Оптимизация процесса комплектации заказа на распределительных складах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

Факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики"

Департамент логистики и управления цепями поставок

Выпускная квалификационная работа - бакалаврская работа

Оптимизация процесса комплектации заказа на распределительных складах

по направлению подготовки 38.03.02 - «Менеджмент»

Образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок»

Фурсенко Роман Сергеевич

Рецензент: д.э.н., профессор, заведующий кафедрой торгового дела и товароведения ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» (СПбГЭУ), Уваров С.А.

Руководитель: д.т.н., профессор, руководитель департамента логистики и управления цепями поставок НИУ ВШЭ (СПб), Лукинский В.С.

Санкт-Петербург 2018



Содержание

Введение

1. Организация складского процесса, как фактор ускорения комплектации заказа

1.1 Принципы рациональной организации процессов складирования

1.2 Проведение АВС - анализа для размещения груза на складе

1.3 Модель Хескетта

1.4 Метод корреляционного анализа для выявления взаимосвязи между потребляемыми товарными единицами

2. Анализ и систематизация достижений научно-технического прогресса для оптимизации логистических операций на складах

2.1 Оптимизации процессов в компании на основе инструмента анализа больших данных

2.2 Использование Искусственного Интеллекта в логистике складирования

2.3 Современные стеллажные конструкции

3. Формирование модели оптимального размещения складских единиц и ее апробация на складе компании ООО «Шлиф. Материалы»

3.1 Описание склада

3.2 Постановка задачи

3.4 Расчетная часть. Метод АВС-анализа

3.6 Расчетная часть. Метод ассоциативных правил

3.7 Сметный расчет реализации проекта по реорганизации склада

3.8 План реорганизации склада ООО «Шлиф. Материалы»

3.9 Расчет экономической эффективности проекта

Заключение

Список использованной литературы

Приложения



Введение

Современные рыночные условия заставляют компании конкурировать более жестко и находить все более гибкие и продвинутые способы оставаться на лидирующих позициях в своей отрасли. Преимущество представляется уже не в том, какую цену компания предлагает или насколько высоко качество продаваемой продукции. Практически у каждой организации, процессы производства в значительной мере приведены к состоянию, обеспечивающему максимально возможный уровень качества готовой продукции и минимизацию затрат. Следовательно, для того чтобы повысить собственную конкурентоспособность, компаниям приходится уделять внимание оптимизации логистических процессов, направленных не только на улучшение взаимодействия внутри фирмы, но и на повышение уровня клиентского сервиса. Это отражается в скорости и точности выполнения заказа, что в свою очередь зависит от слаженности работы всей цепи поставок и, в частности, дистрибьюторской сети организации. На оперативном уровне же это напрямую зависит от отлаженности процессов на складах готовой продукции завода, региональных складских терминалах компании, локальных распределительных центрах.

Конечному потребителю важно получить нужный заказ, требуемого качества, в необходимом количестве, в назначенное время, в выбранном месте, с требуемым уровнем затрат. Именно поэтому, улучшение логистики предприятий - следующий этап конкурентной борьбы. Так как восприятие бренда у потребителей происходит не только из-за грамотно выстроенной маркетинговой кампании, но и предоставленного логистического сервиса, бренды стараются предложить как можно более широкий спектр услуг по доставке и сопутствующим услугам. А также наиболее полно и безошибочно выполнить заказ. Такой показатель в логистике называется POF (Perfect Order Fulfilment). Его оценочными характеристиками выделяют: доставка в установленный срок, в полном объеме и без ошибок. [7]

Однако для того, чтобы обеспечить высокий уровень логистического сервиса, компаниям необходимо крайне продуманно подходить к выстраиванию распределительной сети. Для этого нужно грамотно определить местоположение будущих распределительных центров и выработать стратегию управления запасами, которая будет отражать цели организации. Несомненно, категорически важным аспектом в распределительной системе организации являются склады. Склады - высокотехнологичные строения с специальной структурой, состоящие из следующих элементов: функциональной, технологической, экономической и поддерживающей подсистем, которые в свою очередь отвечают за оптимальное размещение материального потока и его рациональное управление [17].

Следовательно, уровень складского сервиса, как часть общего логистического сервиса компании, нуждается в постоянном улучшении, так как, например неправильно спроектированный погрузочно-разгрузочный фронт складского комплекса или неверно рассчитанная пропускная способность принесет огромные заторы из подвижного состава, заставляя простаивать подвижной состав под операциями по погрузке и разгрузке и увеличивая альтернативные издержки владельцев транспортных средств. Либо крайне долгий цикл сборки заказа на складе, что подразумевает некорректную организацию работы внутри склада, это может вылиться в увеличенный пробег подъемно-транспортной техники, низкую производительность складских рабочих, следовательно, большие эксплуатационные издержки и затраты на персонал.

Таким образом, неверным способом спроектированная система складирования способна нанести огромный ущерб и последующие издержки не только собственной компании, но также поставщикам, партнерам B2B сектора, и конечным потребителям.

Довольно интересный факт приводится в статье Толмачева и Толмачевой [20, с. 1], который заключается в том, что в среднем 56% рабочего дня на складах расходуется на то, чтобы ездить от стеллажа к стеллажу для того, чтобы обеспечить выполнение заказа. Остальная же часть дня уходит на отбор товаров из грузовых ячеек и создание транспортных документов. Принимая данный факт во внимание, понятна необходимость повышения производительности комплектовщиков для ускорения процесса сборки заказа и, впоследствии, повышения пропускной способности склада. В данной работе будет сделан уклон на оптимизацию процессов, связанных с отбором и комплектацией заказов на складах распределительных сетей.

