PRINCIPES
DE CUEILLETTE D'ordre ou préparation des réassortiments
Dans cette section, nous présentons certains des concepts de base pour
améliorer des systèmes de cueillette d'ordre:
Habituellement les articles dans un entrepôt montrent des
caractéristiques variables en ce qui concerne des dimensions, les
pèsent, exigent, et d'autres propriétés. Il est normal d'appliquer
certaines stratégies de stockage et de récupération dépendant du les
familles produit ou différents produits chez des familles.
Stratégies De Tâche De Stockage
Une règle de base en assignant des produits aux endroits de stockage est
d'octroyer les "meilleurs" produits dans les "meilleurs" endroits
dans le système de cueillette d'ordre.
Un "meilleur endroit" est un endroit qui fournit un accès plus rapide et
plus ergonomique au produit stocké. Par exemple, dans un support de flux
des palettes, la hauteur de préhension qui correspond à l'avant direct
de la ou le préparateur de commande (également appelée la zone-d'or )
est la meilleure position qu'un emplacement de présélection afin que le
préparateur puisse se pencher vers le bas par l'extension avec
facilité (figure).
ORDER
PICKING PRINCIPLES
In this section, we present some of the basic concepts for improving order
picking systems:
Usually the items in a warehouse exhibit varying characteristics with
respect to dimensions, weight, demand, and other properties. It is natural
to apply certain storage and retrieval strategies depending upon the
product families or individual products within families.
Storage
Assignment Strategies
A basic rule in assigning products to storage locations is storing "better"
products in the "better" locations in the order picking system.
A "better location" is a location which provides faster and more ergonomic
access to the product stored. For example, in a pallet flow rack, the
pick-face that corresponds to the direct front of the order-picker (also
called the golden-zone) is a better position than a pick-face which the
order-picker has to bend down to reach. (figure)
Une mesure de "qualité" d'un article pourrait avoir
été la fréquence qu'on lui demande. Si un article est demandé
fréquemment, il est logique de maintenir cet article dans un endroit
facilement accessible. Mais si l'article est trop lourd, il peut prendre
trop du temps pour compléter le niveau de cet article à un endroit
favorable.
Une autre mesure d'espérance est qu' un article occupe
le plus petit espace. D'autre part si un article est demandé très
rarement, il n'est pas nécessaire du tout de l'assigner à une position
favorisée, juste parce qu'elle occupe peu d'espace. Si cette pratique
étaient suivies, les "meilleurs" endroits pourraient être remplis d'un
bon nombre de petits produits qui ne sont pas vraiment demandés
beaucoup.
Une autre règle de base en assignant des produits aux
endroits de stockage prend en compte les dimensions. La valeur de
l'assortiment en mètre cube des articles avec les endroits de stockage
est essentiel pour éliminer des inefficacités de l'espace. Les
dimensions d'étagère devraient être assez spacieuses pour permettre la
cueillette facile, mais assez fortement pour éviter l'espace inutilisé.
Voici une mauvaise utilisation de l'espace d'étagère contre la bonne
utilisation:
A measure of "goodness" of an item could have been the frequency that it
is requested. If an item is requested frequently, it is logical to keep
that item in an easily-accessible location. But if the item is too heavy,
it may be too much time consuming to replenish that item to that favored
location.
Another measure of "goodness" for an item is occupying
smaller space. On the other hand if an item is requested very infrequently,
it is not necessary at all to assign it to a favored position, just
because it occupies little space. If that practice were followed, the
"best" locations could be filled with lots of small products that are not
really requested much.
Another basic rule in assigning products to storage locations is taking
into consideration the dimensions. Cube matching of the items with the
storage locations is essential to eliminate space inefficiencies. Shelf
dimensions should be spacious enough to allow easy picking, but tight
enough to avoid unused space. Here is a bad usage of shelf space versus
good usage:
Les ordres contiennent un ou plusieurs articles. Il est important de
savoir la structure des ordres (tels que le nombre d'articles par ordre,
corrélation parmi des articles dans un ordre), puisqu'elle affecte des
stratégies de storage/retrieval et la conception des systèmes de
cueillette d'ordre. La parcelle de terrain simple du pourcentage des
ordres contre le nombre d'articles dans un ordre donnent des perspicacités
considérables.
