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Features und Innovationen
Dec 2024
4 Min.
Features und Innovationen
Dieser Frage ist Rebecca auf den Grund gegangen. Sie studierte Wirtschaftsingenieurwesen und schrieb bei uns ihre Bachelorarbeit zum Thema:
Beurteilung der Effizienzsteigerung durch die Implementierung von Smart Devices, Automatisierung und Data Science in unsere Lagerverwaltungssoftware (LVS) SuPCIS-L8 bei der Kommissionierung.
In diesem Beitrag geht es um die Ergebnisse im Detail, und zwar wie die Integration eines automatischen Lagersystems zum Beispiel eines AutoStores für eine teilautomatisierte Kommissionierung im untersuchten Anwendungsfall eine Steigerung der Effizienz von 97 % im Vergleich zur manuellen Kommissionierung mit Smart Devices mit sich bringt. Und wie die Erhöhung des Automatisierungsgrads durch Robotik für eine vollautomatisierte Kommissionierung eine weitere Effizienzsteigerung von nahezu 140 % im Vergleich zum teilautomatisierten Prozess bringt.
AutoStore ist ein würfelbasiertes automatisiertes Lagersystem:
AutoStore ist ein Ware-zur-Person-System und besteht aus fünf Komponenten: den Bins, dem Grid, den Robotern, den Ports und dem Controller.
Die Bins (Behälter) mit der Ware werden vom Grid (Aluminiumgerüst) eingerahmt und übereinander bzw. nebeneinander gestapelt. Die obersten Streben des Grids dienen als Fahrschienen für die Roboter. Es gibt zwei Robotertypen, die je nach Kistengröße und Leistungswünschen eingesetzt werden. Ein Roboter kann einen Bin greifen und transportieren.
Die Arbeitsplätze befinden sich an den Ports und sind die Ein- bzw. Ausgabestationen des AutoStores. Auch hier gibt es verschiedene Varianten. In dieser Arbeit kommt der Carousel-Port zum Einsatz. Dieser verfügt über drei Behälterstellplätze, die durch Rotation automatisch getauscht werden. Dadurch gibt es Platz für den zu bearbeitenden sowie für den vor- und nachgelagerten Bin.
Der Controller ist für die Verkehrssteuerung und Datenbankverwaltung zuständig. Allerdings dient er lediglich zur Maschinensteuerung der Behälteraufträge, basierend auf der Behälter-ID. Für die Zuordnung der Ware zu den Behältern, die Auftragspriorisierungen, die Pickdialoge und die Pickstrategie braucht es eine Lagerverwaltungssoftware.
Neue Behälter werden von den Robotern oben auf den Behälterstapeln abgestellt. Selten benötigte Behälter wandern mit der Zeit automatisch nach unten. Soll ein tief liegender Behälter (grün) ausgelagert werden, graben die Roboter diesen wie in Abbildung 2 dargestellt, aus. Dafür werden der gelbe und blaue Behälter zunächst zur Seite geräumt und anschließend wieder eingesetzt.
So ergibt sich eine natürliche ABC-Sortierung. Langsamdreher rutschen mit der Zeit nach unten, während die Schnelldreher an der Oberfläche bleiben. Das minimiert das Umschichten und sorgt für Effizienz.
Am Port kann manuell durch einen Mitarbeiter oder vollautomatisiert durch einen Robotergreifarm wie beispielsweise dem eOperator von Element Logic gepickt werden.
Der eOperator hat eine Greifvorrichtung mit Ansaugfunktion und eine Kamera zur visuellen Steuerung und Koordination. So lassen sich Produkte in verschiedenen Größen und Formen in jeder Anordnung aus dem Behälter entnehmen.
Die Software des Roboters verfügt über eine künstliche Intelligenz. Alle Daten von jedem weltweit getätigten Pick eines Roboters werden auf einer kundenübergreifenden Cloud gesammelt. Darin enthalten sind: Artikeleigenschaften, verwendete Greifstrategie und Fehlerdaten. Jeder Roboter ist in der Lage, aus diesen Daten zu lernen und seine Greifweise zu verbessern. Das ermöglicht die Entnahme von unbekannten Artikeln. Wird ein neues Produkt ins Sortiment aufgenommen, braucht der Pickroboter kein Training.