Исходя из приведенных выше примеров, очевидно, что проблема оптимизации складских процессов стоит довольно остро и нуждается в детальной проработке.

Ввиду актуальности проблемы оптимизации внутрискладских процессов, цель данной выпускной квалификационной работы: на основе рассмотрения основных моделей и методов, а также современных разработок в области оптимизации размещения груза на складских объектах, разработать стратегию размещения складских единиц для распределительного склада. Поставленная цель не может быть достигнута без выполнения следующих задач:

- Проанализировать литературу по проблеме оптимизации размещения грузов на складах;

- Изучить модели и методы, направленные на ускорение процесса комплектации заказов;

- Исследовать применение современных информационных технологий для решения вопроса оптимизации размещения груза на складах;

- Собрать данные компании для разработки стратегии размещения груза на складе;

- Разработать и внедрить модель оптимального размещения ГЕ;

- Вычислить показатели эффективности разработанной модели.

Объект исследования в представленной курсовой работе может быть определен, как распределительный склад. Предметом исследования в данном случае выступает оптимизация операционной логистической деятельности, а конкретно, разработка стратегии по оптимальному размещению складских грузовых единиц для ускорения процесса комплектации заказов.

В данной работе будут использованы такие теоретико-аналитические методы обработки данных, как корреляционный анализ, АВС - анализ и применение ассоциативных правил.

Первая глава дипломной работы посвящена теоретическим основам проблемы, изучению стратегий размещения груза на складах, моделей оптимизации хранения SKU (stock-keeping unit). Во второй главе представлен обзор современных технологий, использование которых применимо для повышения производительности работы складских комплексов. Третья глава включает в себя описание текущих условий функционирования выбранного распределительного склада и применение теоретико-аналитических методов для выявления зависимостей между совместным потреблением товаров с тем, чтобы располагать эти виды складских единиц близко друг к другу.



1. Организация складского процесса, как фактор ускорения комплектации заказа

Если существует возможность повысить эффективность складских процессов распределительного центра для повышения уровня предлагаемого сервиса со снижением затрат, то это обеспечит преимущество перед конкурентами не только для компании, но и для всей цепи поставок [8, с. 15].

Принимая во внимание тот факт, что уровень развития компаний разный, то и подход, и применяемые технологии к оптимизации процессов должны отличаться.

На рис.1.1.1 представлены разновидности систем комплектования заказов, которые разделяются по уровням автоматизации складских процессов.

Рисунок 1.1.1 - Складские системы комплектации заказа

По большей части на складах представлены системы, требующие участие человека при сборе заказов, это так называемые Man-to-goods (m-t-g) системы. Представленного вида системы, в свою очередь, подразделяются на низкоуровневые и высокоуровневые системы.

Низкоуровневые m-t-g системы представляют собой наличие полок, либо полочных стеллажей на складе и сборщики заказов просто передвигаются пешком по складу с тележкой, словно покупатели в супермаркете. [8] Для высокоуровневых m-t-g систем же характерно наличие ПТО, которым комплектовщик заказов управляет при отборе паллетированного груза из ячейки, которая может находиться на большой высоте.

Goods-to-man системы комплектации заказов на складах выглядят как производственная линия, представленная специальным краном-роботом, либо конвейерной линией, подъемными лифтами или каруселями, доставляющими груз из мест хранения к месту комплектации заказа [9]. Более подробно данный вопрос будет освещен в одном из параграфов следующей главы.

Естественно, что способы оптимизации могут опираться как на улучшения путем приобретения новых современных средств, так и на внутренние изменения. Иными словами, более рациональной организации рабочих процессов на складе.

В данной главе будут представлены основные стратегии, модели и методы, применение которых помогает улучшить сборку заказов на складах, без капитальных вложений.

1.1 Принципы рациональной организации процессов складирования

Цепь поставок представляет собой непрерывное движение потоков материальных средств, финансов, информации и т.п. Как и к любому движению к цепи поставок предъявляются такие требования как надежность, гибкость, скорость. [10] Также в этот ряд можно отнести непрерывность цепей поставок. Склад, как этап в ЦП, занимающееся грузопереработкой и хранением может стать узким местом, если его пропускная способность, в виду неправильно выстроенных технологических процессов, мала.

Именно поэтому для на этапах проектирования складского хозяйства принято руководствоваться основополагающими принципами рациональной организации технологических процессов складирования. К таким принципам относят ритмичность, пропорциональность, прямоточность, параллельность и непрерывность. Остановимся, чтобы раскрыть сущность каждого из этих принципов: [1], [17].

1. Ритмичность - принцип, показывающий насколько равномерно выполняются складские операции во времени и месте. Иными словами, на складе не должна скапливаться в одном месте вся активность в определенный промежуток времени. Это может помешать выполнению действий на каком-либо участке склада (приемка, размещение груза, комиссионирование, огрузка);

2. Пропорциональность означает, что производительность каждого участка склада должна соответствовать пропускной способности других участков, то есть, например, персонал склада должен быть в состоянии физически обрабатывать поступающий поток грузов. А комплектовщики должны успевать обрабатывать максимальное число заданий на комплектовку. Опять же соблюдение этого принципа предупреждает заторы на пути движения материального потока;

3. Прямоточность характеризует прямолинейность движения ТМЦ сквозь все этапы грузопереработки, другими словами, не дает встречным потокам пересекаться и мешать друг другу. Соблюдение данного принципа достигается путем разнесения зон приемки и отгрузки по разным оконечностям склада;

4. Параллельность подразумевает степень совмещения операций на складе в определенный этап времени, к примеру, в то время как происходит разгрузка прибывшего транспорта, идет комплектация заказа, размещение груза по местам хранения.

