist om kleine producten, waarbij misschien de ophaaltijd veel belangrijker is?

Een generiek algoritme dat voor alle mogelijke situaties een oplossing moet vinden, moet altijd concessies doen. Wat voor de ene situatie goed werkt, werkt voor de andere minder, maar generiek is generiek. Uiteraard bespaar je ook met een generiek algoritme een aantal procenten, maar bij het (slim) inrichten van een warehouse, telt elke besparing (dubbel zo hard) en is het verstandig om voor meer dan een aantal procenten te gaan. Dat betekent dat voor de wat kleinere warehouses een generiek algoritme zeker genoeg slimme uitkomsten kan bieden. Voor de grotere is er echter nog een betere oplossing waarmee je nog meer bespaart, namelijk maatwerkalgoritmes.


Maatwerkalgoritmes

We bedoelen hier de mogelijkheid van WMS-omgevingen waarbij standaardalgoritmes vervangen kunnen worden door maatwerk. Zeker voor processen waarin veel kosten en orders worden gemaakt, is het verstandig om deze mogelijkheid te gebruiken. Een maatwerkoplossing kan veel beter rekening houden met de specifieke situatie en kostendrijvers in een distributiecentrum en daardoor betere beslissingen nemen. Als je bijvoorbeeld een bestelling voor een tuincentrum hebt, is het lastig om de juiste artikelen bij elkaar te zoeken, doordat grote artikelen niet eenvoudig bij elkaar op een pallet passen. Een kleine procentuele besparing levert in zo’n duur proces al snel een grote reële besparing op.

Ben je bang dat een maatwerkalgoritme een dure aankoop is? In eerste instantie is het antwoord daarop misschien ‘ja’, maar wanneer je voor een gierig of generiek algoritme gaat, kom je onderaan de streep altijd duurder uit doordat niet de beste keuze voor jouw warehouse gemaakt wordt. Bij een maatwerkalgoritme is de investering in het begin groter, maar binnen een jaar (en vaak al na een paar maanden) is je investering dubbel en dwars terugverdiend. Een beetje zoals het oude gezegd ‘goedkoop is duurkoop’, zeggen wij liever ‘besparen door minder gierig of greedy te zijn’. Een maatwerkalgoritme houdt specifiek rekening met jouw randvoorwaarden, waardoor je net die laatste extra procentuele besparingen eruit perst. En dat kan voor flink veel opbrengsten zorgen!

 

Start met jouw analyse

Hoe dan ook, we starten altijd met het analyseren van waar de kosten zitten in je proces en maken dan direct de vertaalslag door een algoritme te ontwikkelen waarmee je die kosten niet maakt en bovendien zelfs heel veel bespaart. Meer weten? Neem contact met Geert op. Wil je daarnaast op de hoogte blijven van het laatste nieuws van CQM, volg ons op LinkedIn of meld je aan voor onze digitale nieuwsbrief. 


Meer over Smart Warehousing

 

 

Fotocredit: Pixabay.
Geert Teeuwen
Geert Teeuwen helpt je graag verder Neem contact op