1. AutoStore
2. Port / Arbeitsplatz
3. Bin / Behälter
4. eOperator
5. Greifvorrichtung
6. Kamera
7. Zielbehälter auf einem fahrerlosen Transportsystem
Die eOperator-Anlage verfügt noch über eine Bedienerkonsole, eine Sicherheitssteuerungseinheit, eine Stromverteilungseinheit sowie einen Prozessor.
Ermittelt wird die Effizienzsteigerung in der Kommissionierung mit zwei verschiedenen AutoStore Automatisierungskonzepten. Der erste Anwendungsfall ist teilweise automatisiert und besteht aus der manuellen Kommissionierung aus dem AutoStore. Im zweiten Anwendungsfall erfolgt die Kommissionierung vollautomatisiert durch den Einsatz eines Pickroboters, dem eOperator.
Für die Leistung des ersten Anwendungsfalls werden Kundendaten aus der Praxis ausgewertet. Im Lager ist unser Lagerverwaltungssystem (LVS) im Einsatz. Durch die Datenauswertung gewinnen wir Erkenntnisse zur durchschnittlichen Kommissionierzeit und zur Konstanz der Leistung sowie deren Einflussfaktoren.
Auf Basis eines theoretischen Modellversuchs von Element Logic wird der Einsatz des Pickroboters für die vollautomatisierte Kommissionierung beurteilt.
Der Kunde hat mehrere Kommissionierbereiche, einer davon ist das AutoStore mit drei Ports und ca. 10.000 Behälter.
Die Auswertung erstreckt sich über zwei Monate. In dieser Zeit werden die Aktivitäten aus den Dispatcher Logfiles aller drei Ports ausgewertet. Gearbeitet wird von 5 – 20 Uhr in zwei Schichten. Aufgrund geringerer Auftragsvolumina aus dem AutoStore wird nach Bedarf kommissioniert, also nicht immer eine komplette Schicht.
Der Dispatcher Log schreibt jede Aktivität aller drei Ports mit Zeitangabe auf. Damit ist der Zeitpunkt jeder Funktion, sei es ein Mausklick, ein Scan oder eine Quittierung nachvollziehbar.
Die Zeit zwischen Auftragsstart und -ende wird durch die Kumulierung der Differenzen ermittelt und durch die Anzahl an getätigten Picks dividiert. Daraus ergibt sich die durchschnittliche Zeit pro Pick.
Auch Ausreißer werden ermittelt. Diese Werte sind so weit vom Mittelwert entfernt, dass sie die Durchschnittswerte verfälschen könnten. Weichen sie mehr als drei Mal vom Mittelwert ab, werden sie durch die Z-Score-Funktion automatisch gelöscht.
Für die Auswertung wurde die Häufigkeit der tatsächlich getätigten Picks basierend auf der Anzahl an Wiederholungen der Pickfunktionen im Logfile genutzt.
Der Modellversuch wurde von Element Logic durchgeführt.
Quell- und Zielbehälter befinden sich parallel zueinander auf derselben Höhe. Die Andienung des Quellbehälters erfolgt durch den Carousel-Port. Die Entnahme erfolgt nach dem Single-Order-Picking-Prinzip. Da keine Fördertechnik zur Verfügung steht, wird für die Andienung der Zielbehälter eine Zeit von drei Sekunden angenommen. Diese Einschätzung basiert auf der Erfahrung von Element Logic und entspricht der Geschwindigkeit der Fördertechnik einer Kundenreferenz.
Der Robotergreifarm bekommt gleichgroße Stressbälle zur Entnahme. Das stellt aber eine Diskrepanz zur praktischen Anwendung dar. Denn bei einem breiten Produktspektrum ist es sehr unwahrscheinlich, dass der Roboter jeden Artikel problemlos greifen kann.