5. Непрерывность - принцип сокращения перерывов по ходу технологических процессов. Начало выполнение следующей операции должно обеспечиваться к концу предыдущей операции. Применение этого принципа в дальнейшем выражается в ускорении оборачиваемости запасов и, как следствие, снижение уровня запасов.

Очевидно сходство в этом плане склада и производственного цеха, где соблюдения перечисленных правил напрямую влияет на эффективность производственных процессов, работу производственного персонала и результативность производственного комплекса в целом.

Соблюдение представленных принципов организации и проектирования процессов помогает улучшить не только работу склада, но и облегчить условия труда складских работников при неизменном уровне эффективности.

Так, например, в своем исследовании Наглиашвили и Касаткин [15] предлагают модель конвейерной сборки заказов на примере распределительного склада алкогольной продукции, которая позволила сократить общий пробег комплектовщиков за смену, а также их трудозатраты по сравнению с традиционным способом сборки заказов примерно в 10 разНаглиашвили, Х., Касаткин, А. Преимущество конвейерного способа комплектации заказа на примере работы склада алкогольной продукции / Х. Наглиашвили, А. Касаткин // Логистика. - 2017. - № 8. - С. 22-26..

Суть данной модели заключается в том, что за каждым рядом стеллажей закреплен сборщик, тянущий рохлю с поддоном и отбирающий позиции для комплектации заказа только в своей зоне ответственности. Затем, в междурядье, за которой закреплен специальный работник, продолжается комплектование заказа и доставляется к месту отгрузки, как показано на (рис. 1.1.2).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 1.1.2 - Конвейерный способ комплектации заказа [15]

Необходимо отметить, что при таком образе сборки заказа не происходит пересечения путей движения ПТО, таким образом повышается сохранность продукции и безопасность работ на складе. Также закрепление комплектовщиков только за одним рядом способствует повышению точности размещения грузов на места хранения.

1.2 Проведение АВС - анализа для размещения груза на складе

Метод ABC - анализа. Применяемый в логистике складирования в основном как метод определения номенклатурных групп на основании так называемого правила Парето, гласящего, что 20% определенных товаров делают 80% оборота. В действительности данная пропорция может быть не обязательно 80-20%, а, например, 75-25%. Выражаясь общими словами, можно привести определение из терминологического словаря: «внутри определенной группы или множества некоторые малые части обнаруживают намного большую значимость, чем их соответствующий удельный вес, относительно всей группы».Родников А. Н. Логистика. Терминологический словарь. С. 7. Метод такого вида анализа применяется для управления запасами.

Однако нашлось его применение для оптимизации операции размещения товаров на складе. Итак, рассмотрим применение этого метода для оптимального размещения материального потока с учетом одно-, двух-, трехмерного (с учетом этажности складирования) расположения грузов [12]. Параметром разделения на группы будет выступать количество заказов на определенные товары. Соответственно, группу А будут составлять товары, которые в которых чаще всего нуждаются клиенты. В группе B будут содержаться товары, менее популярные относительно востребования среди клиентской базы. Группу С в свою очередь включаются товары, которые реже всего запрашивают потребители. Ранжирование на группы производится согласно анализу статистических данных, собранных за несколько периодов.

На первом этапе предстоит собрать необходимые данные:

- размеры склада;

- габариты мест хранения;

- габариты грузовых мест;

- количество товаров на складе и их ассортимент;

- текущее размещение грузовых единиц в ячейках склада.

Второй этап представляет собой составление матрицы минимальных расстояний до каждого места хранения. Рассчитать такую матрицу можно либо используя вычисления расстояния, учитывая размеры проездов, грузовых мест. Либо с использованием специального измерительного прибора произвести необходимые вычисления. На данном этапе следует выбрать критерий оптимизации, относительно которого будет выбираться наилучший вариант размещения товаров. Таким критерием может выступать транспортная работа, выраженная суммарным пробегом автопогрузчиков или также возможно выбрать критерием оптимизации время комплектации заказа.

Третий этап является основным. Именно на этом этапе проведения анализа выполняются расчеты по вариантам размещения грузовых единиц. Далее варианты объединяются по трем блокам.

В первом блоке формируются варианты расположения товаров, которые не предусматривают изменения склада (модернизации). А именно:

1.Частично оптимизированное размещение только для товаров группы А.

2.Оптимизированное двумерное размещение групп товаров, не учитывая матрицу расстояний. Ранжирование выполнено на основе ABC - анализа эмпирическим методом.

3.Оптимизированное двумерное размещение групп товаров на складе с учетом матрицы расстояний. В данном варианте могут быть разобраны следующие способы размещения: «чет-нечет» и «по часовой стрелке».

Первый способ размещения товарных позиций предполагает, что расстояние, которое проходит автопогрузчик требуется распределить, согласно матрице расстояний, по возрастанию. При условии, если встречаются одинаковые расстояния, сперва нумеруется то расстояние, которое расположено справа от участка отгрузки, после этого дается номер симметричному ему расстоянию.

Способ размещения, называемый «по часовой стрелке», так же ранжирует расстояния по матрице расстояний, а затем нумерует их по часовой стрелке относительно участка отгрузки.

Во втором блоке рассматривается тот же склад, однако в этот раз предусматривается стеллажное складирование в два и четыре ярусов. Соответственно формируются следующие варианты размещения:

1.Оптимизированное трехмерное размещение товаров с учетом матрицы расстояний и высоты полки, где расположен паллет на двухъярусном стеллаже. Таким образом, логично предположить, что товары с наибольшим средним количеством запросов следует разместить на первом ярусе (нижнем), а с наименьшим количеством - на верхнем ярусе;

2.Оптимизированное трехмерное размещение товаров с учетом матрицы расстояний и высоты полки, где расположен паллет на четырехъярусном стеллаже. Следуя логике предыдущего варианта размещения, распределяем товарные позиции по принципу: чем ниже наибольшее среднее количество запросов товара, тем выше ярусом он должен складироваться.

