Zusammenfassung
Die Präsentation und Diskussion der Ergebnisse der beiden Simulationsstudien erfolgt in Kapitel 5. Hier wird die Unterteilung der Simulationsstudien einerseits nach Auswirkungen von Abweichungen von der Routenführung und andererseits nach Auswirkungen von Blockiervorgängen aufrechterhalten. Auf Basis der simulationsbasierten Untersuchungen kann der Einfluss von Maverick Picking auf die Effizienz in der manuellen Kommissionierung quantifiziert werden. Hierbei wird aufgezeigt, welche Faktoren sich positiv oder negativ auf die Effizienz auswirken können. Dabei werden je Simulationsmodell Hypothesen aufgestellt, welche im Laufe des Kapitels beantwortet werden. Die wichtigsten Ergebnisse der Simulationsstudien sind in Kapitel 5.3 zusammenfassend dargestellt.
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Notes
- 1.
Vgl. Law/McComas (1991), S. 25.
- 2.
Eine durchschnittliche Durchlaufzeit umfasst folglich die vollständige Bearbeitung von 5.000 Kommissionieraufträgen mit entweder 50.000 SKUs bei 10 Positionen pro Auftrag, 100.000 kommissionierter SKUs bei 20 Positionen pro Auftrag oder 250.000 kommissionierter SKUs bei 50 Positionen pro Auftrag, die für die Berechnung einer durchschnittlichen Durchlaufzeit herangezogen werden. Im Unterschied dazu bezeichnet die Durchlaufzeit lediglich die Zeit für das Kommissionieren eines einzelnen Auftrags.
- 3.
Vgl. Bienstock (1996), S. 44.
- 4.
Vgl. Bienstock (1996), S. 44.
- 5.
Vgl. Bienstock (1996), S. 46.
- 6.
Vgl. Roodbergen/de Koster (2001), S. 1878.
- 7.
Vgl. Mentzer/Gomes (1991), S. 211.
- 8.
Vgl. Kleijnen/van Groenendaal (1992), S. 187.
- 9.
In Anlehnung an Elbert et al. (2017).
- 10.
Vgl. Ratliff/Rosenthal (1983), S. 507 ff.
- 11.
Vgl. Ratliff/Rosenthal (1983), S. 507 ff.
- 12.
Beste Heuristik ist hier gleichzusetzen mit der Heuristik, die zu kürzesten durchschnittlichen Durchlaufzeiten im Vergleich mit allen anderen Heuristiken führt.
- 13.
Ratliff/Rosenthal (1983, S. 507 ff.) zeigen auf, dass es nicht optimal sein kann, wenn eine Strecke, zur Kommissionierung eines Auftrags, mehr als zweimal gelaufen wird.
- 14.
Der Wert ist Abbildung 5.1 entnommen.
- 15.
Die geringe Eignung für eine Kombination dieser beiden Strategien resultiert daraus, dass die horizontale ABC-Lagerplatzvergabe die SKUs fast gleichmäßig über alle Gänge am Eingang auf der Seite des Depots platziert und die S-shape-Strategie vorgibt, jeden Gang, der betreten wird, komplett zu durchlaufen. Folglich kann die Kombination dazu führen, dass gerade bei größeren Auftragslisten stets alle Gänge komplett durchlaufen werden müssen, obwohl die meisten zu kommissionierenden SKUs lediglich am Eingang des Gangs liegen.
- 16.
Ähnliches berichtet Roodbergen (2012, S. 154 f.) für den Fall ohne Abweichungen, aber mit einem Layout mit mehreren Quergängen.
- 17.
Die Werte ergeben sich aus dem direkten Vergleich der durchschnittlichen Durchlaufzeiten der optimalen Strategie mit Abweichungen und denen der jeweiligen Heuristik. Dabei ist die Lagerplatzvergabestrategie für beide Routenstrategien stets gleich, d. h., beim Vergleich der Return-Strategie mit zufälliger Lagerplatzvergabe wurde die durchschnittliche Durchlaufzeit der optimalen Strategien mit Abweichungen und ebenfalls einer zufälligen Lagerplatzvergabe als Vergleichswert genutzt.
- 18.
Die Auftragslisten sind identisch mit denen, die für die bereits erörterten Auswertungen bei zufälliger Lagerplatzvergabe genutzt worden sind.
- 19.
Vgl. Roodbergen/de Koster (2001), S. 1877.
- 20.
Eine Reduzierung der durchschnittlichen Durchlaufzeit kann nicht erreicht werden, da, wie im weiteren Verlauf aufgezeigt wird, kürzere Durchlaufzeiten durch Abweichungen lediglich seltene Ausnahmen bleiben.
- 21.
Auch hier wurden die Auftragslisten für die zufällige Lagerplatzvergabe genutzt, die bereits für die Ergebnisse aus den vorherigen Ausführungen in diesem Kapitel die Grundlage gebildet hatten.