Hinweis: Die Artikel bewegen sich aufgrund der runden Form im Behälter. Dadurch wird der automatisierte Greifvorgang etwas erschwert, was zu einem zusätzlichem Zeitaufwand führt. Für den Versuch liegt eine gemischte Auftragsstruktur mit jeweils einer Position vor, die ein bis fünf Entnahmen enthält.
Die Daten mit den Smart Devices sind aufgrund der unterschiedlichen Erfassungsart und der verschiedenen Umstände nicht exakt mit den Daten der Automatisierung vergleichbar.
Ähnliches gilt für den Vergleich des teilautomatisierten mit dem vollautomatischen Anwendungsfall. Der teilautomatisierte Prozess unterliegt aufgrund der Auswertung echter Produktivdaten anderen Einflüssen als der theoretische Modellversuch unter vereinfachten Idealbedingungen.
Die Effizienz des eOperators hängt neben der Prozessgestaltung von weiteren Faktoren ab. Zum Beispiel von der Artikelgreifbarkeit, der Auftragsstruktur, der Positionierung und Topologie der Komponenten am Arbeitsplatz sowie von den Effizienzen der weiteren Akteure im Prozess.
Die Ergebnisse sind keine Richtwerte oder Leistungsversprechen. Trotzdem gibt die Arbeit einen wertvollen Einblick in die Entwicklung der Effizienz mit zunehmender Technisierung.
Aufgrund der Gegebenheiten im Versuchsumfeld wird bei der vollautomatisierten Kommissionierung ein anderer Prozess als Beispielprozess beschrieben als der Prozess, der der Effizienzermittlung zugrunde liegt.
Die Prozessbeschreibung dient dazu, einen Überblick über die Schnittstellen, den Kontext, die Funktionsweise sowie die Anwendung der gewählten Technologie zu beschreiben. Aus diesem Grund wird in der Prozessbeschreibung ein realistischer und an der Praxis angelehnter Prozess dargestellt, der nicht mit dem Modellversuch zusammenhängt.
Dieser Prozess orientiert sich am Prozess eines Kunden mit unserem LVS. Das AutoStore ist mit einer Fördertechnik für die nachgelagerten Tätigkeiten verbunden. Jedes Fach (bis zu 16-fach geteilt) der Bins ist artikelrein.
Vorgelagerte Tätigkeiten: Die Auftragsdaten werden gebündelt und in regelmäßigen Zeitabständen mit hinterlegten Prioritäten dem AutoStore übergeben. Der Mitarbeiter meldet sich am Port an und wählt seine Tätigkeit aus.
Kommissionierung: Mit Klick auf den Bildschirm startet der Kommissioniervorgang. Das AutoStore liefert den ersten Bin an den Port. Da der Carousel-Port über drei Behälterstellplätze verfügt, wird auch der nächste Bin sofort angedient und gepuffert. Im AutoStore stehen weitere Roboter mit den darauffolgend zu bearbeitenden Bins an der Bereitstellschleuse parat. Während des gesamten Kommissioniervorgangs werden Bins umgestellt und für eine lückenlose Bereitstellung vorbereitet.
Gleichzeitig startet das LVS den Auftragsstartdialog. Dieser liefert alle Infos über die Positionen und Merkmale des Auftrags sowie eine Empfehlung der zu wählenden Größe des Zielbehälters. Es wird mit Mehrwegbehältern in drei verschiedenen Größen gearbeitet. Die Behältergröße wird auf Basis von softwareseitigen Volumenberechnungen ermittelt und als Vorschlag angezeigt.
Der Mitarbeiter nimmt den Zielbehälter vom Behälterstapel, der sich entweder daneben oder dahinter befindet. Der Zielbehälter wird gescannt, wodurch die Auftragsinformationen mit dem Zielbehälter verheiratet werden. Die Auftragsdaten sind nun über den Behälterbarcode ermittelbar.
