Labor and Resource Management - Personal im Warenlager

Durch stetig wachsende und immer neue Anforderungen des Marktes nimmt der Leistungsdruck auf die Unternehmen zu. Damit steigen auch die intralogistischen Herausforderungen: Stetig wachsende Warenmengen, die im Lagerbetrieb umzuschlagen sind, oder zusätzliche Tätigkeiten, die im Lager abgewickelt werden müssen, sowie kurzfristige Liefertermine.

Die effiziente Planung und Überwachung aller Prozesse im Lager wird somit immer essenzieller, denn in der effizienten Nutzung und Bereitstellung von Ressourcen liegt ein entscheidender Erfolgsfaktor. Um die Wirtschaftlichkeit des Lagerbetriebs zu gewährleisten, müssen folglich auch die Qualität und die Ausführung dieser Tätigkeiten gemessen werden.

Ein weiterer wesentlicher Faktor ist, dass Handarbeit im Lager ziemlich kostenintensiv ist. Hohe Kosten führen tendenziell zu einer stärkeren Automatisierung. Daher bedürfen die nach wie vor manuell auszuführenden Aufgaben einer bestmöglichen Planung und Kontrolle. All das führt dazu, dass sich die Arbeitsorganisation zu einem der wichtigsten Aspekte in der Lagerbewirtschaftung entwickelt hat. Mit einem Labor and Resource Management-System können Lagerbetreiber sich einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Wie funktioniert Labor and Resource Management?

Das von SSI SCHÄFER entwickelte WAMAS LRM (kurz für „Labor and Resource Management“) erfasst die Arbeitsleistung des Lagerpersonals. Dabei sind sowohl wertschöpfende als auch nicht wertschöpfende Tätigkeiten inbegriffen. Zur Erfassung der Arbeitsleistung werden Lagerprozesse in Zeitmodule eingeteilt. Dazu berechnet das LRM Lagermodell Strecken und die sich daraus ergebenden Transit- und Hebezeiten und wandelt diese abhängig vom verwendeten Transportmittel in Zeitmodule um. Die Berechnung der Leistung erfolgt dann anhand eines Vergleichs der erwarteten Zeiten mit den tatsächlichen Zeiten.  Das LRM-System kann in das Warehouse Management System WAMAS WMS integriert werden und erfasst alle ausgeführten Arbeiten direkt in WAMAS. Es kann aber auch als unabhängige Standalone-Lösung ausgeführt werden. Für diese Art der Anwendung sind externe Schnittstellen verfügbar.

Welchen Nutzen bietet Labor and Resource Management?

Als Ergänzung zur umfassenden Logistiksoftware WAMAS® dienen die Funktionalitäten des Labor and Resource Management der maximalen Informationstransparenz im Warenlager. Wie ein Blick aus der Vogelperspektive lässt ein Gesamtbild Prozesse holistisch begreifen. Individuelle Dashboards und zeitgesteuerte Berichte können für eine umfassende Prozesstransparenz angelegt und die Leistung in Echtzeit dargestellt werden. Die Betrachtung über Vergleichszeiträume hinweg gibt weitere Aufschlüsse über Performance Leistungen sowie auch Zeiten von geringerer Auslastung. Diese Features unterstützen den Betreiber bei der Ermittlung von Prozesslücken und Trainingsbedarfen.

Die Erfassung all dieser Daten führt zu Big Data. Wie lässt sich diese Komplexität bewältigen?

In einer künftigen Entwicklungsstufe sollen nicht nur manuelle Tätigkeiten, sondern auch automatisierte Prozessschritte erfasst und für die Planung herangezogen werden, um so eine ideale Kombination aus automatisierter Lagertechnik und menschlicher Arbeitskraft zu erzielen.

Menschen und Maschinen müssen gemeinsam in die Planungsfunktion einfließen, um dem Bediener ein optimales Werkzeug für die Überwachung seiner Prozesse und zur aktiven Unterstützung bei der Bewältigung im Alltagsgeschäft zur Verfügung zu stellen. Dazu muss das System nicht nur alle Prozesse überwachen, sondern aktiv auch über erwartete Unterschreitungen der Tagesziele informieren. Auf diese Weise sorgt das System für die bestmögliche Nutzung der vorhandenen Ressourcen zur effizienten Erledigung aller erforderlichen Arbeiten.

Bei der Messung und Dokumentation von Arbeitsleistung, Lagerprozessen, Zeiten und Strecken werden sehr viele Daten gesammelt. Für die Analyse der komplexen Datensätze setzt die SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH auch auf Künstliche Intelligenz. Das Labor and Resource Management-System lernt so dazu und Betreiber profitieren nicht nur von Leistungsanalysen, Dashboards und Berichten. Das Kombinieren historischer Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz führt zu einem kontinuierlichen Lernprozess – für den Kunden und das System.

SSI SCHÄFER sieht – wie viele andere Unternehmen – KI inzwischen als zentralen Bestandteil der Unternehmensstrategie sowie entscheidenden Faktor für das zukünftige Kerngeschäft und die sich abzeichnende neue Digitalisierungswelle an.

Über die Autoren

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Günter Wachter ist ein erfahrener IT Produkt- und Projektmanager, der seit mehr als 18 Jahren Produktlösungen für die Bereiche Intralogistik aber auch Transport- und Frachtkostenmanagement definiert und diese auch in Projekten mit strategischen Kunden umsetzt.
Bei SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH ist Günter Wachter für neue Lösungen in den Bereichen Extended WMS und Supply Chain Solutions verantwortlich und treibt die Entwicklung von neuen Lösungen in Richtung Supply Chain Execution und Analytics maßgeblich voran.

Karina Konrath studierte Technische Mathematik an der Technischen Universität Graz und bringt ihre Kompetenz und ihr Wissen seit 2017 bei SSI SCHÄFER ein. Als Data Scientist ist sie sowohl für die Analyse und Aufbereitung von Daten zuständig, als auch für das Erstellen mathematischer Optimierungskonzepte zur Erzielung von Prozessverbesserungen innerhalb des Lagerbetriebes. In ihrer Arbeit steht sie in engem Kontakt mit dem Simulationsteam, mit dessen Hilfe neue Ansätze, KI-Modelle und Optimierungen evaluiert werden können.

Ansprechpartner

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