Generierung von Ein- und Umlagervorschlägen in Lagern mit einer Last-In First-Out Strategie mit kundenspezifischen Auslagerpräferenzen

Abstract

In dieser Arbeit werden unterschiedliche Ansätze zum Generieren von Ein- und Umlagervorschlägen in einem Lager mit einer Last-In First-Out Strategie vorgestellt. Das Ziel besteht darin, den Zeitaufwand der Auslagerungen, in Betracht auf eine gegebene Lagerstrategie, möglichst gering zu halten. Eine einfache und zeitsparende Auslagerung charakterisiert sich dadurch, dass die Verladung der Ware ohne aufwändige Umräumungen vollzogen werden kann. Dies kann erreicht werden, indem die Ware bei der Einlagerung so im Lager platziert wird, dass auf die entsprechenden auszulagernden Waren ein direkter Zugriff gegeben ist. Dafür ist ein System entwickelt worden, das, aufgrund von Informationen über die Waren und den Lagerzustand, eine im Hinblick auf die Auslagerung optimale Einlagerung liefert. Zusätzlich wird die Möglichkeit geboten, durch Umlagerungen des Lagerinhalts, vorhandene Problematiken bezüglich der Auslagerung aufzuheben, sodass wiederum die Auslagerzeiten minimiert werden. Um dies umzusetzen wurde eine Funktion modelliert, die unter Berücksichtigung der Problematiken hinsichtlich der Auslagerungen, eine Bewertung des Lagerzustands vornimmt, welche bei den Ein- und Umlagerungen minimiert wird. Die Einlagerung selbst wird mittels Greedy Verfahren realisiert, während Umlagervorschläge unter anderem mit Verfahren basierend auf Lokaler Suche (engl. local search) und Variabler Nachbarschaftsabstieg (engl. variable neighborhood descent) berechnet werden.<br />Die entwickelten Methoden konnten anhand von Echtweltdaten getestet werden, da der im Zuge der Arbeit entstandene Prototyp inzwischen in einem Lager eines Papierherstellers im Einsatz ist. Es wird gezeigt, dass die Einführung der Einlagerungsstrategie zu einem erheblich besseren Lagerzustand führt, und dadurch die Auslagerung der Ware effizienter und somit kostengünstiger durchführbar ist.

In this thesis we present different approaches to generate stocking and relocation recommendations to use in a Last-In First-Out storage.<br />Our goal is to minimize the time required for stock removal using a given stocking strategy. A simple, time efficient stock removal is characterized by the possibility to retrieve goods for shipment without having to perform time consuming restocking operations and can be achieved by stocking the goods in a way that always allows direct access to the wares might be shipped shortly. To achieve this, we developed a system that takes into account information about the current storage situation, incoming goods and future shipments and generates a stocking suggestion that results in a storage structure optimal for stock removal. In addition, we offer the possibility to generate recommendations for restructuring the given storage that, when applied, resolve existing conflicts regarding stock removal which also minimizes shipping time.<br />The main idea of the implementation is to model a function that evaluates the storage structure taking into account conflicts regarding stock removal. Using our approach, this function is minimized at every stocking and restocking operation. To determine which storage bin should be used for stocking incoming goods, our approach makes use of greedy methods while restocking suggestions are constructed using local search and variable neighborhood descent algorithms.<br />The methods presented in this thesis are applied in one of the warehouses of a paper manufacturing company. We show that introducing the strategies presented in this work has led to a hugely improved storage structure in said warehouse that allows much quicker shipping times and at the same time a higher average filling level of the storage.