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Picking Optimierung mit Pulpo WMS

Posted by Pulpo WMS Germany GmbH on Sep 24, 2019 11:55:17 AM
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Erweiterte Kommissionierung mit Pulpo WMS

Der Erfolg eines Lagers und seiner Prozesse, hängt, unter Anderem, vom gewählten Kommissioniersystem des Unternehmens ab.

Mit einer geschickten Auswahl eines geeigneten Systems, werden Lieferungen schneller versandt und die Kunden werden rundum zufrieden gestellt. Alternativ kann eine Kommissioniermethode, der es an Effizienz und Genauigkeit mangelt, ein Unternehmen in finanzielle Schwierigkeiten bringen.

Untersuchungen zufolge konzentrieren sich Mitarbeiter im Durchschnitt 70%* der Zeit, die bei der Auftragsabwicklung aufgewendet wird, auf die Kommissionierung von Produkten. Daher kann die kleinste Diskrepanz in einem Kommissionierprozess schnell kritisch werden. Die Entscheidung, welche Methode Sie in Ihrem Unternehmen einsetzen sollen, ist jedoch nicht immer leicht.

Auftragsbezogene Kommissionierung (Single Picking)

Die auftragsbezogene Kommissionierung ist die rudimentärste Kommissioniermethode, bei der die Picker jeweils eine Pickingliste pro Auftrag erhalten. Nachdem der Picker einen Auftrag erhalten hat, muss er jede Bestellung im Lager einzeln kommissionieren. Diese Methode optimiert Routen oder Sequenzen nicht unbedingt und ist nicht sehr effizient.

Die auftragsbezogene Kommissionierung eignet sich häufig am besten für kleinere Lager mit einer relativ niedrigen Auftragslast und wenigen Artikeln pro Bestellung.

Geteilte Kommissionierung (Split Picking)

Wenn Unternehmen ein Split-Modell verwenden, teilen sich mehrere Mitarbeiter die Kommissionierlast einer einzelnen Bestellung. Anhand des schnellsten Pickers wird die Packposition definiert. Anschließend schickt das Lagerverwaltungssystem (kurz: LVS) alle anderen Kommissionierer an dieselbe Position, um die Bearbeitung des Auftrags für den Versand abzuschließen.

Die geteilte Kommissionierung hilft bei Lagern mit großen Mengen an Artikeln und einem großen Volumen von Produkten pro Bestellung, z.B. im B2B- und Großhandel.

Sammelkommissionierung (Batch Picking)

Bei der Sammelkommissionierung bearbeitet ein Mitarbeiter während einer Picking-Aufgabe Produkte aus mehreren Aufträgen. Das LVS fasst mehrere Bestellungen zu einer Kommissionierliste zusammen. Durch diese Methode profitieren Kommissionierprozesse von konsolidierten Kommissioniermengen und verkürzten Wegezeiten.

Die Batch-Kommissionierung sieht man häufig in Lagern mit einer hohen Auftragslast, aber wenigen Artikeln pro Bestellung.

Rollende Kommissionierung (Cluster- bzw. Cart-Picking)

Ähnlich wie beim Batch-Picking, werden bei dieser Methode mehrere Aufträge in einer Kommissionieraufgabe zusammengefasst. Das LVS erlaubt jedoch den Lagermitarbeitern, die Produkte bereits während des Kommissionierens in Behältnisse nach Aufträgen vorzusortieren. Das kann, im Pick-Prozess, enorm viel Zeit sparen. Die Mitarbeiter im Warenausgang können ebenfalls davon profitieren, da die Artikel bereits nach Aufträgen vorsortiert, im Packbereich ankommen.

Die Rollende Kommissionierung eignet sich am besten in Lagern mit einer hohen Auftragslast und vielen Artikeln pro Bestellung. Diese Methode unterliegt jedoch ein paar Einschränkungen, wie beispielsweise Gewicht und Dimensionen.

Cross-Docking

Cross-Docking ist eine spezielle Form des Kommissionierens. Ein angeliefertes Produkt wird direkt vom Wareneingang in den Cross-Docking Lagerplatz gebucht. Dabei handelt es sich um ein Zwischenlager, das Warenannahme und Warenausgang direkt miteinander verknüpft. Von dort wird gepickt, ohne das der Artikel den Einlagerungsprozess durchläuft.

Diese Methode eignet sich ausschließlich für Just-In-Time Bestellungen, die nach der Warenannahme, so schnell wie möglich an den Kunden geschickt werden müssen.

Pulpo WMS als digitale Kommissionierlösung

Pulpo ist in der Lage alle genannten Kommissioniermethoden digital umzusetzen und nach Kundenanforderungen zu optimieren. 

Wenn Sie wissen möchten, wie das in Ihrem Unternehmen aussehen könnte, dann sprechen Sie uns auf eine Pulpo WMS Demo an.

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References:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351978915003170

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