Оценка повышения эффективности розничного комиссионирования на складах e-commerce

Оценка повышения эффективности розничного комиссионирования на складах e-commerce Автор и источник публикации:
Кирилл Толмачев,
к.т.н., генеральный директор
ООО «Концепт Лоджик»

Елизавета Толмачева,
аналитик ООО «Концепт Лоджик»

Журнал «Логистика», 2017 год
                               
Развитие интернет-торговли, или e-commerce, потребовало усиления компетенции штучного отбора на складах как товаровладельцев, так и логистических операторов, оказывающих услуги фулфилмента. По оценке BBC (British Broadcasting Corporation), прирост объемов рынка е-commerce на 1 млрд долл. требует не менее 77 тыс. м2 обеспечивающих продажи складов. По оценкам того же источника, рост данного сегмента рынка в странах восточной Европы и РФ составит к 2020 г. около 23 млрд долл., или в пересчете на потребности в складской компоненте 77 тыс. м2 [1].

Ввиду высокой вариабельности ассортимента по весогабаритным характеристикам и трудно прогнозируемой стабильности товаропотоков и клиентов большинство логистических операторов пока отказываются от автоматизации операций розничного отбора, используя ручные технологии в связке «отборщик + терминал сбора данных и/или лист отбора». Нарастание конкуренции как между интернет-магазинами, так и между фулфилмент-провайдерами сокращает количество сменных волн отбора, и зачастую исполнение заказа может производиться по факту его появления в информационной системе склада. Такая тенденция вынуждает использовать на складах принцип отбора «один человек – один заказ», что приводит к удлинению пробега отборщика и снижению эффективности его операций.

Практика логистического аудита показывает, что оперативное время при отборе товара состоит из следующих основных видов временных затрат:

■ затраты на перемещение отборщика по маршруту отборки;
■ затраты на изъятие товара с мест хранения согласно отборочному листу;
■ затраты на получение задания, изучение товара, передачу отобранных заказов контролерам и др.

Типичное распределение временных затрат на операции отбора товара показано на рис. 1.

Распределение временных затрат операций отбора

Наиболее трудозатратной операцией является перемещение отборщика между местами хранения, на которое приходится более половины рабочего времени, и эти затраты суммарно превышают затраты на физический отбор и работу с документами или терминалом сбора данных. Сокращение пробега отборщиков позволяет снизить численность персонала и размер фонда оплаты труда, ускорить отбор и повысить качество логистического сервиса и других ключевых показателей (KPI) [11].

Минимизировать маршрут отборщика возможно, если для каждого задания на отбор выполнять поиск кратчайшего пути обхода всех мест хранения товара при условии, что каждое место складирования можно посетить только один раз. Математическая постановка такой задачи известна с 1934 г. как «задача коммивояжера» [2, 3, 5], которую можно представить как поиск на графе гамильтонова цикла с наименьшей суммой длин дуг, входящих в этот цикл.




Пусть K – полная длина цикла C, который проходит через все вершины vi графа с длинами дуг hi.

формула задачи коммивояжёра




Известно несколько методов решения задачи коммивояжера [5], включающих в себя поиск пространства решений, увеличивающийся экспоненциально в зависимости от количества вершин графа. Поскольку типовой заказ (из практики авторов) для одного отборщика не превышает 15‒20 артикулов (или строк), решение задачи коммивояжера возможно проводить с использованием любого точного алгоритма: например, полного перебора, алгоритма Литтла, или метода ветвей и границ [2, 4, 6]. В случае нарастания количества строк, приходящихся на одного отборщика, целесообразно применение приближенных методов решения, существенно сокращающих время расчета и позволяющих получать результат без видимого ожидания расчета.

Обычно за формирование маршрута отвечает либо сам отборщик, либо система управления складом (WMS). Как показывает практика, потенциал WMS по оптимизации маршрута на складах используют в недостаточной степени, принудительно выстраивая перемещение отборщика в виде змейки и кругового обхода, которые не в общем случае не являются минимальными. Для понимания потенциала сокращения пробега за счет перехода к минимальному пути мы провели моделирование пробегов на программном комплексе, позволяющим оценить выигрыш в пробеге для минимального пути и движения змейкой в различных топологиях склада и при различной структуре заказов.

В среднем оптимизация пути отбора позволяет сократить дистанцию пробега на 25‒30% на одного отборщика при неоптимизированной системе хранения без использования АВС-критерия частоты обращения к товарной позиции. На рис. 2 показан минимальный путь отборщика при комиссионировании заказа из 14 артикулов.

