Slottingalgoritmer

Slottingalgoritmer är algoritmer som används inom logistik och lagerhantering för att bestämma placeringen av produkter i lagerhyllor och zoner. Syftet är att förbättra effektivitet och kostnadseffektivitet genom att minimera lagerarbetets totala rörlighet, öka fyllnadsgrad och balansera utnyttjad lagringsyta. Vanliga mål är att minska gångavstånd, accelerera plockning och returflöden samt optimera användningen av olika lagerzoners typ och temperatur- eller säkerhetskrav.

Typiska indata omfattar produktattribut som volym, vikt, dimensioner, farlighet, temperaturkrav och hanteringskrav, samt affärsdata som efterfrågan, omsättningstakt (ABC-klassificering), försäljningsvärde och längden på plockrutter. Utdata är fördelning av produkter till specifika hyllor, rader eller zoner, och ibland rekommendationer om när ny placering ska övervägas (slotting/rew-slotting).

Metoderna varierar och omfattar heuristiker, metaheuristiker och exakt optimering i små problem storleksmässigt. Vanliga tekniker är genetiska algoritmer, simulering av annealing, tabu-sökning och blandad heltalsprogrammering. Slotting kan vara statisk (långsiktig och sällan ändrad) eller dynamisk (anpassad till färsk data och förändrade förutsättningar).

Vanliga nyckeltal vid utvärdering är genomsnittlig plockavstånd, antal beröringspunkter per plock, använd procent av lagringsyta, samt servicegrad och genomloppstid. Fördelarna inkluderar bättre utnyttjad plats, snabbare plockning och lägre kostnader, medan utmaningarna innefattar datakvalitet, implementeringskostnader och behov av kontinuerlig underhåll samt anpassning till förändrade flöden.

Slottingalgoritmer används ofta som en del av lagerhanteringssystem (WMS) eller som fristående optimeringsverktyg integrerat med befintliga system.