В третьем блоке рассматриваются варианты размещения с учетом финансовых вложений для модернизации склада.

На четвертом этапе производится анализ и оценка полученных вариантов размещения товарных позиции на складе, с целью выбора наиболее оптимального способа [12, с. 243].

Интересный опыт применения ABC - анализа с целью повышения производительности распределительного склада проиллюстрирован в статье Толмачева и Толмачевой [20], где указывается на то, что помимо выбора стратегии размещения складских единиц требуется еще решить задачу оптимизации маршрутов перемещения погрузчиков, собирающих заказы.

Основным положением данной статьи является то, что в содержании временных затрат (рис. 1.2.1) складских рабочих слишком большую долю занимает перемещение между стеллажами, и на работу по отбору товара и созданием документации у рабочих остается мало времени за смену.

Таким образом, для сокращения пробегов техники и времени на сборку заказа авторами было предложено оптимизировать маршруты согласно задаче коммивояжера, что дало в среднем сокращение дистанции пробега на 25 - 30% на одного комплектовщика без учета применения оптимизации размещения грузовых единиц на складе. Сокращение пробега на 30% в среднем увеличивает эффективность операций по отбору ГЕ на 15%. Добиться такого эффекта позволяет грамотная доработка WMS программы или информационной системы.

Рисунок 1.2.1 - Распределение временных затрат операций комплектации заказа

Дополнительный эффект улучшения дает применение метода ABC - анализа для размещения товара на складе по критерию востребованности. Это позволяет уплотнить маршрут за счет компактного размещения близких по востребованности номенклатурных позиций, однако, из-за помещения популярных товаров в одну зону велика вероятность того, что комплектовщики заказов попросту будут мешать друг другу в секции А. Поэтому было решено разнести зоны A, B, C по разные стороны относительно главного прохода, как показано на рис. 1.2.2.

Рисунок 1.2.2 - Расположение зон А, В, С на складах сквозного типа

После применения оптимизации размещения, дополнительно сокращен пробег техники в 1,4 раз, что выражается в 25% повышении производительности отбора складских единиц.

Отметим моменты, когда ABC размещение грузов не приносит положительного эффекта: [20]

- при большом количестве строк в заказе, т.к. высока вероятность того, что попадутся товары разных классов востребованности и придется объезжать все зоны;

- ABC размещение чересчур выражено в заказе на комплектацию, в таком случае в определенных зонах будет сконцентрировано много ПТО, что будет затруднять процесс отбора товара.

Предыдущий недостаток возможно преодолеть путем использования конвейерной комплектации заказа [15].

1.3 Модель Хескетта

Данная модель относится к классу выделенного распределения грузовых единиц на места хранения в соответствии с их популярностью и занимаемым объемом. Основой такого вида размещения товара на складе является индекс COI (Cube per Order Index), который характеризует отношение занимаемого пространства при хранении определенной ГЕ к частоте обращений, содержащей эту товарную позицию.

Используя подход, предложенный Дж. Хескеттом (Heskett, 1963), грузы ранжируются на основании этого показателя по возрастанию, после чего распределяются в таком порядке по наиболее доступным ячейкам хранения, то есть ближайшим к зоне отгрузки. Чем меньше данный индекс, тем ближе к выходу рекомендуется располагать грузовые единицы. [17]

(1.3.1)

где - объем, занимаемый грузовой единицей;

- частота обращений в грузовой единице.

Распределение с использованием метода Хескетта минимизирует ожидаемое время в случаях, когда сборка заказа включает в себя посещение одного места. Впоследствии Мальмборг (Malmborg, 1987) показал оптимальность использования этого подхода на маршрутах с тремя и более точками за один цикл. Тот же Мальмборг изучал эффективность подхода в так называемой двухадресной модели, смысл которой в том, что в один цикл работы погрузчика в целях экономии включается как погрузка груза в слот, так и выгрузка требуемой грузовой единицы. Формулировка этой модели предполагает то, что:

1. Погрузчики перемещаются свободно и прямолинейно;

2.Одна погрузочная операция спаривается с получением груза в рамках одного цикла, таким образом, система использует двухадресные циклы;

3.Пересекающиеся операции статистически независимы;

4.Стоимость забора заказа прямо пропорциональна дистанции, проделываемой погрузчиком.

Двухадресный цикл, определенный для ситуации, заложенной в формулу (1.3), охватывает путь погрузчика от получения груза из зоны погрузки, до соответствующего места на складе, от месторасположения ячейки подбора и обратно в зону погрузки. Ожидаемые затраты по времени данной модели при использовании такого цикла рассчитывается по следующей формуле:

(1.3.2)

Где b - порядковый номер локации,

j - порядковый номер предмета (j = 1, …, N),

t - временные затраты на единицу пути погрузчика,

- дистанция от точки погрузки до локации b,

- дистанция от a до b,

- дистанция от a до места разгрузки,

- средняя частота транзакций предмета j,

- количество груза j в локации b,

- объем, занимаемый грузом j,

- отношение количества транзакций грузов, расположенных в локации a к общему количеству транзакций за период, или:

(1.3.3)

где D - количество транзакций всех грузов в данном периоде.

В своей статье Мальмборг (Malmborg and Bhaskaran, 1987) доказывает оптимальность подхода COI для двухадресной системы, описанной выше. В ней приводится теорема с доказательством, которые подразумевают уникальное расположение грузов, основанное на методе COI. Впоследствии эмпирические исследования Руижетера, Шура (De Ruijter, et al, 2009) и контрпримеры Бозера (Bozer, 1988) показали, что расположение грузов, получаемое методом COI не уникально.

