Сталкиваясь с автоматизацией, часто приходится слышать о «волновой сборке» и «волнах заказов». Для начала, маленькая вводная о том, каким образом появился термин «волна». Представим себе график, где по оси X – время, а по оси Y – некоторый показатель. Мы ждем, пока значение показателя по оси Y не увеличится до заданной максимальной величины, и начинаем выполнять действия, приводящие к уменьшению значения. Затем, «упав» до заданного минимального значения, снова ждем накопления. Таким образом, у нас появляется график в виде своеобразных «волн». Приведу простой пример, когда использование таких «волн» нам может быть выгодно при сборке заказов:
1) На склад поступает множество заказов, каждый из которых по своему объему примерно 1/10 от объема целого поддона высотой 1,8 метра;
2) Сотрудник может взять для набора один поддон и набрать сразу 10 заказов, доведя его высоту до 1,8 метра, что не помешает ему перемещать его;
3) Мы ждем, пока на склад поступит 10 заказов, после чего отправляем сотрудника набирать их все за один проход.
Одна из основных задач при комплектации заказов – это сокращение маршрута комплектовщика. Для сравнения: отбор 1-й коробки из ячейки занимает 3 секунды, а перемещение между ячейками может занимать и 30 секунд, в зависимости от структуры зоны набора. Как следствие, если мы выдадим комплектовщику один заказ в работу, то он побежит его собирать, наберет 1/10 от того объема, который физически может переместить, и вернется обратно, пройдя немаленький маршрут, так как в этом заказе могут быть номенклатурные позиции, находящиеся весьма далеко друг от друга. Если же мы скомпонуем сразу 10 заказов, то сотрудник – пройдя схожий маршрут – сможет собрать в 10 раз больше.
Однако, помимо оптимального значения на уровне того же объема для комплектации, у нас имеется еще одна величина, которую нам придется принять во внимание: время. Если мы будем очень долго ждать, пока у нас соберется оптимальный объем, то можем потерять драгоценное время, а возможно – если у нас, например, склад-магазин — клиента, который не захочет слишком долго ждать. Именно поэтому, «волны» могут быть не одинаковой высоты, но суть от этого не меняется.
Эта концепция очень схожа с концепцией «бэтчинга» (batching), когда мы стараемся объединить разрозненные задания в группы таким образом, чтобы минимизировать трудозатраты на их выполнение. Например, какой смысл отправлять штабелер в соседнее помещение выполнять одно-единственное задание, если у него их достаточно в текущем местоположении? Конечно, искушенные в этих вопросах специалисты наверняка подметят, что каждая операция имеет свой приоритет, и будут по-своему правы, но вопрос приоритезации содержит так много нюансов, что я предпочту посвятить ему отдельную статью, а сейчас оставим его «за бортом».
В отношении упомянутого штабелера, одно только его перемещение в соседнее помещение, а также возврат обратно после выполнения задачи могут быть более трудозатратны, чем выполнение 2-3 заданий «здесь и сейчас».
Понимая, что «волны» могут использоваться по отношению практически к любому параметру, рассмотрим наиболее часто используемые варианты:
1) «Волны заказов» — накопление определенного объема заказов для отправки в работу с целью оптимизации загрузки исполнителей и сокращения маршрута комплектации;
2) «Волны перемещений» — ожидание достижения заданной величины при формировании заданий на выполнение перемещений палет внутри складе с целью сокращения времени эксплуатации тяжелой техники;
3) «Волновая сборка» — термин, чаще всего обозначающий ожидание такого количества заказов, которые бы позволили вывезти на отдельный участок целую палету с определенным товаром, и рассортировать ее в полном (или близком к полному) объеме по каждому заказу.
Отдельно остановлюсь на варианте 3. Он отлично подходит для тех складов, которые работают с небольшим количеством номенклатурных позиций, но при этом получают большое количество заказов. В таком случае, мы можем не ходить по всему складу, набирая заказы, а осуществлять распределение заданных номенклатурных позиций по пулу заказов, которые находятся в обработке. Предположим, у Вас есть 100 заказов, в каждом из которых по 1-й коробке товара X. Одна палета (поддон с товаром) содержит, допустим, 100 коробок. Таким образом, мы можем взять палету, провезти ее вдоль мест комплектации заказов, и распределить по ним, либо же поставить в центр участка высокоинтенсивного распределения, и дать возможность сотрудникам взять требуемое для каждого заказа количество на стадии переупаковки или контроля, сократив трудозатраты на комплектацию за счет существенного сокращения маршрута.
Хочу также отметить, что заказы могут иметь разную структуру, и классически принято делить заданное количество по каждой позиции на три составляющих:
1) То, что можно вывезти целыми палетами;
2) То, что можно набрать целыми упаковками;
3) То, что будет собираться штуками (минимальными единицами).
Хорошо спроектированная WMS позволяет работать с каждой такой составляющей в отдельности, и использовать разные алгоритмы группировки по «волнам» и «бэтчам», связывать с такими группами свои алгоритмы расчеты тары, последовательности исполнения, комбинирования и приоритетности, и многое другое.
