Lageroptimierung durch einen genetischen Algorithmus
In einem Fulfillment-Lager werden Produkte händisch kommissioniert. Durch ein KI-System werden Pick-Wege reduziert und Umlagerungen optimiert, sodass die relativen Distanzen einer Bestellung minimiert werden - ein optimiertes Lager entsteht.
Überblick
Im Zentrum des Projekts steht ein Fulfillment-Lager, das täglich mit mehreren Herausforderungen konfrontiert wurde:
- Unsortierte Bestellzettel: Zufällig angeordnete Artikelpositionen führen zu ineffizienten Laufwegen.
- Suboptimale Abarbeitung: Reihenfolge der Bestellabarbeitung war nicht auf minimale Wege ausgerichtet, was zusätzliche Zeit beanspruchte.
- Produktplatzierung: Häufig zusammen bestellte Produkte waren teilweise physisch weit voneinander entfernt gelagert
- Mehrfachlagerung von Produkten: Manche Produkte waren über mehrere Lagerorte verteilt, was wertvolle Lagerfläche blockierte.
Lösungsansatz
Die Herausforderungen im Fulfillment-Lager sind Optimierungsprobleme, deren optimale Lösungen aufgrund der Komplexität nur approximiert werden können. Aus diesem Grund haben wir eine auf genetischen Algorithmen basierende Lösung entwickelt:
- Optimierung der Bestellzettel: Der Algorithmus optimiert die Artikelanordnung auf jedem Bestellzettel sowie auch die Reihenfolge, in der die Bestellzettel abgearbeitet werden.
- Strategische Umlagerungen und Zusammenlegungen: Der Algorithmus positioniert Produkte, die oft gemeinsam bestellt werden, räumlich näher beieinander. Parallel dazu konsolidiert er mehrfach gelagerte Artikel um Lagerfläche freizugeben.
Durch die Implementierung genetischer Algorithmen und eines interaktiven Dashboards im Fulfillment-Lager konnten wir signifikante Verbesserungen erreichen:
- Verbesserte Lagerplatznutzung: Durch die Konsolidierung der mehrfach gelagerten Artikel konnten mehr Artikel angeboten werden.
- ~30% kürzere Laufwege: Durch die neuen Kommissionierungsrouten wurden die Laufwege der Mitarbeitenden deutlich verkürzt
Ähnliche Anwendungsfälle
Optimierungsalgorithmen bieten leistungsfähige Lösungen für komplexe Probleme, bei denenherkömmliche Methoden an ihre Grenzen stoßen. Diese Algorithmen, darunter auch genetische Algorithmen, ermöglichen es, effiziente Lösungen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu implementieren:
- Logistikoptimierung: Einsatz adaptiver Algorithmen zur Verbesserung von Routenplanung und Lagerverwaltung, was signifikante Kosteneinsparungen ermöglicht.
- Produktionssteuerung: Optimierung von Produktionsprozessen und Ressourcennutzung zur Steigerung der Betriebseffizienz.
- Automatisierte Systeme: Entwicklung von Systemen, die Echtzeitentscheidungen unterstützen und Prozesse autonom anpassen.
- Ressourcenmanagement: Anwendung von Optimierungsalgorithmen für eine effektive Ressourcenallokation und -verwaltung in betriebskritischen Umgebungen.