В ходе написания данной работы был обнаружен недостаток освещенности модели Хескетта. Предположение было выражено Карлом Каллиной и Джеффри Линном (Kallina and Lynn, 1976) в своей исследовательской работе, где они пытались использовать этот метод на практике в качестве эксперимента. Они замечают, что, во-первых, статья Дж. Хескетта публиковалась в достаточно малоизвестном изданиика. Во-вторых, сам Хескетт [33] не привел достаточно убедительных примеров оптимальности своей модели, использовал лишь эвристику и несколько придуманных примеров, не применяя свою работу на практике.

Несмотря на то, что за более чем 50 лет с момента написания публикации было сделано несколько попыток математического доказательства оптимальности модели, ни в одной из работ также не использовались примеры. Исследователи Каллина и Линн (Kallina and Lynn, 1976) провели исследование, которое позволило проверить пригодность метода в практическом применении.

Склад, на котором применялась данная модель имел следующую специфику:

- склад содержал большую номенклатуру товаров;

- заказы содержали в себе разнообразные номенклатурные позиции;

- склад делился на зону длительного и резервного хранения;

- запас каждой номенклатурной позиции был разделен на тот, что хранится в зоне длительного хранения и тот, что хранится в зоне резервного хранения;

- было сделано предположение, что грузы независимы друг от друга и поступают либо в соответствии с закупочной политикой, либо зависят от сезонных ограничений.

Авторы рассматривали оба вида составления заказов, как однозадачный, так и многозадачный. Под однозадачным формированием заказа подразумевался разовый подбор грузовой единицы, под многозадачной - сборка заказа по ходу маршрута его сборки.

Критерием, по которому авторы ориентировались на успешность эксперимента, являлось время погрузчика в пути. Исследование абстрагировало разницу в габаритных размерах грузовых единиц, так как они были незначительны и не оказывали ощутимого влияния на цикл выполнения заказа.

Транспортная работа для однозадачных маршрутов прямо пропорциональна проделанной погрузчиком дистанции, для многозадачных - тоже, но разбивалась поровну на каждую ГЕ, задействованную в нем.

Таким образом, для анализа стоимости транспортировки ГЕ, необходимо было сконцентрироваться на геометрической конфигурации склада. На рисунке 1.3.1 площадь примерно делится на следующие зоны.

Необходимо было также оптимизировать не только транспортную работу, относящуюся к сборке заказов, но также работу по перевозке грузов из зоны резервного хранения в зону длительного. Данные перевозки совершались постоянно по однозадачному принципу тогда, когда запас конкретного товара в зоне длительного хранения падал ниже определенного уровня.

Рис. 1.3.1 - Разделение склада на зоны

До рассмотрения исследования следует упомянуть еще несколько аспектов - расположение грузов на складе включает в себя не только минимизацию транспортной работы. Оно подразумевает соблюдение четырех условий:

дополняемость - грузы, заказы на которые часто поступают вместе (например, болты и гайки), должны находиться ближе друг к другу;

частота обращений - грузы, заказы на которые поступают чаще всего, должны располагаться как можно ближе к зоне отгрузки;

совместимость - грузы, которые могут оказывать отрицательное влияние друг на друга, не рационально ставить близко друг к другу (например, продукты питания и химию) во избежание порчи;

· занимаемое место - грузы, занимающие наименьшее место на складе, также должны располагаться ближе к зоне отгрузки. Элемент достаточно неочевидный, но именно на него опирается метод Хескетта - по его предположению, если зона, ближайшая к зоне отгрузки, будет содержать в себе как можно больше разнообразной, относительно часто заказываемой, в принципе и вместе, номенклатуры, транспортная работа будет минимальной.

Оптимизировать все 4 критерия одновременно представляется невозможным, так что их приоритеты расставлялись в следующем порядке:

1. Дополняемость;

2. Совместимость;

3. COI.

COI был использован здесь именно для того, чтобы одновременно оптимизировать два критерия.

Ход исследования был следующим:

был разработан детальный план склада в масштабе;

зона длительного хранения была поделена на 3 зоны (рис. 1.3.1);

составлен список предметов, размещенных на складе в соответствии с занимаемым объемом;

для каждого товара было спрогнозировано потребление и поступление на месяц вперед;

для каждого товара был рассчитан показатель COI;

товары были проранжированы по уменьшению показателя и распределены по складу следующим образом: товары с минимальным

показателем отправлялись в зону 1 до тех пор, пока она не была заполнена, следом заполнялась зона 2 и т.д. Страховой запас для каждой из позиций размещался в резервной зоне. В итоге авторы доложили об улучшении показателя транспортной работы на 7%, что посчитали успехом. Тем не менее, у них возникло несколько замечаний по поводу использования данного метода:

Метод на длинной дистанции значительно нестабилен. Дело в том, что количество груза и спрос - величины непостоянные, а когда они еще и взаимосвязаны, результат нельзя точно прогнозировать. Таким образом, для сохранения своей эффективности, метод Хескетта необходимо применять достаточно часто, что тратит не только время, но и трудовые ресурсы на перераспределение груза и ставит под вопрос его эффективность;

Метод предлагает достаточно неочевидные рекомендации по расположению, которые постоянно нуждаются в корректировке, то есть при сравнении приоритетов расположения грузов используется отношение между двумя постоянно меняющимся показателями, и при резком изменении одного показателя у одного товара сложно понять, что требуется с ним делать и на какую позицию он отправится в списке приоритетов.

