Analysis of the Length of Order-Picking Paths Determined Using The S-Shape Method

• Autorzy: Adam Redmer

Warianty tytułu

Analiza długości ścieżek kompletacji wyznaczanych metodą S-Shape

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Background: Order-picking is a fundamental warehousing activity that accounts for in excess of 60% of total warehousing costs. Movements of pickers consume as much as half of the picking time. Thus determining picking paths is crucial. The most frequently used method is the S-shape one. Material and methods: The average picking path length for 240 variants of the storage area (depot location, storage strategy), inventory (ABC-storage class sizes, probability of retrieving) and customer order (number of lines - 5, 10, 15) parameters was calculated. 100 simulations were carried out each time. MS Excel spreadsheet, along with macros (VBA) were used. Results: The comparison were made of path lengths for a single block warehouse with 320 storage locations, WithinAisle/Random storage strategies and low-level picking. Depot locations in the corner of a warehouse and in the middle of a front aisle were considered. The path lengths significantly varied with the variants that were analyzed. The shortest paths were observed for the Within-Aisle strategy, corner located depot, order sizes 5 or 10 and sizes of ABC-storage classes equal to 5/35/60% or 10/35/55% of all 320 storage locations under a retrieving probability of 90/5/5%. Conclusions: Better and worse picking variants exist, influencing significantly the length of picking paths determined using the S-shape method. In general, the depot location is less important, even though the best variant assumed a corner location, while a location in the middle of a front aisle gives shorter paths on average. A much more important factor is the storage strategy. Lack of the strategy (randomness) substantially extends path lengths (by 50% on average). (original abstract)

Wstęp: Kompletacja to podstawowa czynność realizowana w magazynach. Koszty kompletacji stanowią ponad 60% kosztów magazynowania, a jej najbardziej pracochłonnym elementem jest przemieszczanie się pracowników. Dlatego planowanie ścieżek kompletacji odgrywa tak ważną rolę. Najczęściej stosowną tu metodą jest metoda S-shape. Metody: Celem oceny długości ścieżek kompletacji dla różnych parametrów strefy składowania (lokalizacja pola odkładczego, strategia składowania), składowanych zapasów (wielkość grup asortymentowych ABC i prawdopodobieństwo pobrania) i zamówień klientów (liczba linii - 5, 10, 15) zdefiniowano 240 wariantów analizy i dla każdego z nich wykonano 100 symulacji ścieżki kompletacji wyznaczając jej średnią długość. Analizy przeprowadzono z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego MS Excel oraz makr (VBA). Wyniki: Zestawienie długości ścieżek kompletacji dla magazynu jednoblokowego o 320 miejscach składowania (wg strategii Within-Aisle i losowej) oraz kompletacji z poziomu podłogi. Uwzględniono lokalizację pola odkładczego w narożniku magazynu oraz na środku przedniej alejki głównej. Długość ścieżek kompletacji okazała się mocno zmienna zależnie od analizowanego wariantu. Najkrótsze ścieżki kompletacji zaobserwowano dla strategii składowania WithinAisle, pola dokładczego zlokalizowanego w narożniku magazynu, liczby linii na zamówieniu 5 lub 10 oraz grup asortymentowych ABC o wielkości 5/35/60% lub 10/35/55% wszystkich 320 lokacji przy prawdopodobieństwie pobrania asortymentów z każdej z grup 90/5/5%. Wnioski: Istnieją lepsze i gorsze warianty kompletacji wpływające istotnie na długość ścieżek planowanych metodą Sshape. Generalnie mniejsze znaczenie ma tu lokalizacja pola odkładczego (jakkolwiek najlepsze rozwiązanie uzyskano dla lokalizacji w narożniku magazynu, to lokalizacja na środku przedniej alejki głównej daje przeciętnie krótsze ścieżki kompletacji), a większe strategia składowania. Brak tej strategii (losowość) istotnie wydłuża długość ścieżek kompletacji (średnio o 50%). (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Storage; Preservation; Storage costs