- 22.
Hier können Blockierungen keine positiven Folgen haben, da die Vorgaben für den Ablauf einer Kommissioniertour stets eingehalten werden müssen. Durch Blockierungen wird diese nur für die Zeit der Blockierung unterbrochen und dadurch insgesamt verzögert. Eine Verkürzung des Weges – wie es bei Abweichungen gezeigt wurde – ist hier somit nicht möglich. Blockierungen führen im vorliegenden Simulationsmodell folglich immer zu längeren Durchlaufzeiten.
- 23.
Die Konfidenzintervalle mit dem Konfidenzniveau von 95 % liegen bei 10 Positionen pro Auftrag zwischen 1,0 % und 2,6 %, bei 20 Positionen pro Auftrag zwischen 0,83 % und 2,0 % sowie bei 50 Positionen pro Auftrag zwischen 0,6 % und 1,9 % von der jeweiligen durchschnittlichen Durchlaufzeit.
- 24.
Vgl. Franzke et al. (2017), S. 841.
- 25.
Während eines Expertengesprächs, das im Rahmen der Fallstudie durchgeführt wurde, beschrieb der befragte Logistikleiter von UN 6 einen Fall, in dem das Aufeinandertreffen zweier Mitarbeiter in einem Gang zu einem Unfall geführt habe, der nicht nur einen umfangreichen zeitlichen Stillstand des Lagers hervorgerufen, sondern auch den teilweisen Umbau dieses Lagers und die Anpassung der Vorgaben bzw. Richtlinien zur Folge gehabt haben (vgl. Kapitel 3.3). Der Einfluss solcher außergewöhnlich großen Verzögerungen der Durchlaufzeit durch Blockierungen soll hier jedoch nicht untersucht werden.
- 26.
Die genauen Werte können in Tabelle 5.5 nachgelesen werden.
- 27.
Mit Ausnahme des letzten Gangs, in dem ein Umkehren im Gang möglich sein kann (in Abhängigkeit der Anzahl an zu betretenden Gängen), wie es in Abbildung 5.11b oder c dargestellt ist – je nach Lage des Depots.
- 28.
Mit dem Begriff „beste Heuristik“ ist hier diejenige Heuristik mit/ohne Abweichung gemeint, die zur kürzesten durchschnittlichen Durchlaufzeit für alle untersuchten Heuristiken führt.
- 29.
Siehe dazu auch Rubrico et al. (2008), S. 63.
- 30.
Die absoluten Werte können in Tabelle 5.5 nachgelesen werden.
- 31.
Die durchschnittlichen Durchlaufzeiten in Tabelle 5.5 können dabei nur für die jeweilige Auftragsgröße und Anzahl von Kommissionierern für verschiedene Routen- und Lagerplatzvergabestrategien verglichen werden (zeilenweise). Bei Erhöhung der Auftragsgröße oder der Anzahl von Kommissionierern steigt natürlich auch die Durchlaufzeit an, was einen Vergleich der Zeiten für verschiedene Auftragsgrößen und die unterschiedliche Anzahl von Kommissionierern nicht ohne weiteres ermöglicht.
- 32.
Petersen/Schmenner (1999, S. 499) haben den Unterschied in Form von höheren Durchlaufzeiten für die Heuristiken im Vergleich zur optimalen Strategie als Solution Gap bezeichnet und dies für den Fall ohne Blockierungen untersucht: Neben einem Solution Gap von 10 % für die Midpoint-, Largest-gap- und Composite-Strategie berichteten die Autoren von einem Solution Gap von 30 % für die S-shape- und die Return-Strategie im Vergleich zur optimalen Strategie. Beim Vergleich der besten Heuristik mit der optimalen Strategie wurde ein Solution Gap von 3 % ermittelt (alle Werte wurden für den Fall, dass keine Abweichungen oder Blockierungen auftreten, bestimmt). Die in der Tabelle 5.6 angegebenen Solution Gaps sind lediglich für die jeweils beste Heuristik im Vergleich zur durchschnittlichen Durchlaufzeit, die für die optimale Strategie mit entsprechender Lagerplatzvergabestrategie ermittelt wurde, und dabei für die Largest-gap- und die Composite-Strategie deutlich höher sowie für die S-shape-Strategie geringer.
- 33.
Siehe dazu bspw. Gudehus (2012), S. 794.
- 34.
In Anlehnung an Elbert et al. (2015b), S. 3937; Franzke et al. (2017), S. 841.
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Franzke, T. (2018). Darstellung und Analyse der Simulationsexperimente/-ergebnisse hinsichtlich des Einflusses von Abweichungen von der Routenführung sowie von Blockiervorgängen auf die Durchlaufzeit in manuellen Kommissionierlagern. In: Der Mensch als Faktor in der manuellen Kommissionierung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20469-3_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-20469-3_5
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-20468-6
Online ISBN: 978-3-658-20469-3
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