1.4 Метод корреляционного анализа для выявления взаимосвязи между потребляемыми товарными единицами

В условиях ограниченности финансовых ресурсов и невозможности их выделения на модернизацию склада, рекомендуется сконцентрироваться на оптимизации внутренних процессов работы. Порой такой способ позволяет открыть новые идеи по улучшению существующего порядка вещей.

Т. Г. Шульженко в своей монографии предлагает оптимизировать процесс сборки заказа: путем определения зависимости между потребляемыми товарами на складе и разместить их таким образом, чтобы они находились рядом друг с другом [25, с. 209]. Ожидаемый эффект от внедрения выражался в уменьшении транспортной работы погрузочно-транспортного оборудования и как, следствие, ускорения процесса комплектации заказа.

Предполагалось осуществить корреляционный анализ на основе предпочтений клиентов и по возможности предсказывать будущие отгрузки, стало быть, подготавливать товар к отгрузке заранее.

Несомненно, для проведения любого анализа, необходимо понимать его теоретические основы. Далее будет рассмотрен теоретический базис корреляционного анализа с использованием линейного коэффициента К. Пирсона.

Так как исходные данные в нашем случае являются неальтернативными, то есть каждый из признаков может принимать более двух значений, то для идентификации тесноты связи между анализируемыми товарными позициями можно использовать метод вычисления множественной корреляции.

Для удобства вычисления данного коэффициента принято выстраивать матрицу парных коэффициентов корреляции (таб.1). Более точную оценку тесноты связи дают частные коэффициенты корреляции.

Таблица 1 - матрица парных коэффициентов корреляции [12, c. 210]

	У,	,	,	,	…	,
у	1				…
,	,	1			…
,	,	,	1		…
,	,	,	,	1	…
…	…	…	…	…	…	…
,	,	,	,	,	…	1

Расчет показателей производится согласно формуле (1.4):

(1.4)

где - парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.

В третьей главе приводится расчет корреляции на основе собранных данных, путем анализа товаросопроводительной документации за определенный период. Также приводится мнение насчет пригодности данного метода в подобной ситуации. Вычисление производится методом множественной корреляции и при помощи программного продукта для анализа данных - R [50], [6].

Результаты приведены на рис 3.5.1, где изображена тепловая карта, на которой отражена сила зависимости каждого признака относительно других.

Описанные в данной главе методы направлены на повышение эффективности выполнения операций по комплектованию заказов на складе. Как и полагается, каждая модель ограничена собственными недостатками и для ее применения нужно учитывать специфику груза и складского помещения, а также уровня автоматизации и объемов деятельности всего предприятия. Именно поэтому решение по оптимизации складских процессов должно быть логистически целесообразным и экономически обоснованным [3], [4].

К недостаткам размещения по АВС - анализу относят то, что при появлении в задании на комплектовку заказа строк, относящихся к разным номенклатурным классам, оптимизация движения комплектовщиков не будет иметь смысла, т.к. в любом случае, им придется обходить весь склад, однако WMS способна более рационально выстроить маршрут передвижения для сборки заказа. Эту проблему также предлагает решить в своей работе Наглиашвили и Касаткин [15], используя метод конвейерной комплектации (рис. 1.1.1). Ко второму выявленному недостатку относится случай, когда из-за присутствия в листе заказа только позиций, например, группы А, все подъемно-транспортное оборудование будет мешать друг другу в определенной зоне склада [20].

К тому же присутствует сложность размещения товаров по классам в складах, имеющих не тупиковую, а сквозную компоновку.

Модель Хескетта [33] показала свою нестабильность на длинных расстояниях до грузового места и необходимости пересчета индекса COI каждый раз, когда меняется частота отбора определенного товара. Данный недостаток был выявлен Карлом Каллиной и Джеффри Линном [34].

Таким образом, предприятие должно самостоятельно, оценив экономическую целесообразность каждого варианта, и сопоставив с наличием ресурсов, принять решение. Но несмотря на это, можно утверждать, что даже без модернизации складского помещения существует возможность сократить операционные издержки, путем рационального размещения товаров, оптимизировав движение техники на складе.



2. Анализ и систематизация достижений научно-технического прогресса для оптимизации логистических операций на складах

Улучшения процессов в компании в основном зависят от того, насколько быстро и эффективно работает персонал. В случаях, если персонал работает на грани возможного, и в компании грамотно выстроены все процессы, улучшения невозможны без повышения производительности инструментов деятельности персонала.

В логистику все больше и больше проникают разработки научно-технического прогресса, призванные автоматизировать и компьютеризировать любую деятельность. Так в свое время склады стали оборудовать различными механизированными инструментами осуществления грузопереработки, затем это переросло в автоматизированные средства усиления складских работников, внедрение WMS, для автоматизированного управления складами.

В данной главе будет приведен обзор нововведений, которые могут быть использованы, либо с недавнего времени используются в логистике складирования и значительным образом улучшают работу складских объектов.

2.1 Оптимизации процессов в компании на основе инструмента анализа больших данных

Big Data - обозначение структурированных и неструктурированных данных, больших объемов. Главным в этом термине является уровень структурированности данных, а не их объем. На самом деле большими данными называются не сами данные, так называют способы и инструменты их анализа для последующих целей.

Самым удачным применением больших данных можно назвать их пользу в научной сфере и экономической. Насчет второй, необходимо отметить, что не только крупные игроки бизнеса могут позволить себе пользоваться этим современным инструментом анализа, много существует кейсов использования в малом бизнесе.