PL

Magazynowanie; Przechowalnictwo; Koszty przechowalnictwa

• Czasopismo: LogForum
• Rocznik: 2020
• Tom: 16
• Numer: nr 1
• Strony: 33--46

Twórcy

autor

Adam Redmer

• Poznan University of Technology, Poland

Bibliografia

• Burinskienė A., Davidavičienė V., Raudeliūnienė J., Meidutė-Kavaliauskienė I., 2018, Simulation and order picking in a very-narrow-aisle warehouse, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 31 (1), 1574-1589. http://doi.org/10.1080/1331677X.2018.150 5532.
• Coyle J.J., Bardi E.J., Langley C.J., 2002, The management of business Logistics, 7th edition, South-Western College Publishing.
• De Koster R., Le-Duc T., Roodbergen K.J., 2007, Design and control of warehouse order picking: A literature review, European Journal of Operational Research, 182 (2), 481-501.
• Dijkstra A.S., Roodbergen K.J., 2017, Exact route-length formulas and a storage location assignment heuristic for picker-to-parts warehouses, Transportation Research Part E, 102, 38-59 http://doi.org/10.1016/j.tre.2017.04.003.
• Dukic G., Cedomir O., 2007, Order picking methods: improving order-picking efficiency, International Journal of Logistics Systems and Management, 3 (4), 451-460.
• Emmett S., 2005, Excellence in warehouse management: How to minimise costs and maximise value, John Wiley & Sons Ltd.
• Gajšek B., Đukić G., Opetuk T., Cajner H., 2017, Human in manual order picking systems, in: Ćosić P. (ed.) MOTSP 2017 conference proceedings "Management of Technology - Step to Sustainable Production", Zagreb.
• Garbacz M., Łopuszyński M., 2015, Optymalizacja procesu kompletacji w magazynie, część 1 i 2 (Optimization of order picking in warehouse, part 1 and 2), Logistyka, (6), 628-647.
• Grosse E.H., Glock C.H., Jaber M.J., Neumann W.P., 2015, Incorporating human factors in order picking planning models: framework and research opportunities, International Journal of Production Research, 53 (3), 695-717.
• Gudehus T., 1973, Grundlagen der Kommissioniertechnik - Dynamik der Warenverteil- und Lagersysteme, Verlag W. Gidaret, Essen.
• Gudehus T., Kotzab H., 2009, Comprehensive Logistics, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
• Hall R.W., 1993, Distance approximations for routing manual pickers in a warehouse, IIE Transactions, 25 (4), 76-87.
• Henn S., 2012, Algorithms for on-line order batching in an order picking warehouse, Computers & Operations Research, 39, 2549-2563.
• Kostrzewski A., Kostrzewski M., 2014, Wybrane problemy związane z procesami kompletacji w magazynie [Selected problems connected to the processes of order-picking in a warehouse], Gospodarka Materiałowa i Logistyka, (5), 327-338.
• Le-Duc T., 2005, Design and control of efficient order picking processes, Erasmus Research Institute of Management, Rotterdam.
• Le-Duc T., De Koster R., 2005, Travel distance estimation and storage zone optimization in a 2-block class-based storage strategy warehouse, International Journal of Production Research, 43, 35613581.
• Moeller K., 2011, Increasing warehouse order picking performance by sequence optimization, Procedia Social and Behavioral Sciences, 20, 177-185.
• Oudijk D., Roodbergen K.J., De Koster R., Mekern M., 2013, Interactive Erasmus Logistics Warehouse Website - http://www.roodbergen.com/warehouse [accessed August 2019].
• Parikh P.J., Meller R.D., 2008, Selecting between batch and zone order picking strategies in a distribution center, Transportation Research Part E, 44, 696719.
• Petersen C.G., 1997, An evaluation of order picking routing policies, International Journal of Operations & Production Management, 17 (11), 1098-1111.
• Petersen C.G., Aase G.R., 2017, Improving order picking efficiency with the use of cross aisles and storage policies, Open Journal of Business and Management, 5, 95-104. http://doi.org/10.4236/ojbm.2017.51009.
• Petersen C.G., Schmenner R.G., 1999, An evaluation of routing and volume-based storage policies in an order picking operation, Decision Sciences, 30 (2), 481501.
• Rao S.S., Adil G.K., 2013a, Class-based storage with exact S-shaped traversal routing in low-level picker-to-part systems, International Journal of Production Research, 51 (16), 4979-4996.
• Rao S.S., Adil G.K., 2013b, Optimal class boundaries, number of aisles, and pick list size for low-level order picking systems, IIE Transactions, 45, 1309-1321. http://doi.org/10.1080/0740817X.2013.772 691.
• Roodbergen K.J., Vis I.F.A., 2006, A model for warehouse layout, IIE Transactions, 38, 799-811. http://doi.org/10.1080/07408170500494566
• Sadowsky V., Hompel M., 2011, Calculation of the average travel distance in a low-level picker-to-part system considering any distribution function within the aisles, Logistics Journal, (01). http://doi.org/10.2195/2011_03_sadowsky
• Tompkins J.A., White J.A., Bozer Y.A., Tanchoco J.M.A., 2010, Facilities planning, 4th edition, John Wiley & Sons, New York.
• Zając J., 2014, Kompletacja jednostopniowa a dwustopniowa - wydajność kompletacji a aspekty organizacyjne [Single-stage and two-stage picking - picking performance and organizational aspects], Logistyka, (2), 44-50.
• Zare Mehrjerdi Y., Alipour M., Mostafaeipour A., 2018, Integrated order batching and distribution scheduling in a single-block order picking warehouse considering Sshape routing policy, IJE TRANSACTIONS A: Basics, 31 (10), 1723-1733.
• Zhang J., Wang X., Chan F.T.S., Ruan J., 2017, On-line order batching and sequencing problem with multiple pickers: A hybrid rule-based algorithm, Applied Mathematical Modelling, 45, 271-284.

Identyfikatory

DOI

0.17270/J.LOG.2020.379