Wenn’s im Lager eng wird: W2MO-Lagerstrukturoptimierung

Zum Thema „Steigerung der Lagerkapazität“ präsentiert Logivations mit der W2MO Lagerstrukturoptimierung einen neuen KI-Algorithmus, mit dem nun bereits im 25. Lager die Kapazität ohne Investitionen in Lagererweiterungen signifikant erhöht werden konnte.

Quelle: Logivations
Quelle: Logivations

Die nach wie vor bestehenden Störungen in vielen Lieferketten führen zu einer höheren Bevorratung – und damit zu einem stetig wachsenden Bedarf an Lagerkapazität. Diese kann durch Neubau und Erweiterungen von Lagerflächen geschaffen werden. Ein wirtschaftlicherer Weg ist es jedoch, vorhandene Lagerflächen besser zu nutzen, indem die Lagerflächen so strukturiert werden, dass sie optimal belegt werden können. Spuren, Lagerelemente und Bins müssen anders dimensioniert und angeordnet werden. Optimierungsspielraum dafür gebe es im Allgemeinen genug, so Logivations: Typischerweise würden weniger als 50 Prozent des Volumens eines Lagers tatsächlich für die Lagerung von Ware verwendet.

Steigerung der Netto-Lagerkapazität um bis zu 25 Prozent

Logivations zufolge wird die Lagerstruktur heutzutage in praktisch allen Lagern zwar nach einer gewissen Logik und Systematik gewählt – sie wird aber nicht einem komplexen Optimierungsalgorithmus unterzogen. Bei Anwendung der W2MO-Lagerstrukturoptimierung ergibt sich nach Angaben von Logivations im Allgemeinen eine Steigerung der Netto-Lagerkapazität um 6 – 25 Prozent. Bei einem mittleren Lager mit beispielsweise 5.000 Stellplätzen seien das oft über 1.000 Lagerplätze zusätzlich. Lege man typische „übernachtungskosten“ einer Palette in Höhe von drei Euro zugrunde, ergebe sich damit ein Kosteneinsparungspotenzial von 3.000 Euro pro Tag – und über eine Millionen Euro pro Jahr!

Die Realisierung der Einsparung in einem Bulk-Lager (egal ob innen oder außen) sei denkbar einfach: Bodenmarkierung anpassen und Lagerplätze im WMS anders definieren.

Bereits seit über zwei Jahren erfolgreich im Praxiseinsatz

Die W2MO-Lagerstrukturoptimierung fußt auf modernen KI-Algorithmen. Zunächst werden die optimalen Bin-Größen je Produkt entsprechend des Nachfrageverhaltens und weiterer Produkteigenschaften bestimmt. Dann werden diese Bins im Lager optimal angeordnet. Ergebnis: Bestmögliche Nutzung der Lagermöglichkeiten und signifikante Steigerung der Lagerkapazität.

Die W2MO-Lagerstrukturoptimierung ist bereits seit über zwei Jahren im Praxiseinsatz und wird laut Logivations vor allem für Bulk-Lager der Getränke- und Bauindustrie angewendet. Mit dem web-basierten Planungs- und Optimierungswerkzeug W2MO könne nicht nur die Lagerkapazität erhöht werden – auch andere Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz werden unterstützt.

 

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