McKinsey выделяет следующие техники анализа в Big Data: [41]

Data Mining - процесс выявления в необработанных данных ранее неизвестных и нетривиальных знаний, способствующих выработке решения;

краудсорсинг - способ разделения огромной работы на несколько человек;

смешение и интеграция данных;

машинное обучение - подраздел искусственного интеллекта, направленный на разработку алгоритмов способных обучаться;

искусственные нейронные сети - математическая модель, ее ПО и аппаратное воплощение, построенная по принципу организации нейронов в головном мозге;

распознавание образов - создание алгоритмов, позволяющих машинам распознавать объекты на картинках, рисунках, фотографиях;

прогнозная аналитика;

имитационное моделирование - построение имитационных моделей для проведения эксперимента, который визуально покажет исход функционирования модели;

пространственный анализ - проведение вычислительных операций над географическими данными для получения требуемой информации;

статистический анализ;

визуализация аналитических данных - построение визуально информативных графических объектов, отражающих суть и результаты анализа.

В рамках данной работы необходимо рассмотреть такой вид интеллектуального анализа, как ассоциативный анализ, основой которого выступают правила ассоциации (association rules).

Association rules - метод, предназначенный для выявления интересных взаимосвязей среди большого массива данных. Состоят такие правила из предшествующего события и последующего [6].

Применение правил ассоциации в бизнес-аналитике вылилось в так называемый анализ рыночной корзины (Market Basket Analysis), [49], [50] применяемый для выявления шаблонных наборов покупок среди клиентов. Это помогает повысить продаваемость определенного продукта, путем их совместного расположения на прилавках, тем самым “провоцируя” покупателя приобрести не только товар, за которым он пришел, но и купить товар, который многие люди берут совместно с ним. Объясняя подробнее, если в продуктовом супермаркете после проведения такого анализа выяснится, что при покупке колбасы клиенты часто покупают набор конфет или мороженное и сок, то размещая эти типы товаров рядом, существует большая вероятность их совместного приобретения.

В более широком понимании к задачам Market Basket Analysis могут относиться не только вычисление совместных покупок нескольких видов товаров, но также и делать основания для выводов о покупательском поведении и трендах потребления продукции, также давать рекомендации по продукции, к проведению промо-акций и распродаж, и конечно же рекомендации в плане мерчендайзинга.

Таблица 2 - Пример данных о транзакциях в магазине [49]

Транзакции	Приобретенные позиции
1	Молоко, сок апельсиновый, мороженное, пиво, мыло
2	Молоко, мороженное, пиво
3	Молоко, сок апельсиновый, мороженное, пена для бритья
4	Молоко, мороженное, пицца
5	Молоко, апельсиновый сок, мыло

Говоря детальнее о самом анализе, необходимо отметить, что составить ассоциации можно на любую пару или тройку, или сколько угодно позиций. Однако в целях анализа важно обнаружить “интересные” закономерности, критериями оценки силы правил ассоциации являются:

- support;

- confidence;

- lift.

О каждом критерии по порядку. Support -- это процент транзакций, содержащих определенную комбинацию по отношению к общему количеству транзакций в базе данных. Иными словами, это вероятность того, что транзакция будет содержать определенный товар. Согласно условиям анализа, рассматривается не отдельный продукт, а некая комбинация, поэтому в данном случае support выступает как вероятность возникновения обоих выбранных для анализа позиций в одной потребительской корзине.

(2.1.1)

где -вероятность совместной покупки товаров А и В.

Так как support это совместная вероятность событий, то необходимо отметить, что она симметрична и нет никакой разницы, в случайно выбранной корзине окажется товар А и В или товар В и с ним А, показатель support в обоих случаях будет одинаков и нет возможности достоверно узнать, что из представленного следствие, а что предшествующее. К тому же support имеет еще один критический недостаток. Пример в таблице 2 показывается, что правило ассоциации «Если пиво, то молоко» имеет значение критерия support 40%. Является ли правило ассоциации «Если пиво, то молоко» интересным для результатов анализа? Ответ: да, если это означает что 40% покупателей покупают пиво и молоко вместе, и никто не покупает молоко без покупки пива. Однако в таблице 2 показано, что все транзакции содержат молоко. Все клиенты покупают молоко, и только 40% из них покупают пиво. Следовательно, правило ассоциации «если пиво, то молоко» не интересно, даже если его support составляет 40%. Молоко настолько популярно в продуктовых магазинах (само по себе имеет очень высокий support), что support молока совместно с любым другим предметом может быть большой.

Confidence - показывает насколько предшествующий в правиле предмет зависит от последующего. Выражаясь другими словами, это условная вероятность возникновения товара А в случайно выбранной корзине, при условии, что там будет содержаться и товар В.

(2.1.2)

где - вероятность покупки товара В, при условии покупки товара А.

Например, confidence для правила ассоциации «если мороженое, то пиво» составляет 66%, поскольку три транзакции содержат мороженое (предшествующее) и две из трех транзакций также содержат пиво (следствие). Другими словами, если в случайно выбранной корзине содержится мороженое, то есть 66% вероятность того, что в этой же корзине также будет пиво. В отличие от support, критерий confidence асимметричен. Например, confidence «если пиво, то мороженое», составляет 100%, в то же время confidence «если мороженое, то пиво» составляет 66%.

Confidence безусловно, хороший критерий для выявления интересных правил, но не идеальный критерий. Рассмотрим правило «если мороженое, то апельсиновый сок». Его confidence составляет 33%, поэтому можно подумать, что это интересная зависимость. Однако, существует вероятность 60%, что случайная выбранная транзакция содержит апельсиновый сок. Следовательно, мороженое не является мощным условием для идентификации покупки апельсинового сока - у нее меньше вероятности отображения случайной покупки апельсинового сока.