Zur zusätzlichen Identifikation wird automatisch ein Auftragsstartetikett mit einem QR-Code, der alle wichtigen Informationen enthält, gedruckt. Der Mitarbeiter legt diesen in den Zielbehälter.
Daraufhin öffnet sich eine Informationsgrafik, die die Unterteilung des Bins und die zu tätigende Entnahme (Anzahl der Entnahme, Anzahl der Gebinde und verbleibende Anzahl im Teilbereich des Bins) zeigt. Anschließend entnimmt der Mitarbeiter die Artikel und bestätigt die Entnahme durch einen Klick. Erscheint eine Inventurprüfung als sinnvoll, fordert das LVS den Mitarbeiter auf, die Restmenge zu prüfen, ggf. Bestandskorrekturen durchzuführen und mit einem Klick zu bestätigen.
Das LVS prüft die Charakteristika der nächsten Entnahme.
Das LVS gibt dem Mitarbeiter weitere Anweisungen. Erfolgt die nächste Entnahme aus einem anderen Bin, wird der Mitarbeiter aufgefordert, den Behälter zum Abtransport freizugeben. Erfolgt die nächste Entnahme für einen anderen Kommissionierbehälter (Zielbehälter), wird der Mitarbeiter aufgefordert, den kommissionierten Behälter auf die Fördertechnik zu stellen. Erfolgt die nächste Entnahme in denselben Zielbehälter, beginnt der Prozess zur Entnahme von Neuem.
Für die abgegebenen Quellbehälter steht im AutoStore ein Roboter zum Abtransport bereit. Die abgegebenen Zielbehälter werden von der Fördertechnik weiter in Richtung Packplatz transportiert.
Der theoretische Versuch von Element Logic konnte das Gesamtbild gemäß der praktischen Anwendung nicht widerspiegeln. Die Einordnung in den Gesamtkontext mit vor- und nachgelagerten Prozessen und die softwareseitige Logik beziehen sich auf ein Praxisbeispiel.
Die Umgebung besteht aus dem AutoStore, dem Pickroboter, einer Fördertechnik und der Software. Der Pickprozess des eOperators wird durch ein gesondertes Modul des Herstellers gesteuert, ebenso das AutoStore. Die eController Software steuert die Fördertechnik. Das LVS dient zur Schnittstellenkoordination zwischen den Systemen und zur Übermittlung der übergeordneten Informationen wie den Auftragsdaten, Stammdaten, Bestandsdaten und Priorisierungen.
Der Kommissionierprozess beginnt mit der Übermittlung der Aufträge durch das LVS an das AutoStore. Analog zum teilautomatisierten Prozess werden die Aufträge in regelmäßigen Zeitabschnitten mit den hinterlegten Prioritäten an das AutoStore übergeben.
Entsprechend der Priorität und Verfügbarkeit wird der erste Auftrag durch das LVS ausgewählt und in eine durch den Roboter lesbare Pickliste umgewandelt. Die Pickliste ist die Grundlage für die Handlungsanweisung an den Roboter im Hinblick auf die nächste(n) Entnahme(n) aus dem nächsten Bin. Die Identifikationsnummer (ID) der Pickliste wird mit der Bin-ID verheiratet.
Voraussetzungen zum Picken:
Fehlt eine Voraussetzung, wird der Auftrag durch einen Mitarbeiter bearbeitet. In diesem Fall gilt der zuvor beschriebene teilautomatisierte Prozess.
Sind alle Voraussetzungen erfüllt, weist das LVS die Aufgabe dem Pickroboter zu. Gleichzeitig liefert das AutoStore den Behälter mit der entsprechenden ID an den Port. Dann beginnt der Pickvorgang. Dafür erfasst die Kamera die Inhalte des Bins. Die eOperator Software weiß nicht, um welchen Artikel es sich handelt. Auf Basis von Mustererkennung wird die Form und Anordnung des Artikels erfasst. Die Roboter-Software ermittelt die optimale Greifweise. Der Roboter bewegt sich zum Artikel, positioniert den Saugnapf, saugt ihn mit der Entnahmevorrichtung an und umschließt ihn mithilfe von drei Greiffingern. Er bewegt sich Richtung Zielbehälter, der auf der Fördertechnik steht und legt den Artikel ab. Dann nimmt der Roboter wieder seine Standardposition ein.