Une stratégie très commune est groupe-cueillette des commandes, celle
sélectionne plusieurs ordres dans un voyage. Ceci peut apporter des
réductions significatives du temps de voyage, qui est la partie la plus
significative de temps total passée dans la cueillette d'ordre. Voici un
exemple simple qui illustre le concept (les points rouges sont des
emplacements d'articles des ordres , et l'ellipse bleue représente la
récolteuse):
Orders contain one or more items. It is important to know about the
structure of the orders (such as number of items per order, correlation
among items in an order), since it affects storage/retrieval strategies
and design of order picking systems. Simple plot of percentage of orders
vs. number of items in an order would give considerable insights.
A very common strategy is batch-picking of small orders, that is picking
several orders in one travel. This can bring significant reductions in
travel time, which is the most significant part of total time spent in
order picking. Here is a simple example that illustrates the concept (red
points are locations of single-item orders, and blue ellipse represents
the picker):
Avec des milliers d'articles étant stockés et recherchés
dans un système, il est crucial de maintenir la commande et de dépister le
mouvement des articles.
Barcodes sont une technologie importante pour
l'identification des articles quand ils sont reçus, stockés, recherchés,
assemblés dans des ordres, et embarqués.
Le logiciel de WINOPS par Micheal Amirhosseini sera
employé pour illustrer plus loin les concepts impliqués. Vous pourrez
expérimenter avec différents arrangements pour un entrepôt, avec la
politique de SOP et observer leurs exécutions.
WinOPS Demo 1
démontre comment produire d'un modèle simple et comment exécuter
l'analyse:
Notez que les valeurs par
défaut sont déjà placées dans les cellules appropriées pour des
paramètres. Ce sont le paramètre avec lequel l'utilisateur peut jouer.
On peut également jouer avec les stratégies (seulement zoning de SOP
with/without dans ce demo)
Il n'est pas possible
d'exécuter l'analyse encore. On doit serrer l'accepter pour entrer le
bouton d'abord.
Choisi exécutez l'analyse
du menu couru.
Les valeurs de mesure
d'exécution sont calculées par un certain algorithme et maintenant
montrées.
D'abord le nombre d'allée
est changé en 18 , pour voir les effets sur le système.
Les valeurs sont
acceptées et l'analyse est exécutée.
La grille de résultats
est allumée pour regarder les paramètres pour les deux expériences.
Alors elle est arrêtée au retour de nouveau à l'écran original.
Il est possible de
regarder le graphique de résultats pour observer les valeurs
comparative de productivité (dans ordres picked/hr). Notez que pour ce
système la productivité a diminué quand les articles ont été placés
sur 18 allées plutôt que 20 allées. Qu'a pu être les raisons?
Les graphiques
disparaissent quand on double clic un sur elles (ou choisit le
graphique de résultats de peau .
The WINOPS software by Micheal Amirhosseini will be used to illustrate
further the concepts involved. You will be able to experiment with
different settings for a warehouse, with SOP policy and observe their
performances.
WinOPS Demo 1 demonstrates how to generate a simple model and how to
perform the analysis:
Notice that the default values are already placed in the appropriate
cells for parameters. These are the parameter that the user can play
with. One can also play with the strategies (only SOP with/without
zoning in this demo)
It is not possible to
perform the analysis yet. One has to press the Accept Input button
first.
Select Perform Analysis
from Run menu.
Now the performance
measure values are calculated through a certain algorithm and
displayed.
WinOPS Demo 2
demonstrates how to test different scenarios and perform further analysis.
First the number of
aisles is changed to 18, to see the effects on the system.
The values are accepted
and the analysis is performed.
Results Grid is turned on
to view the parameters for both experiments. Then it is turned off to
return back to the original screen.
It is possible to view
the Results Graph to observe the comperative productivity values (in
orders picked/hr). Notice that for this system the productivity
decreased when the items were placed on 18 aisles rather than 20
aisles. What could be the reasons?
The graphs disappear when
one double-clicks on them (or selects Hide Results Graph.