Третьим критерием оценки привлекательности результата анализа является lift. Lift также называется улучшением, является мерой для преодоления проблем с первыми двумя критериями. Он определяется по формуле:

(2.1.3)

где - вероятность покупки товара В;

- вероятность покупки товара В, при условии покупки товара А

Как видно из формулы (2.1.3) данный критерий симметричен, что значит «если А, то В» то же самое что и «если В, то А». Так как данный критерий имеет довольно весомое значение для оценки пригодности зависимостей, необходимо разобраться в том, как интерпретировать его значение. В случае, если lift в правиле «если мороженое, то апельсиновый сок» имеет значение 1.76, то это значит, что клиенты, которые покупают мороженое в 1.76 раз более вероятно, что они также купят и апельсиновый сок, чем любой другой случайно выбранный покупатель.

Lift равный 1 обладает особым значением. Общеизвестно, что P(AB) = P(A)P(B), при том, что события А и В являются независимыми. Таким образом lift равный единице означает, что оба товара не зависят друг от друга, если lift больше единицы, то тенденция такова, что они совместно будут встречаться чаще, чем вероятность предсказания их появления в одной корзине. И наоборот, lift меньше единицы показывает, что совместная покупка этих товаров менее вероятна, чем прогнозная вероятность их случайного появления в общей корзине. Более понятными словами, товары с низким показателем lift это товары-субституты, т.е. заменители. Например Кока-Кола и Пепси почти никогда не будут в одной и той же потребительской корзине. Такой показатель тоже дает рекомендации к действию, например, что данные товары не следует выставлять в совместные промо-акции. [49]

Таким образом, были освещены основные важные критерии оценки правил ассоциации при проведении анализа потребительской корзины в супермаркете. Однако, данного вида анализ было бы интересно попробовать применить для размещения товаров на складе, например не для того, чтобы заставить комплектовщика, словно покупателя в магазине гулять среди полок и собирать заказ, а наоборот, чтобы попытаться найти взаимозависимости среди содержащейся на складе продукции и разместить их ближе дабы сократить транспортную работу складского персонала и сам цикл сборки заказа соответственно.

2.2 Использование Искусственного Интеллекта в логистике складирования

Учитывая тот факт, что система складирования состоит из трех основных подсистем: технико-экономической, функциональной и поддерживающей, будет неправильно не упомянуть о последнем слове техники, разработки которого успешно находят применение в сфере логистики, в частности на складах. Технико-экономическая составляющая системы складирования подразумевает собой параметры складского помещения, техники, применяемой на этом складе, а также виды товароносителей.

Принимая во внимание тот факт, что наука и техника не стоят на месте, все большее применение находится техническим изобретениям в логистике для автоматизации и значительного ускорения выполнения операций.

Таким образом, роботизация складских помещений привносит совершенствование в процесс складирования, причем данный вид модернизации зачастую не требует расширения пространства.

Первой компанией, частично роботизировавшей свои склады - была американская Amazon, которая приобрела Kiva System, занимающиеся разработкой и внедрением систем производственных роботов [23].

За последние пару лет Google купила около десяти робототехнических компаний, в том числе знаменитую Boston Dynamics -- разработчика решений для Пентагона. У Amazon же роботы -- исключительно для бизнеса, в особенности логистического. В стенах компании была разработана, например, система распознавания склада, которая в процессе разгрузки грузовика всего за полчаса позволяет осуществить приемку и регистрацию в системе прибывшего товара, тогда как «в ручном режиме» эта операция может занимать несколько часов. Если разобраться, приход в робототехнику ИТ-гигантов был вполне предсказуем. Именно индустрия информационных технологий на протяжении последних 25-30 лет играла роль «отрасли отраслей» и основного катализатора инноваций для мировой промышленности. Теперь, по мнению многих экспертов, эту роль станет играть роботостроение. Все технологические предпосылки для этого уже созданы: комплектующие для роботизированных устройств стали относительно дешевы, а необходимые технологии (машинное зрение, навигация, распознавание речи и т. д.) в достаточной степени готовы к внедрению [25].

Очевидно, что в сфера робототехники привлекает множество инвестиций, субсидий и грантов. Все без исключения передовые технологические державы в последние 3-4 года сделали особый акцент на поддержку и развитие робототехники. В рамках американской программы National Robotics Initiative, например, с 2011 года выделяется $70 - 100 млн ежегодно на финансирование стартапов в самых разных отраслях робототехники -- от военного и космического назначения до медицины и здоровья. В Евросоюзе в 2014 году была принята программа SPARC, действующая на принципах государственно-частного партнерства. В ее рамках в ближайшие годы предполагается направить на робототехнические исследования 2,8 млрд. евро. Аналогичные программы есть в Китае, Японии, Южной Корее [23]. В последней, робототехника входит в десятку приоритетных направлений развития науки и техники, а правительство наметило цель завоевать лидирующие мировые позиции в этой области к 2022 году. В Корее основные ресурсы выделяются не государство, а крупными финансово-промышленными группами, которые там называют чеболи«Южнокорейская форма бизнес-конгломератов, представляющая собой группу формально самостоятельных фирм, находящихся в собственности определенных семей и под единым административным и финансовым контролем.». [25]

Остановимся подробнее на обзоре принципа функционирования распределительных центров компании Amazon. Для интеграции процесса сборки заказа при помощи роботов, компании потребовалось полностью пересмотреть принцип размещения товаров на складе, так как на текущий момент не придумано надежных роботов-манипуляторов, способных захватить разукрупненную грузовую единицу в силу ее габаритной специфики. В связи с чем, компании пришлось придумать немного нетрадиционный способ организации процесса выполнения складских операций и используемое для этого оборудование. В итоге, было принято решение о построении процесса комплектации заказов следующим образом:

1. Роботы получают техническое задание по Wi-Fi о доставке определенного шкафа и его координаты на складе, в котором есть требуемый для сборки заказа товар;

...