Lo slotting di magazzino, il processo di decidere quale prodotto va in quale posizione, sembra una decisione una tantum. In realtà, necessita di costante aggiustamento man mano che i pattern di domanda cambiano, vengono introdotti nuovi prodotti e i prodotti vecchi vengono dismessi. La maggior parte dei magazzini manifatturieri parte con una disposizione di slotting logica che gradualmente degrada al cambiare delle condizioni, fino a quando i tempi di prelievo aumentano e gli errori crescono.
L'ottimizzazione di slotting basata sull'AI tratta il layout di magazzino come un sistema continuamente ottimizzato anziché una disposizione statica.
Perché lo slotting è importante
Il posizionamento dei prodotti in un magazzino incide direttamente sull'efficienza di prelievo. Articoli ad alta velocità collocati lontano dalla baia di spedizione aumentano il tempo di percorrenza per ogni ordine. Articoli pesanti collocati su scaffali alti creano rischi ergonomici e rallentano il prelievo. Articoli frequentemente ordinati insieme collocati alle estremità opposte del magazzino raddoppiano la distanza di percorrenza per quegli ordini.
Nella distribuzione manifatturiera, la posta in gioco è più alta che nel warehousing retail perché i prodotti sono spesso più pesanti, i profili degli ordini sono più complessi e le conseguenze di prelievo lento o inaccurato includono fermi di linea produttiva presso le sedi del cliente.
Come l'AI ottimizza lo slotting
L'ottimizzazione AI dello slotting considera molteplici fattori simultaneamente. La velocità di domanda determina la zona: i fast mover vanno nelle posizioni di prelievo prime, gli slow mover vanno allo stoccaggio di riserva. La correlazione degli ordini identifica prodotti frequentemente prelevati insieme e li colloca vicini per minimizzare la distanza di percorrenza per ordine. I vincoli fisici come peso, dimensione e requisiti di gestione determinano il livello di scaffale e il tipo di posizione. La frequenza di rifornimento bilancia il costo del rifornimento frequente rispetto al valore delle posizioni di prelievo prime.
L'AI considera anche il metodo di prelievo degli ordini. Per il prelievo discreto degli ordini, l'ottimizzazione si concentra sul minimizzare la percorrenza per ordine. Per il prelievo batch, si concentra sul minimizzare la percorrenza per batch mantenendo gestibili le dimensioni del batch. Per il prelievo a zone, bilancia il carico di lavoro tra le zone.
Re-slotting continuo
Il vero vantaggio dello slotting AI è che monitora continuamente i pattern di domanda e raccomanda mosse di re-slotting quando il layout attuale è degradato significativamente dall'ottimo. Invece di un grande progetto di re-slotting una o due volte all'anno, l'AI raccomanda aggiustamenti più piccoli e frequenti che mantengono il magazzino operante vicino all'efficienza ottimale in ogni momento.
L'AI gestisce anche pattern stagionali, portando i prodotti di alta stagione in posizioni prime prima dell'inizio della stagione e spostandoli fuori in seguito. Gestisce le introduzioni di nuovi prodotti trovando slot iniziali in base alla domanda prevista e adeguandosi man mano che i dati di domanda effettivi si accumulano.
Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione di magazzino e logistica basata sull'AI nel manifatturiero, visiti la pagina FirmAdapt dedicata all'analisi del manifatturiero.