Algorithmen für höchste Effizienz

6 River Systems (6RS) hat für den kollaborativen mobilen Roboter Chuck unter dem Namen GSLA einen speziellen Algorithmus entwickelt, der das Einhalten der Service Level Agreements (SLA) und die maximale Effizienz der Versandprozesse miteinander in Einklang bringt. GLSA steht für „Guaranteed Service Level Agreements“ und steht allen weltweiten Kunden von 6 River Systems im Zuge der regelmäßigen Software-Updates zur Verfügung.

Der GSLA-Algorithmus von 6 River Systems ermöglicht eine aktive und dynamische Optimierung, die harte SLAs durchsetzt und gleichzeitig den Fulfillment-Betrieb so effizient wie möglich gestaltet.
Bild: 6 River Systems

Priorisierte Kommissionierung mit „Guaranteed SLA“-Algorithmus

Maximale Effizienz und höchste Kundenzufriedenheit: Diese Ziele lassen sich im Alltag eines Logistikleiters nicht immer in Einklang bringen. Das Erfüllen sämtlicher Lieferversprechen geht oft zu Lasten der Wirtschaftlichkeit. Das gilt besonders dann, wenn ein unerwartet hoher Auftragseingang den normalerweise zuverlässigen Fulfillment-Prozess überfordert. In solchen Fällen muss entschieden werden, welche Bestellungen unbedingt pünktlich das Lager verlassen müssen und welche Aufträge weniger wichtig sind. Es geht um das Erfüllen von Service Level Agreements (SLAs), ohne die Kosten in die Höhe schießen zu lassen. Das Priorisieren und Optimieren der Kommissionierung bietet hier nicht immer den beste Lösungsansatz. 6 River Systems hat deshalb den „Guaranteed SLA“-Algorithmus (GSLA) entwickelt. Er unterstützt den Betrieb dabei, wichtige Fristen einzuhalten.

Beim Festlegen von Kommissionieraufgaben werden oft Kompromisse geschlossen zwischen einer strikten SLA-Einhaltung, einer Priorisierung und einer möglichst weitgehenden Optimierung der Arbeit. Die Priorisierung basiert dabei normalerweise auf einer Kombination aus SLA und bestimmten Zuteilungsregeln. Das führt zum Beispiel dazu, dass manche Bestellungen erst später oder unvollständig ausgeführt werden, weil manche Artikel nur begrenzt verfügbar sind. Wenn der Fokus auf der Priorisierung liegt, geht dies oft zu Lasten des Durchsatzes.

Die Optimierung besteht hingegen darin, die Bestellung aufzunehmen und mit der effizientesten Technik auszuführen. Die meisten Optimierungstechniken dienen dazu, Produkte entweder so schnell wie möglich oder so kostengünstig wie möglich aus dem Lager zu holen, wobei eine Kombination aus beiden eine weitere Option darstellt. Das Konzentrieren auf diese Optimierungstechniken führt jedoch zu nicht eingehaltenen SLAs. Jedes Mal, wenn ein SLA verpasst wird, muss das Fulfillment-Center zusätzliches Geld für den beschleunigten Versand ausgeben, um die Verzögerung auszugleichen und unzufriedene Kunden zu beruhigen.

Vor diesem Hintergrund bearbeiten viele Betriebe ihre Aufträge in kleinen Wellen, wobei die anspruchsvollsten SLAs zuerst in Angriff genommen werden. Diese Wellen werden dann intern für den Durchsatz optimiert. Dies hat zwar einige Vorteile, führt jedoch zu zwei Problemen: Sind die Auftragswellen zu groß, werden die SLAs möglicherweise trotzdem nicht eingehalten. Sind die Wellen zu klein, können sie nicht effizient optimiert werden. Wie groß die Welle sein sollte und wann Aufträge freigegeben werden sollen, wird oft im Laufe der Zeit gelernt und ist „Stammeswissen“ einzelner Mitarbeiter. Es geht verloren, wenn der betreffende Mitarbeiter das Unternehmen verlässt.

Eine große Zahl von SLAs schränkt die Optimierung und die damit verbundenen Leistungssteigerungen stark ein. Sobald sich das Auftragsvolumen der maximalen Versandkapazität des Lagers annähert, sinkt die Effizienz deutlich. Und während aktuelle SLAs erfüllt werden können, werden zukünftige SLAs gefährdet.

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