Напоследок, хочу отметить, что «волны» — это примерно такой же инструмент, как пресловутый “ABC-анализ”, который все знают, но далеко не все умеют грамотно использовать.
1) На склад поступает множество заказов, каждый из которых по своему объему примерно 1/10 от объема целого поддона высотой 1,8 метра;
2) Сотрудник может взять для набора один поддон и набрать сразу 10 заказов, доведя его высоту до 1,8 метра, что не помешает ему перемещать его;
3) Мы ждем, пока на склад поступит 10 заказов, после чего отправляем сотрудника набирать их все за один проход.
Одна из основных задач при комплектации заказов – это сокращение маршрута комплектовщика. Для сравнения: отбор 1-й коробки из ячейки занимает 3 секунды, а перемещение между ячейками может занимать и 30 секунд, в зависимости от структуры зоны набора. Как следствие, если мы выдадим комплектовщику один заказ в работу, то он побежит его собирать, наберет 1/10 от того объема, который физически может переместить, и вернется обратно, пройдя немаленький маршрут, так как в этом заказе могут быть номенклатурные позиции, находящиеся весьма далеко друг от друга. Если же мы скомпонуем сразу 10 заказов, то сотрудник – пройдя схожий маршрут – сможет собрать в 10 раз больше.
Однако, помимо оптимального значения на уровне того же объема для комплектации, у нас имеется еще одна величина, которую нам придется принять во внимание: время. Если мы будем очень долго ждать, пока у нас соберется оптимальный объем, то можем потерять драгоценное время, а возможно – если у нас, например, склад-магазин — клиента, который не захочет слишком долго ждать. Именно поэтому, «волны» могут быть не одинаковой высоты, но суть от этого не меняется.
Эта концепция очень схожа с концепцией «бэтчинга» (batching), когда мы стараемся объединить разрозненные задания в группы таким образом, чтобы минимизировать трудозатраты на их выполнение. Например, какой смысл отправлять штабелер в соседнее помещение выполнять одно-единственное задание, если у него их достаточно в текущем местоположении? Конечно, искушенные в этих вопросах специалисты наверняка подметят, что каждая операция имеет свой приоритет, и будут по-своему правы, но вопрос приоритезации содержит так много нюансов, что я предпочту посвятить ему отдельную статью, а сейчас оставим его «за бортом».
В отношении упомянутого штабелера, одно только его перемещение в соседнее помещение, а также возврат обратно после выполнения задачи могут быть более трудозатратны, чем выполнение 2-3 заданий «здесь и сейчас».
Понимая, что «волны» могут использоваться по отношению практически к любому параметру, рассмотрим наиболее часто используемые варианты:
1) «Волны заказов» — накопление определенного объема заказов для отправки в работу с целью оптимизации загрузки исполнителей и сокращения маршрута комплектации;
2) «Волны перемещений» — ожидание достижения заданной величины при формировании заданий на выполнение перемещений палет внутри складе с целью сокращения времени эксплуатации тяжелой техники;
3) «Волновая сборка» — термин, чаще всего обозначающий ожидание такого количества заказов, которые бы позволили вывезти на отдельный участок целую палету с определенным товаром, и рассортировать ее в полном (или близком к полному) объеме по каждому заказу.
Отдельно остановлюсь на варианте 3. Он отлично подходит для тех складов, которые работают с небольшим количеством номенклатурных позиций, но при этом получают большое количество заказов. В таком случае, мы можем не ходить по всему складу, набирая заказы, а осуществлять распределение заданных номенклатурных позиций по пулу заказов, которые находятся в обработке. Предположим, у Вас есть 100 заказов, в каждом из которых по 1-й коробке товара X. Одна палета (поддон с товаром) содержит, допустим, 100 коробок. Таким образом, мы можем взять палету, провезти ее вдоль мест комплектации заказов, и распределить по ним, либо же поставить в центр участка высокоинтенсивного распределения, и дать возможность сотрудникам взять требуемое для каждого заказа количество на стадии переупаковки или контроля, сократив трудозатраты на комплектацию за счет существенного сокращения маршрута.
Хочу также отметить, что заказы могут иметь разную структуру, и классически принято делить заданное количество по каждой позиции на три составляющих:
1) То, что можно вывезти целыми палетами;
2) То, что можно набрать целыми упаковками;
3) То, что будет собираться штуками (минимальными единицами).
Хорошо спроектированная WMS позволяет работать с каждой такой составляющей в отдельности, и использовать разные алгоритмы группировки по «волнам» и «бэтчам», связывать с такими группами свои алгоритмы расчеты тары, последовательности исполнения, комбинирования и приоритетности, и многое другое.
Напоследок, хочу отметить, что «волны» — это примерно такой же инструмент, как пресловутый “ABC-анализ”, который все знают, но далеко не все умеют грамотно использовать.