Durchsatz

Einflussfaktoren auf den Durchsatz

Der NoyesStorage unterstützt über 300 Picks pro Stunde und Kommissionierer. Der erwartete Durchsatz hängt stark von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Größe und das Layout des NoyesStorage sowie prozessbezogene Faktoren wie die Handlingszeit, die SKU-Verteilung, die Abwicklungsstrategie (vorgeplant oder auf Abruf), Boxengrößen und weitere Aspekte.

Der folgende Abschnitt bietet einen Überblick über die Schlüsselfaktoren, die den Durchsatz beeinflussen. Das Verständnis dieser Faktoren ist entscheidend, um den erwarteten Durchsatz, der mit dem NoyesStorage in einem bestimmten Logistikprozess erreicht werden kann, realistisch einzuschätzen. Für jede Konfiguration bietet Noyes einen Überblick über den zu erwartenden Durchsatz in Abhängigkeit von den folgenden Einflussfaktoren:

• Systemgröße:
  NoyesStorage wird in drei Standardkonfigurationen (S, M und L) sowie in kundenspezifischen Konfigurationen auf Anfrage angeboten. Jede Konfiguration unterstützt eine unterschiedliche Anzahl von Balkonen und Systemgrößen. Tiefe Konfigurationen (lange „Autobahn“) sind in der Regel etwas schneller, während breite Konfigurationen (kurze „Autobahn“) im Allgemeinen eine etwas höhere Dichte bieten. Mehr Balkone ermöglichen eine parallele Kommissionierung. Größere Systeme neigen jedoch zu einer höheren durchschnittlichen Entnahmetiefe, was die Entnahmezeit pro Kommissionierung erhöht.

• Handlingszeit:
  Die Handlingszeit ist die Zeitspanne, die ein Carrier auf dem Balkon verbleibt, bis der Kommissionierer den Pick bestätigt. Während dieser Zeit kann der NoyesStorage bereits einen zweiten Carrier für denselben Balkon vorbereiten. Um den Durchsatz zu maximieren, können Kunden die Anzahl der Picks pro Stunde deutlich erhöhen, indem sie die Handlingszeit pro Pick minimieren. Wir bewerten mehrere Konfigurationen für die Handlingszeiten: 0 s, 10 s, 30 s und 60 s. Die 0-Sekunden-Konfiguration stellt die theoretische Maximalleistung des NoyesStorage dar und schließt menschliche Faktoren aus. Die meisten Kunden arbeiten mit Handlingszeiten von etwa 10 s.

• SKU-Verteilung:
  Es werden zwei Standard-SKU-Verteilungen definiert: Pareto-Verteilung und Gleichverteilung. In einer gleichverteilten Konfiguration wird angenommen, dass jede SKU mit der gleichen Häufigkeit angefragt wird. Die meisten Kunden weisen jedoch eine Pareto-Verteilung auf, bei der ein kleiner Prozentsatz der Artikel häufig angefragt wird (z. B. entfallen 80% der Anfragen auf 20% der SKUs). Diese Verteilung beeinflusst den Durchsatz, da der NoyesStorage die häufig abgefragten SKUs so positioniert, dass die durchschnittliche Entnahmetiefe minimiert wird.

• Boxengrößen:
  Ähnlich wie die SKU-Verteilung können auch die Boxengrößen die durchschnittliche Entnahmetiefe beeinflussen. In Umgebungen mit ungleichmäßiger Verteilung führen kleinere Boxen in der Regel zu einer geringeren Entnahmetiefe und somit zu einem höheren Durchsatz.

• Abwicklungsstrategie:
  Der NoyesStorage kann mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten. Eine vorgeplante Abwicklungsstrategie, bei der Anfragen im Voraus bekannt sind, sorgt dafür, dass die Roboter kontinuierlich aktiv sind, und unterstützt so einen hohen Durchsatz. Eine Abwicklung auf Abruf führt dagegen häufig zu einer Unterauslastung der Roboter und damit zu einem geringeren Durchsatz.

Simulation des Systemdurchsatzes

Der erwartete Durchsatz des NoyesStorage wird aus Simulationen abgeleitet, die die reale Systemleistung möglichst genau widerspiegeln. Diese Simulationen modellieren den gesamten Kommissionierprozess – inklusive der Bewegungen der Roboter, der Ladezyklen und der Handlingszeiten – um präzise Leistungsprognosen zu liefern.

Für jede Produktkonfiguration werden 100 Anfragen an den NoyesStorage übergeben, die jeweils 5 unterschiedliche Artikel zum Picken enthalten. Dies ergibt insgesamt 500 Picks. Der Test beginnt mit der ersten Anfrage und endet, sobald der letzte Pick abgeschlossen ist. Anschließend wird der Durchsatz berechnet, indem die Gesamtanzahl der Picks durch die gemessene Simulationszeit und die Anzahl der Kommissionierer geteilt wird. Diese simulierten Ergebnisse sind für jede Produktkonfiguration dokumentiert.

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die simulierten Parameter – inklusive des Basisszenarios und zusätzlicher Parameter, die für jede Konfiguration evaluiert wurden.

Parameter	Beschreibung	Basisszenario	Weitere Parameter
Anzahl der Kommissionierer	Anzahl der Kommissionierer, die aktiv Ware picken.	2	1
Handlingszeit	Zeit des Kommissionierers zwischen zwei Picks am NoyesStorage.	10 s	0 s und 30 s
SKU-Verteilung	Häufigkeit der Artikel in den Kundenordern.	Pareto-Verteilung	Gleichverteilung
Kistengröße	Durchschnittliche Größe der Kisten im System.	Medium	Groß und klein