Kurze und zuverlässige Lieferzeiten werden bei Kaufentscheidungen immer wichtiger. Effizient betriebene Kommissioniersysteme werden damit zu einem entscheidenden Faktor. Der Wunsch der Kunden nach individualisierten Produkten führt zu sinkenden Auftragsgrößen, einer zunehmend volatilen Nachfrage und damit zu steigenden Herausforderungen für die Kommissionierung. So führt die gestiegene Dynamik der Kundennachfrage ohne Umlagerungen zu einer sinkenden Effizienz. Um Aufträge möglichst schnell und aufwandsarm kommissionieren zu können, sind drei Planungsprobleme zu lösen: Die Vergabe der Lagerplätze, die Bündelung von Aufträgen in sogenannten Batches und die Planung der Kommissioniertouren. Diese Probleme sind stark voneinander abhängig, werden bislang aber separat gelöst. Für die gemeinsame Lösung der Probleme gibt es noch kein geeignetes Verfahren. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das die drei Probleme ganzheitlich mithilfe von Schwarmintelligenz- und evolutionären Algorithmen löst und die zukünftige Dynamik der Kundennachfrage mittels Prognose antizipiert.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Kurze und zuverlässige Lieferzeiten werden bei Kaufentscheidungen immer wichtiger. Effizient betriebene Kommissioniersysteme werden damit zu einem entscheidenden Faktor. Der Wunsch der Kunden nach individualisierten Produkten führt zu sinkenden Auftragsgrößen, einer zunehmend volatilen Nachfrage und damit zu steigenden Herausforderungen für die Kommissionierung. So führt die gestiegene Dynamik der Kundennachfrage ohne Umlagerungen zu einer sinkenden Effizienz. Um Aufträge möglichst schnell und aufwandsarm kommissionieren zu können, sind drei Planungsprobleme zu lösen: Die Vergabe der Lagerplätze, die Bündelung von Aufträgen in sogenannten Batches und die Planung der Kommissioniertouren. Diese Probleme sind stark voneinander abhängig, werden bislang aber separat gelöst. Für die gemeinsame Lösung der Probleme gibt es noch kein geeignetes Verfahren. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das die drei Probleme ganzheitlich mithilfe von Schwarmintelligenz- und evolutionären Algorithmen löst und die zukünftige Dynamik der Kundennachfrage mittels Prognose antizipiert.
Aktualisiert: 2023-03-31
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