Минимальный пробег отборщика при организации схемы отбора змейка

































Сокращение пробега на 30% дает повышение эффективности операций отбора примерно на 15% (для распределения трудозатрат по рис. 1). При этом для достижения такого эффекта достаточно провести доработку информационной системы или WMS-программы для решения задачи коммивояжера по любому из методов. Похожий положительный эффект дает использование метода минимизации пути с размещением товара по АВСD-признаку частоты обращения к артикулу, что позволяет уплотнить маршрут за счет компактного размещения товарных групп одной категории спроса на местах хранения, ближайших к точкам получения задания или передачи отобранного заказа.

В рассматриваемом примере по результатам АВС-анализа [3] складская номенклатура разбита на следующие группы по частоте обращения к позиции:

■ товары категории А ‒ 1 100 артикулов;
■ товары категории В ‒ 1 600 артикулов;
■ товары категории С ‒ 1 700 артикулов;
■ товары категории D ‒ 2 000 артикулов.

Товарные группы целесообразно располагать по мере удаления от маршрута движения и от точек приемо-передачи задания на отбор и отобранных заказов по следующей схеме: группа А – максимально близко, группа В – после группы А и т. д.

На рис. 3 представлена схема размещения товара на фронтальных полочных стеллажах при наличии одного центрального прохода и одной точки приемо-передачи задания на отбор и отобранных заказов.

Схема размещения товара по АВС-признакам для совмещённых точек приема заданий и передачи товара


































В такой топологии размещения минимизируются пробеги при отборе товаров категории А и В. Однако применять такое размещение товара следует с осторожностью и на основе расчета [7–10], так как количество отборщиков, одновременно работающих в зоне А, может нарастать до полного тромбирования зоны. Схема на рис. 4 отражает рациональное построение системы хранения, когда место выдачи заданий разнесено от места передачи товара. Данная топология может успешно использоваться и для случая совмещенных точек приема-передачи, так как обеспечивает равномерное распределение отборщиков вдоль центрального прохода.

Схема размещения товара по АВС-признакам для разнесённых точек приёма заданий и передачи товара






















Сравнительный анализ длины пробега отборщика при размещении товара без применения каких-либо критериев и по принципу размещения с учетом АВС-анализа согласно рис. 4 показал сокращение пробега в 1,4 раза – с 360 м до 255 м в среднем. При этом выигрыш нарастает до 1,8 раз для заказов с товарами, относящимися к группам А и В.

На рис. 5 и 6 представлены схемы пробега отборщика при неоптимизированной системе хранения и с размещением товара по АВС-принципу.

Неоптимизированная система отбора по схеме змейка



Оптимизированная система отбора по схеме змейка при размещении товара по ABC-признаку






























































Отметим случаи, когда АВС-зонирование не принесет результата:

■ АВС-распределение явно не выражено при значительном количестве строк в заказе – ситуация «все равно все обходить»;
■ АВС-распределение очень сильно выражено – люди будут толпиться в зоне А и мешать друг другу. В этом случае необходимо зону А конфигурировать отдельно, что часто приводит к изменению схем расстановки стеллажей и изменениям в технологическом зонировании склада.

Основные выводы:
  • решение задачи по поиску минимального пути позволяет сократить затраты на отбор заказа в среднем на 15‒25%;
  • использование АВС-анализа для размещения товара на местах хранения и решение задачи обхода повышает производительность отбора на 25‒30%;
  • программная реализация подхода средствами WMS-решения и/или доработки информационной системы позволяет исключить человеческий фактор из процесса маршрутизации и комплексно автоматизировать решение задачи коммивояжера и задачи АВС-размещения товарных артикулов.



БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. European E-Commerce, E-Fulfilment and Job Creation. Электронный ресурс: URL: https://www.prologis.com/logistics-industrysearch/european-e-commerce-efulfilment-and-job-creation
2. Таха Х. А. Введение в исследование операций. ‒ М.: ИД «Вильямс», 2005. ‒ 912 с.
3. Лукинский В.С., Лукинский В.В. Модели и методы теории логистики: учеб. пособие. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2008. – 448 с.
4. Левитин А. Алгоритмы: введение в разработку и анализ // М.: Вильямс, 2006. – 575 с.
5. Мудров В. И. Задача о коммивояжере – 2-е изд. ‒ М.: Либроком, 2013. – 64 с.
6. Макконнелл Дж. Основы современных алгоритмов. ‒ М.: Техносфера, 2004. ‒ 368 с.
7. Бабаев А., Фетисова Т. Выбор технологии хранения и обработки товара // Складские технологии. ‒2008. ‒ № 4.
8. Иванов А. И. Второй этап проектирования склада // Складские технологии. ‒ 2007. ‒ № 3.
9. Иванов А. И. Проектирование склада: пример расчетов // Складские технологии. ‒ 2007. ‒ № 4.
10. Толмачев К. С. Строительство склада: этап проектирования // Складские технологии. ‒ 2007. ‒ № 2.
11. Толмачев К. С. Ключевые показатели работы (KPI) складского комплекса // Складские технологии. ‒ 2008. ‒ № 2.



Назад в раздел