Softwareseitig wird geprüft, ob der Pick erfolgreich war. Wird ein Fehler festgestellt, wird dieser spezifiziert und die Ursache ermittelt. Liegt das Problem an den Artikeleigenschaften, muss die pickability flag des Artikels geändert werden. Die pickability flag beschreibt die Greifbarkeit durch den eOperator und ist in den Artikelstammdaten hinterlegt. Die Daten und Erkenntnisse sowohl der erfolgreichen als auch der nicht erfolgreichen Picks werden an die Cloud übermittelt.
Der Inhalt des Bins und des Zielbehälters sowie die Bestandsdaten werden durch das LVS aktualisiert. Die eOperator-Software prüft, ob ein weiterer Pick vorliegt. Wenn ja, wird der Pickvorgang erneut gestartet. Ist die Aufgabe erledigt, prüft das LVS, ob für den Auftrag eine weitere Entnahme vorliegt. Ist das der Fall, bleibt der Zielbehälter auf der Fördertechnik. Dann prüft das LVS, ob für die nächste Entnahme ein neuer Bin angedient werden muss. Falls ja, übermittelt der eController die Aufforderung, einen neuen Bin anzudienen und den aktuellen abzutransportieren. Ansonsten bleibt der aktuelle Bin am Arbeitsplatz. In beiden Fällen muss vom LVS eine neue, für den Roboter lesbare Pickliste generiert werden und der Prozess wiederholt sich.
Ist die Kommissionierung des gesamten Auftrags abgeschlossen, wählt das LVS entsprechend der Priorität den als nächstes zu bearbeitenden Auftrag. Die Fördertechnik bekommt die Anweisung, den nächsten Behälter vorzufahren und den fertig bearbeiteten Behälter abzutransportieren. Das LVS prüft, ob ein neuer Bin vorgefahren werden muss und übermittelt entsprechende Anweisungen an den eController bzw. die AutoStore Software. Der Prozess beginnt von Neuem.
Die vor- und nachgelagerten Tätigkeiten sind von großer Bedeutung im Hinblick auf die Effizienz. In der Praxis folgt der vollautomatischen Kommissionierung häufig eine Prüfzone. Fehlerhafte Kisten werden für eine manuelle Prüfung oder Nachbearbeitung auf eine Clearing-Zone ausgeschleust. Der Prüfprozess wurde im Prozess sowie in die Berechnung nicht mit aufgenommen, da keine verlässlichen Daten vorliegen. Trotzdem ist dieser Vorgang in der Planung zu berücksichtigen.
Ebenfalls ist eine automatische Zielbehälterbereitstellung sinnvoll, um die durch die Automatisierung erreichte Effizienz nutzbar zu machen. Wird in den Versandkarton kommissioniert, ist ein automatischer Kartonfalter und -aufrichter empfehlenswert.
Die Auswertung der Effizienz enthält in Tabelle 1 die Durchschnittszeiten aller im Betrachtungszeitraum getätigten Entnahmen an den Ports.
Am ersten Port wurden weniger Aufträge mit weniger Entnahmen kommissioniert. Port 2 und Port 3 waren nahezu gleich stark ausgelastet. Die durchschnittliche Anzahl der Picks pro Auftrag bewegen sich zwischen 2,5 und 3,1. Die durchschnittlichen Kommissionierzeiten pro Pick sind bei allen drei Ports ähnlich, daraus ergibt sich eine durchschnittliche Pickzeit von 22,34 Sekunden.
Das Histogramm in Abbildung 5 zeigt, dass Pickzeiten von unter 20 Sekunden am häufigsten gemessen wurden. Allerdings gibt es ein paar Kommissioniervorgänge, die deutlich höhere Kommissionierzeiten aufweisen, wodurch der höhere Durchschnittswert zustande kommt.
