Az optimalizálás sokféle formát ölthet, és fontos megérteni, hogy számos javulás, sőt, akár átalakító jellegű változás is végrehajtható a back-end rendszerek megváltoztatása nélkül. Az olyan dolgok, mint a zónás komissiózás, a kettős raklapos komissiózás az egyszerre egy raklapos komissiózás helyett, vagy a munkafeladatok intelligens kötegelése a komissiózási sűrűség optimalizálása és az utazások csökkentése érdekében óriási különbséget jelenthetnek a termelékenység, a helyszíni utazások, az időmegtakarítás és alapvetően számos feladat racionalizálása terén.

Vizsgáljunk meg öt olyan módszert, amely segíthet optimalizálni a raktári műveleteket.

1. Kettős raklapos komissiózás

A kettős raklapos forgatókönyv szerint a komissiózó két raklapra (lehet több megrendelés is) kap munkaküldést, amelyeket egyszerre kell felvenni. Ez a komissiózás összevonását és az utazások korlátozását szolgálja, ami segít a termelékenység növelésében, mivel minden egyes raktári átjárás során kétszer annyi komissiózást végez.

Az intelligens raklapillesztési algoritmusok segíthetnek a következőkben, ezáltal jelentősen csökkentve az utazási időt: biztosítja, hogy a második raklap az első raklapéval azonos folyosókban legyen komissiózva (javítva a komissiózási sűrűséget), elérhetővé teszi, hogy a két raklap számára a rakodósávok közel legyenek egymáshoz. Ezek az algoritmusok segíthetnek az elsőbbség és a komissiózási sűrűség közötti finom egyensúly elérésében is. Ezek az algoritmusok például úgy is beállíthatók, hogy a nap elején (amikor a fuvarozói zárási idők még több órányira vannak) előnyben részesítsék a komissiózási sűrűséget; ez lehetővé teszi a sűrűbb tételek létrehozását, de a legmagasabb prioritású megrendelések nem feltétlenül kerülnek először komissiózásra. Ahogy közeledünk a fuvarozói zárási időhöz, a legmagasabb prioritású megrendelések elsőnek történő befejezése előnyben részesül a felszedési sűrűség növelésével szemben.

2. Zónás komissiózás

A zónás komissiózást úgy lehet elképzelni, mint a futószalag raktári komissiózási változatát, amelyben a rendelés egyes részeit különböző zónákban különböző dolgozók szedik fel. A szóban forgó zónák lehetnek egy komissiózási modulon belüli szakaszok, vagy a raktár különböző szintjei, vagy nagyobb komissiózási területek, amelyeket a termék típusa (ömlesztett, gyúlékony, élelmiszer), az állványok típusa, a környezeti jellemzők (hűtő, hűtő), a SKU (stock keeping unit, raktározási egység) sebesség és/vagy a komissiózási folyamatok határozhatnak meg. Például egy statikus polcterület, egy nagy sebességű egyes komissiózási modulok, vagy egy kiszedési zóna stb.

A nagy, változatos termékeket és a különböző komissiózási területekről származó termékeket tartalmazó rendeléseket fel lehet bontani és zónánként komissiózni, majd a különböző zónákban komissiózott tételeket a kiszállítás előtt összevonják. A raktár elrendezésétől függően egy rendelés (vagy rendelések egy csoportja) át is adható az egyik zónából a másikba, így azok teljes egészében átvehetők, így nincs szükség külön konszolidációs folyamatra. Az egyes zónákban több megrendelést is lehet kötegelt módon ugyanabba a tárolóedénybe komissiózni, és egy szortírozási folyamat (pl. fali szortírozás) használható az egyes megrendelésekhez szükséges tételek elkülönítésére és csomagolására. A zónás komissiózás rendkívül hasznos olyan raktárakban, ahol nagyszámú SKU van, különböző termékjellemzőkkel. A termékek SKU sebesség alapján történő zónázása lehetővé teszi, hogy különböző komissiózási folyamatokat tervezzenek, amelyek a különböző zónákban lévő termékek adott sebességéhez igazodva optimalizálják a folyamatot.

A zónaalapú komissiózás jellemzően csökkenti a zónánkénti dolgozók számát is, csökkentve ezzel a zsúfoltságot. A zónaalapú koncepció miatt a zónaalapú komissiózás csökkenti az egyes komissiózók által lefedett területet, így az utazási idő jelentősen csökken. Mivel az utazási idő 30-70 százalékát teszi ki a komissiózás során, ez jelentős további termelékenységnövekedést jelent.

3. Intelligens kötegelés

Ez a folyamat egy szoftver segítségével több mesterséges intelligencia alapú algoritmust alkalmaz a rendszerben rendelkezésre álló összes megrendelésre, hogy optimalizált kötegeket hozzon létre a felhasználók számára. Ha ezer megrendelés áll rendelkezésre kötegelésre, és a raktáros négy megrendelésből álló kötegeket próbál létrehozni, akkor több mint 41 millió lehetséges kombináció létezik. A mesterséges intelligencia kevesebb mint egy másodperc alatt végigfut a kombinációkon, ahogy a felhasználók a helyszínen munkát kérnek.

4. Vödörbrigád

A vödörbrigád folyamat kiegyensúlyozza a munkafolyamatokat, és egyenletesen osztja el a munkát a komissiózók között, maximalizálva a termelékenységet és az áteresztőképességet. A vödörbrigádban a komissiózási modul végén lévő személy befejezi a saját rendelésének utolsó komissiózását, letolja a tárolóedényt a sorról, majd felsétál a soron oda, ahol az előző dolgozó éppen komissiózik, és átveszi azt a rendelést. Miután az utolsó dolgozó elviszi a megbízást, az előző dolgozó ugyanezt teszi az elődjével, és így tovább. Ennek az a hatása, hogy minden dolgozónak mindig van munkája, és nincs két dolgozó, aki egyszerre versenyezne azért, hogy ugyanabban a sorban lévő tételeket egyszerre vegye fel.

A vödörbrigádok a megbízások önszabályozó áramlását hozzák létre a komissiózási modulon keresztül, és ott osztják el a komissiózókat, ahol van munka. A termelékenység és az átmenő teljesítmény további növelése érdekében a komissiózó modulban a dolgozók egyszerre több megrendelést is felvehetnek egy több konténerből vagy kartondobozból álló "vonatban". A vödörbrigádok a játékosság egy elemét is bevezetik a komissiózási folyamatba. Mivel a komissiózók szorosan együtt dolgoznak egymással ugyanazon a területen, hajlamosak kihívást jelenteni egymásnak, hogy javítsák mind az egyéni, mind a kollektív termelékenységet.

5. A komissiózási útvonal optimalizálása

A hagyományos komissiózási rendszerek egyszerű komissiózási sorrendet használnak, amely a dolgozókat kígyózó mintázatban irányítja felfelé az egyik folyosón, majd lefelé a következőn. A mesterséges intelligencia alapú útvonal-optimalizáló algoritmusok a létesítmény virtuális térképét használják az ideális útvonal kiszámításához, amely nem követ szigorú helysorrendet. Az algoritmusok figyelembe veszik a felhasználó kezdő- és végpontját, a folyosói utazási korlátozásokat (például egyirányú folyosók) és egyéb tényezőket. Az útvonal-optimalizálás alkalmazható a komissiózás, a feltöltés és más olyan tevékenységek esetében, ahol az egyes munkaközösségek széles körben szétszórt helyszíneken dolgoznak. Az útvonal-optimalizálás akkor is használható, ha több alkalmazás (például a komissiózás és a betárolás) egymásba fonódik.