Recent studies among various activities taking place in order-picking warehouse system have shown various researches to reduce the order-picking costs occupying more than half the total costs. One way of improving the warehouse system performance is to separate from a picking area and a reserve area in one unit rack. This study is concerned on the performance evaluation model for picking and replenishing facility of refrigerated warehouse using simulation method. In this study, we developed a mathematical model to compute the system performance solve this problem using simulation method. We demonstrate the system performance using AutoMod Simulator and verify the results to compare mathematical results of the system performance of warehouse system. A systematic approach proposed n this study for an optimal planning of order-picking warehouse is known as an effective method for planning of order-picking warehouse and a performance evaluation problem considering both picking and replenishment.
This paper deals with planning of order-picking warehouse considering the batch order picking for transportation equipments to pick consumers' orders at a time among order-picking methods and a systematic approach method in order to analyze the order-picking warehouse which can perform optimal operation. To estimate an operating time of transportation equipments to carry out order-picking, this paper suggests three operations : first, to design the refrigerated warehouse using warehouse design parameters, second, to calculate the travel time of transporters considering four types of times with the probabilistic picking frequency, and third, to analyze an order-picking warehouse to construct a simulation model with the AutoMod as a simulation tool. We apply this model to a refrigerated warehouse company in Busan.
During the fierce competition among the companies, improvement of logistics center managing efficiency is importantly recognized. Among them, studies on improvement of picking work process on about 55% of logistics center managing costs are continuously conducted. And, most of studies focus on analysis on strengths and weaknesses of picking method performable on the stage of logistics center design, etc, so the purposes of this research are to define load location rule by product releasing frequency in logistics managing environment based on conveyer and suggest expected effects by simulation analyzing method to improve picking managing efficiency.
Warehouses form an important link in a supply chain network. Among a variety of activities in warehouses, order picking is the process of retrieving a number of items out of storage to meet customer orders. Today, as the transactions through direct sales are wide spread, warehouses often receive a large amount of small orders to be handled within tight time windows, which makes fast and efficient order picking more important than ever. This paper examines a new order picking method where the concept of bucket brigade (BB) is applied. Bucket brigade is a way of dynamically coordinating workers who progressively perform a set of operations along a flow line. In bucket brigades, a worker is not assigned his jobs in a static way. Each worker takes a job from his predecessor when he is free. We identify some considerations when bucket brigades are applied to order picking activities. A new BB picking protocol is presented to improve existing BB picking protocols. Through simulation experiments, the performance of BB order picking is evaluated under various logistics environments.
최근 물류창고의 중요성이 높아지고 있는 가운데 소량 다빈도 및 빠른 납품에 대응하기 위해 피킹 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 개별오더 피킹 정책이 사용되는 상황에서 오더를 피커에게 할당하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 피킹과 관련된 피킹 처리시간, 오더 접수후 경과 시간, 검수/패킹 작업대 상황, 피커 오류, 고객 중요도의 다섯 개의 속성을 동시에 고려한다. 각 속성에 대한 측정값의 단위가 동일하도록 긴급도라는 척도를 도입한다. 긴급도의 값이 클수록 할당 우선순위를 높게 설정한다. 제안한 알고리즘에서는 각 속성의 가중치를 변경함으로써 피킹시스템의 운영목표에 따라 할당 정책을 유연하게 조정할 수 있도록 하였다. 가상의 축소된 물류창고를 대상으로 시뮬레이션 실험을 수행한 결과 시스템 쓰루풋과 흐름시간 측면에서 우수한 성능을 보였다.
This paper analyses the best batch formations for order picking throughput in narrow-aisle order picking systems. Our analytical comparison finds that a high pick density variation leads to a heavy picker blocking. Simulation experiments show that a distance-based batching algorithm reduces picker blocking by decreasing the number of aisles visited and stabilizing the variation in number of picks per aisle by packing orders tightly, and that the solution quality and mechanism for determining the batch size dictated by the sorting strategy causes varying amounts of blocking. We conclude that combining a distance-based batching method with an appropriate batch sizing strategy will reduce picker blocking and shorten travel in narrow-aisle picking systems.
In this paper the order picking problem in warehouses is considered, a topic which has received considerable attention from the international academic body in recent years. The order picking problem deals with the retrieval of order items from prespecified locations in the warehouse, and its objective is usually the minimization of travel time or travel distance. Hence, a well-thought order picking policy in combination with an appropriate storage policy will enhance warehouse efficiency and reduce operational costs. This paper starts with a literature overview summarizing approaches to routing order pickers, assigning stock-keeping units to pick locations and designing warehouse layouts. Since the layout design might affect both storage and routing policies, the three factors are interdependent with respect to order picking performance. To test these interdependencies, a simulation experiment was set up, involving two types of warehouse layout, four types of storage policy, five well-known heuristics and five sizes of order picking list. Our results illustrate that from the point of view of order picking distance minimization it is recommended to equip the warehouse with a third cross aisle, although this comes at the cost of a certain space loss. Additionally, we propose a set of most appropriate matches between order picking heuristics and storage policies. Finally, we give some directions for further research and recommend an integrated approach involving all factors that affect warehouse efficiency.
S-Distribution Center supplies parts to three plants of K-automobile manufacturing company. Since the three plants employ the JIT production system, it is important for S-Distribution Center to deliver small quantities of parts frequently and quickly on time. This paper presents a case study on the improvement of order-picking operation in S-Distribution Center. The study is focused on the reductions of move time and waiting time by redesigning the parts storage location, picking-order terminal location, retrieval policy, and equipment operation policy. The proposed operation system for S-Distribution Center is evaluated through a simple computation analysis and computer simulation. Furthermore, the reducible numbers of equipment and order pickers are investigated by performing a sensitivity analysis.
This paper deals with a performance evaluation model of transporters in refrigerate warehouse. This study focussed on determining refrigerate warehouse design to minimize the expected travel time to improve the transporter performance and to minimize the operating costs. This study proposes the important detail aspects of refrigerate warehouse design, operational parameters and congestions. For solving this problem, we have shown a mathematical model to compute the initial value of the system performance and also a simulation model using AutoMod. A systematic approach proposed in this study for an optimal planning of order-picking warehouse is known as an effective method for the planning of order-picking warehouse and a performance evaluation problem of refrigerate warehouse operation.
We present a new approach to bale laydown grouping, which improves the laydown to laydown uniformities, compared to conventional approaches. In this approach, we use a frequency-relative picking method based on an HVI quality index for cotton bale selection and laydown formation. We demonstrate the effectiveness of this approach by computer simulation on real HVI data of 1500 cotton bales. Simulation results show that the proposed method significantly outperforms random picking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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