Abbildung 6 und 7 beschreiben den Verlauf der Kommissionierzeiten pro Pick auf Stunden- und Tagesebene. Abbildung 8 zeigt die Durchschnittszeiten aller Tage je Port gruppiert nach Tagesstunde.
Im Tagesverlauf (Abbildung 9) sowie im Verlauf der gesamten Betrachtungszeitspanne (Abbildung 10) sind große Leistungsschwankungen je Zeitpunkt und Port zu erkennen.
Muster und Tendenzen sind oftmals gegenläufig und lassen sich ohne konkreten Bezug zu Vorkommnissen im Lager nur schwer erklären.
In einem weniger detaillierten Kontext (Abbildung 8, 9 und 10) lassen sich die Zahlen besser deuten. Denn da gibt es im Gegensatz zu Abbildung 6 und 7 keine Unterscheidung der Ports. Sie werden in einer Messgröße zusammengefasst.
Die Darstellung der Abbildung 8 bis 10 erfolgt jeweils auf Stundenbasis. Die Werte in Abbildung 8 und 9 sind Durchschnittswerte des gesamten Betrachtungszeitraums. Abbildung 10 zeigt die zeitliche Verteilung aller im Betrachtungszeitraum kommissionierten Aufträge.
Durch die Zusammenfassung der Ports zu einer durchschnittlichen Pickzeit werden die Schwankungen weitestgehend ausgehebelt. Zu Beginn sowie gegen Ende des Arbeitstages kommt es zu Schwankungen. Im mittleren Tagesverlauf bleibt die Leistung weitestgehend konstant. Bestleistungen erfolgen im Durchschnitt um 6 Uhr, um 16 Uhr sowie um 19 Uhr. Um 5 Uhr und um 7 Uhr ist die Pickleistung am schwächsten.
Mithilfe von Abbildung 9 und 10 wird untersucht, inwiefern die Auftragsstruktur und das Auftragsvolumen Einfluss auf die Pickleistung in Abbildung 8 nehmen.
Der Vergleich der Abbildung 8 mit 9 gibt Aufschluss über den Einfluss der Auftragsstruktur. Die durchschnittliche Anzahl an Picks je Auftrag verläuft konstant zwischen 2,5 und 3 Picks pro Auftrag. Lediglich vormittags sowie abends kommt es zu Abweichungen. Das lässt vermuten, dass bei hoher Anzahl an Picks pro Auftrag die entsprechende Pickzeit aufgrund der geringeren Nebentätigkeiten pro Pick reduziert werden könnte. Diese Vermutung wird nur teilweise bestätigt. Um 19 Uhr ist die durchschnittliche Pickanzahl pro Auftrag besonders hoch, während in Abbildung 8 eine Kommissionier-Bestzeit erreicht wird. Diese Korrelation bestätigt die oben genannte These. Allerdings lassen sich die weiteren beiden Höchstleistungen aus Abbildung 8 um 6 Uhr sowie um 16 Uhr nicht durch die Auftragsstrukturen aus Abbildung 9 erklären.
Abbildung 10 zeigt, dass sich die Schwankungen der Kommissionierleistung nicht durch die Schwankungen der Auftragsvolumina im Tagesverlauf erklären lassen.
Zwischen den Peaks der Kommissionierzeiten (Abbildung 8) und den Peaks in der Auftragsbearbeitung im Tagesverlauf (Abbildung 10) ist keine Korrelation erkennbar.
Die meisten Aufträge wurden um 17 Uhr kommissioniert. Der zweite Peak findet mit ungefähr der Hälfte der Auftragsmenge des ersten Peaks um 8 Uhr statt. Dazwischen ist die Kurve je nach Bedarf mit eher niedrigen Auftragsmengen schwankend.
Allerdings lässt sich die veränderte Auftragsstruktur (Abbildung 9) in den Randzeiten durch das sehr niedrige Auftragsvolumen aus Abbildung 10 begründen. Es ist zu vermuten, dass zu diesen Randzeiten Aufträge mit besonderen Spezifika für außerordentliche Zwecke kommissioniert wurden.
