Stabilität von Bewertungen zur Auswahl von Systemlösungen am Beispiel automatisierter Kommissioniersysteme für Beutelware

Der Druck auf Kosteneinsparungen und Produktivitätszuwachs in Bereichen der Kommissionierung und somit auch der Wunsch nach Rationalisierung durch Automatisierung wachsen stetig. Besonders bei in Beuteln verpackten Artikeln gestaltet sich jedoch eine Automatisierung der Kommissioniervorgänge aufgrund der mechanischen Produkteigenschaften schwierig. Entsprechende Systeme sind erst noch zu entwickeln. Im Systementwicklungsprozess möchte man möglichst frühzeitig Entscheidungen treffen können, um die technisch-wirtschaftlich sinnvollste Lösungsvariante auszuwählen und Entwicklungsaufwand einzusparen. Dieser Artikel beschäftigt sich mit den Eigenschaften besagter Produkte im Hinblick auf deren automatisierte Handhabung und zeigt einen konstruktionsmethodischen Ansatz zur Bewertung systemtechnischer Lösungsansätze mit zugehörigerer Sensitivitätsanalyse auf.

Einfluss einer dynamischen Auftragssteuerung nach dem Floating-Batch-Prinzip in zweistufigen Kommissioniersystemen mit Sortereinsatz

Im Rahmen eines Projektes der Deutschen Forschungsgesellschaft (DFG) wurden am Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen der Universität Dortmund die Auswirkungen einer dynamischen Auftragssteuerung nach dem Floating-Batch-Prinzip auf die Effizienz und das Systemverhalten zweistufiger Kommissioniersysteme untersucht. Hierbei wurden Potenziale, technische und organisatorische Voraussetzungen sowie Grenzen für dessen Einsetzbarkeit abgeleitet, sowie geeignete Lösungen für bei der Umsetzung auftretende Problemstellungen ermittelt. Grundlage dieser Untersuchungen bildet eine detaillierte Analyse realisierter zweistufiger Kommissioniersysteme.

Fehlervermeidung in der Kommissionierung

Manuelle Kommissioniersysteme sind aufgrund ihrer Flexibilität weit verbreitet, jedoch treten bei diesen auch vermehrt Kommissionierfehler auf, die weitreichende Folgen haben können. Deshalb werden zu Beginn des Beitrags die Auswirkungen und Ursachen von Kommissionierfehlern betrachtet. Der Fokus des Beitrags liegt auf der Darlegung von Möglichkeiten zur Fehlervermeidung. Dabei wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der Maßnahmen aus den Handlungsfeldern Technik, Prozess, Organisation und Motivation umfasst. Als Ausblick auf zukünftige technische Hilfsmittel zur Fehlervermeidung wird das Augmented-Reality-unterstützte System Pick-by-Vision aus der Forschung vorgestellt, das wesentliche Vorteile existierender Techniken der Informationsbereitstellung vereinigt.

Agentenbasiertes Planungsmodell für die Grobplanung von Kommissioniersystemen

Rechnergestützte Modellansätze, die Logistiksysteme gestalten und generieren, sind eine hochkomplexe Aufgabenstellung. Die bisher in der Praxis existierenden Planungs- und Steuerungsmodelle für Intralogistiksysteme weisen für die aktuellen und zukünftigen Anforderungen wie der Komplexitätsbewältigung, Reaktionsschnelligkeit und Anpassungsfähigkeit Schwachstellen auf. – Ein innovativer Ansatz, diesen Ansprüchen gerecht zu werden, stellen Multiagentensysteme dar. Mit ihrem dezentralen und modularen Charakter sind sie für ein komplexes Problem mit einem geringen Grad an Strukturiertheit geeignet. Außerdem ermöglichen diese computergestützten intelligenten Systeme den Anwendern eine einfache und aufwandsarme Handhabung.

Learning Curves of Temporary Workers in Manual Order Picking Activities

Person-to-stock order picking is highly flexible and requires minimal investment costs in comparison to automated picking solutions. For these reasons, tradi-tional picking is widespread in distribution and production logistics. Due to its typically large proportion of manual activities, picking causes the highest operative personnel costs of all intralogistics process. The required personnel capacity in picking varies short- and mid-term due to capacity requirement fluctuations. These dynamics are often balanced by employing minimal permanent staff and using seasonal help when needed. The resulting high personnel fluctuation necessitates the frequent training of new pickers, which, in combination with in-creasingly complex work contents, highlights the im-portance of learning processes in picking. In industrial settings, learning is often quantified based on diminishing processing time and cost requirements with increasing experience. The best-known industrial learning curve models include those from Wright, de Jong, Baloff and Crossman, which are typically applied to the learning effects of an entire work crew rather than of individuals. These models have been validated in largely static work environments with homogeneous work contents. Little is known of learning effects in picking systems. Here, work contents are heterogeneous and individual work strategies vary among employees. A mix of temporary and steady employees with varying degrees of experience necessitates the observation of individual learning curves. In this paper, the individual picking performance development of temporary employees is analyzed and compared to that of steady employees in the same working environment.