Dynamic Storage Location Assignment Using Operator Idle Time for Reshuffling of Goods in a Manually Operated Warehouse

Abstract

Ettersom markedet for tredjepartslogistikk (3PL) har vokst de siste tiårene har konkurransen i bransjen også økt. Derfor må 3PL-leverandører være smartere i driften for å redusere kostnadene og forbli konkurransedyktige. For 3PL-lagere anses ordreplukking som den mest tid- og arbeidskrevende aktiviteten. Den innebærer også den største lagerutgiften, og utgjør omtrent 55 \% av de totale driftskostnadene. En måte å redusere kostnader og holde seg konkurransedyktig på er derfor å forbedre ordreplukkingsprosessen. Reising inne på lageret er det som utgjør mesteparten av tiden knyttet til ordreplukking, så å redusere reisetiden kan øke effektiviteten i ordreplukkingsprosessen. Reisetiden kan reduseres ved å minimere reiseavstandene, og en mulig måte å gjøre dette på er å omstokke varer ved ledig tid til mer praktiske lagerlokasjoner. I industrien for hurtiggående forbruksvarer (FMCG) har produktene vanligvis varierende etterspørsel, og de produseres i store volum. Dermed varierer også de mest passende lagerlokasjonene for ulike FMCG-produkter, og en dynamisk fordelingsmetode for lagerlokasjoner med vareomstokking kan være en god løsning for lagere i denne bransjen. Denne oppgaven forsøker å identifisere nøkkelutfordringene og forbedringsområdene i ordreplukkingsprosessen, og de potensielle fordelene med dynamiske fordelingsmetoder og vareomstokking. Deretter foreslås mulige anvendelser av vareomstokking for å forbedre ordreplukkingsprosessen gjennom bruk av lagerdata. Dette gjøres gjennom både et litteraturstudie og et enkelt casestudie av en 3PL-lagerleverandør, Leman. Det ble identifisert flere utfordringer med ordreplukkingsprosessen for både Leman og lagere generelt, og forbedringer gjennom bruk av vareomstokking ble diskutert basert på ulike dataanalyser og reisetidsestimater. Den tidligere forskningen på vareomstokking i manuelt opererte lagere var svært begrenset, men noen muligheter ble diskutert basert på litteraturen om dynamiske fordelingsmetoder for lagerlokasjoner, automatisert omstokking og resultatene fra casestudiet. På grunn av at casestudiet kun fokuserer på ett enkelt tilfelle er det vanskelig å generalisere funnene. Videre arbeid rundt temaet inkluderer en undersøkelse av kontinuerlig vareomstokking og omstokking i andre områder av lageret som for eksempel området for inngående/utgående varer.

As the third-party logistics (3PL) market has grown in the past decades, the competition in the industry has increased as well. Thus, 3PL providers must be smarter in their operations to reduce costs and stay competitive. For 3PL warehouses, order picking is considered as the most time-consuming and labor-intensive activity. It also involves the biggest warehouse expense, accounting for approximately 55 \% of the total warehouse operating cost. One way to reduce costs and stay competitive is therefore to improve the order picking process. Traveling in the warehouse is what consumes most of the time related to order picking, so reducing the travel time can increase the efficiency of the order picking process. The travel time can be reduced by minimizing the travel distances, and a possible way to do this is by reshuffling goods during idle time to more convenient storage locations. In in the fast-moving consumer goods (FMCG) industry, the products usually have variable demand and are produced in high volumes. Thus, the most suitable storage locations for different FMCG products varies as well, and a dynamic storage policy with goods reshuffling can be a good solution for warehouses in this industry. This thesis attempts to identify the key challenges and improvement areas of the order picking process, and the potential benefits of dynamic storage policies and goods reshuffling. Then, possible applications of goods reshuffling are suggested to improve the order picking process through use of warehouse data. This is done through both a literature study and a single-case study of a 3PL warehouse provider, Leman. Several challenges with the order picking process for both Leman and warehouses in general were identified, and improvements through use of goods reshuffling were discussed based on different data analyses and travel time estimations. The previous research on goods reshuffling in manually operated warehouses was very limited, but some possibilities were discussed based on the literature concerning dynamic storage policies, automated reshuffling, and the results from the case study. However, due to the case study only focusing on a single case, it is difficult to generalize the findings. Further work on the topic includes an investigation of continuous goods reshuffling and reshuffling in other areas within the warehouse such as the inbound/outbound (I/O) area.