Die Ergebnisse zur Leistung aus den Messungen im theoretischen Versuch von Element Logic.
Die durchschnittliche Kommissionierzeit bezieht sich in dieser Berechnung auf einen Pick. Die Prozesszeit setzt sich dabei aus drei Komponenten zusammen. Der Zeit des Ports für den Wechsel der Quellbehälter, der Zeit des Greifvorgangs durch den Roboter und der Zeit der Fördertechnik für den Wechsel der Zielbehälter.
Die gesamte Durchlaufzeit beträgt 8,39 Sekunden pro Pick. Die Durchlaufzeit des Roboter-Greifvorgangs beträgt 6,46 Sekunden pro Pick. Die hängt aber stark vom Layout der Roboterzelle ab, zum Beispiel, wenn sich der Roboter drehen muss.
Die Messungen des Versuchs ergeben eine Anzahl von 381 Picks pro Stunde. Die Durchlaufzeiten des Tests implizieren, dass unter den gegebenen Bedingungen 400 Picks pro Stunde möglich wären.
Zu Fehlern und Zuverlässigkeit des Systems liegen keine Daten vor. Aufschluss über die qualitativen Eigenschaften der Fehler bietet das Controlling-Cockpit. Dem Mitarbeiter wird in einem Dashboard auf Basis einer Live-Auswertung die entsprechende Anzahl der Fehler je Fehlerkategorie dargestellt.
Ein Beispiel für eine Fehlerkategorie könnte sein, dass der Artikel vom Roboter nicht gegriffen werden kann. Das kann an den topologischen Eigenschaften des Produkts liegen, an schlechten Lichtverhältnissen oder an Inventurdifferenzen im Quellbehälter. Oder aber um technische Defekte, fehlende Ziel- oder Quellbehälter oder das ungewollte Fallenlassen des Artikels.
Beim Vergleich der vollautomatisierten Kommissionierung durch den eOperator und der teilautomatisierten Kommissionierung von Mensch und AutoStore ist zu beachten, dass der vollautomatisierte Prozess unter sehr einfachen Bedingungen stattfand. Mit diesem Hinweis ist es trotzdem so, dass der Robotikeinsatz einen großen Sprung zur Steigerung der Effizienz ermöglicht.
Die teilautomatisierte Kommissionierung erreicht nach Hochrechnung der Pickzeiten eine Produktivität von 161 Picks pro Stunde. Die vollautomatisierte Kommissionierung erreicht eine Produktivität von 381 Picks pro Stunde. Durch den Einsatz des eOperators kann die Effizienz der teilautomatisierten Kommissionierung aus dem AutoStore um 137 % gesteigert werden.
Es empfiehlt sich immer zu prüfen, ob diese Leistung im eigenen Lager benötigt wird. Die gewonnene Effizienz muss durch angepasste Prozesse nutzbar gemacht werden. Dabei sind auch die vor- und nachgelagerten Prozesse zu berücksichtigen. Denn das vollautomatisierte Roboter Picking macht nur Sinn, wenn die Leistung vollständig über einen langen Zeitraum hinweg ausgeschöpft wird. Dies kann beispielsweise durch Tätigkeiten wie dem Falten und Aufstellen der Zielkartons auf die Fördertechnik oder der automatischen Verpackung mit Anbringung des Versandlabels erreicht werden.
Um die gewonnene Effizienz noch besser zu verteilen, könnte der eOperator für die Kommissionierung aus zwei Ports genutzt werden. Die Standzeiten des eOperators würden sich verringern. Das erfordert allerdings eine sehr gute Steuerung durch die Software.
Am Beispiel des Kunden, der die Datengrundlage für die teilautomatisierte Kommissionierung lieferte, wäre der Einsatz von Pickrobotern noch unattraktiv. Die manuelle Kommissionierung am AutoStore ist im Vergleich zu den anderen Kommissionierbereichen bereits so effizient, dass nur stundenweise an den Ports gearbeitet wird. Der Roboter hätte aktuell zu hohe Standzeiten.
Bei der Implementierung von Automatisierungstechnologien ist zu prüfen, welche Maßnahmen wirklich sinnvoll sind, um die Effizienzziele zu erreichen. Das ist abhängig von den Anforderungen, der Lagerstruktur und den Prozessen. Dann kann entschieden werden, ob Automatisierungsmaßnahmen flächendeckend (vollautomatisierter Anwendungsfall mit eOperator und AutoStore) oder nur in Teilbereichen (manuelle Kommissionierung aus dem AutoStore) Sinn machen.
Durch die Automatisierung ist die Effizienz um ein Vielfaches gestiegen. Die Auftragsbearbeitung wird schneller, die sichtbaren Aufgaben werden einfacher, aber die Hintergrundprozesse komplexer.
Mit zunehmender Automatisierung nehmen die Anzahl und Komplexität der Komponenten zu. Ein Automatisierungskonzept beinhaltet die räumliche Verknüpfung der Hardwarekomponenten, die systemtechnische Verknüpfung unterschiedlicher Software sowie die Anbindung aller Hardware-Systeme mit den passenden Softwaresystemen.
Das LVS vereint alle Komponenten und lässt die Prozesse ineinandergreifen. Es verwaltet das Lager und die Bestände, organisiert, priorisiert und verarbeitet die Bestellungen. Außerdem informiert und koordiniert das LVS die beteiligten Komponenten und steuert die gesamten Intralogistikprozesse.
Bei jedem Kommunikationsknoten werden neue Informationen generiert und alte überschrieben. Das LVS steuert die Materialversorgung und nimmt selbstständig Umbuchungen vor. Auch außerhalb des Prozesses dient die Software als Kommunikationsschnittstelle zwischen Mensch und Maschine.
Weitere Schlüsselfunktionen des LVS sind die Inventur- und die Cockpitfunktionen für den Leitstand. Echtzeitinformationen des Lagers oder des Prozesses werden aufbereitet, um Vorgänge zu steuern und zu planen.
Hinweise: Die Herkunft der Daten und Informationen zur Untersuchung der Anwendungsfälle sind zum Teil theoretisch und zum Teil aus der Praxis. Die Untersuchungen beziehen sich auch auf unterschiedliche Anwendungsfälle mit verschiedenen Methodiken. Dadurch sind die Ergebnisse nicht exakt miteinander vergleichbar und ebenso nicht allgemeingültig.
Außerdem hängt die Effizienz in der Kommissionierung von vielen Faktoren ab. Beispielsweise von den Prozesseigenschaften, der Lagertopologie, der Auftragsstruktur und dem Zusammenspiel der Technologien. Entsprechend variabel ist die Effizienz je nach Anwendungsfall.
Dennoch ist die für diese Arbeit gewählte Vorgehensweise immer noch die beste zur Beantwortung der Leitfrage. Denn die jeweiligen Effizienzen der Kommissionierung lassen sich analysieren und unter Berücksichtigung der Unterschiede miteinander in Verbindung setzen. Damit sind die gewonnenen Erkenntnisse bei Berücksichtigung des zugrunde liegenden Gesamtkonzepts vollständig, valide und plausibel.
Blogbeitrag mit den Gesamtergebnissen im Überblick: Erstaunliche Ergebnisse bei der Effizienzsteigerung durch Smart Devices, Automatisierung und Data Science.
Blogbeitrag mit den Smart Devices Ergebnissen im Detail: Effizienzsteigerung mit Smart Devices in der Kommissionierung um 23 %.
Blogbeitrag mit den Data Science Ergebnissen im Detail: Auslagerwege um 20-25 % reduzieren und Effizienz durch intelligente Algorithmen optimieren.
Blogbeitrag: Ausblick auf künftige Entwicklungen: Effizienzsteigerungen in der Intralogistik.
