Waar leg je een product neer?
Een magazijnindeling is meestal historisch gegroeid, en het ERP-systeem biedt niet altijd optimalisatiefunctionaliteit. Een slimme indeling kan veel tijd besparen door kortere looproutes, maar de vraag is: waar leg je elk product precies neer, gegeven pickfrequentie, combinaties in orders en restricties zoals pallets of gevaarlijke stoffen?
Een populatie indelingen die evolueert
Ik bouwde een proof-of-concept met een genetisch algoritme, geïnspireerd op evolutie. Het systeem start met 100 willekeurige indelingen, simuleert er historische orders overheen, scoort elke indeling op picktijd, laat de slechtste afvallen en kruist de beste met elkaar. Door mutaties ontstaan nieuwe combinaties. Na duizenden iteraties vindt het algoritme in testcases 20-30% kortere loopafstanden — het exacte resultaat hangt af van de huidige indeling, het orderprofiel en de magazijnlay-out. Een pragmatische tussenoplossing wanneer je ERP geen ingebouwde optimalisatie biedt.
Waar leg je een product neer?
In veel magazijnen is de indeling historisch gegroeid, of simpelweg gebaseerd op "wat past". Het ERP-systeem staat optimalisatie lang niet altijd toe, of het is een module die niet is aangeschaft. Het ideaalbeeld is natuurlijk dat die intelligentie in het ERP zit, maar de praktijk is vaak weerbarstiger.
Toch kan een slimme indeling veel tijd besparen: minder meters voor orderpickers betekent hogere efficiëntie. Maar hoe bepaal je de beste plek? Producten die vaak gepakt worden, wil je dicht bij de expeditie hebben. Producten die vaak sámen in één order zitten, wil je dicht bij elkaar leggen. En niet alles past overal — pallets, legborden, gevaarlijke stoffen brengen allemaal hun eigen regels mee.
Het wordt echt complex zodra je deze factoren combineert. Waar plaats je een product dat je zelden pakt, maar dat als je het pakt bijna altijd in combinatie is met een 'hardloper'? Vooraan bij die populaire buurman, of toch achterin? Die puzzel is met het blote hoofd nauwelijks op te lossen.
Een populatie indelingen die evolueert
Om dit probleem in zijn geheel aan te vliegen, gebruik ik een genetisch algoritme — een aanpak geïnspireerd op hoe evolutie in de natuur werkt. In plaats van in één keer de perfecte lay-out te berekenen (wiskundig vaak onmogelijk door de enorme hoeveelheid combinaties), laat ik een populatie aan oplossingen evolueren.
In mijn proof-of-concept werkt dat zo:
- Startpopulatie: ik begin met bijvoorbeeld 100 willekeurige magazijnindelingen, met harde eisen als randvoorwaarde — een pallet past nu eenmaal niet in een klein schap.
- Testen (fitness): ik simuleer orders uit het verleden op deze 100 indelingen. Hoe lang duurt het om ze te picken? Dat is de score van de indeling.
- Selectie: de slechtst presterende indelingen — de langste picktijden — vallen af.
- Evolutie en crossover: de best presterende indelingen worden gekruist. Delen van een goede indeling A combineer ik met een goede indeling B, tot een nieuwe indeling C.
- Mutatie: om te voorkomen dat het algoritme vastloopt, voeg ik af en toe kleine, willekeurige veranderingen toe — misschien toevallig net die ene slimme wissel die je anders niet had gevonden.
Door dit proces duizenden keren te herhalen, daalt de gemiddelde picktijd van de beste indeling steeds verder. Het algoritme leert vanzelf wat werkt.
Het resultaat
In testcases vindt het algoritme tot 20-30% reductie in loopafstanden ten opzichte van een willekeurige of historisch gegroeide indeling.
Het daadwerkelijke resultaat in de praktijk hangt sterk af van hoe complex het magazijn is, de grootte en variatie van de orders, en hoe goed de huidige indeling al is (laaghangend fruit is het makkelijkst).
Daarom is mijn aanpak: begin klein. Je hoeft niet meteen het hele magazijn om te gooien. Met een proof-of-concept op basis van jouw data en magazijntekening kunnen we vaststellen of deze methode voor jouw situatie geschikt is, en of die winst ook bij jou haalbaar is.
Vrijblijvend sparren?
Ben je benieuwd of je magazijn efficiënter ingedeeld kan worden, zonder direct in dure software te investeren? Ik denk graag mee of een dergelijke aanpak voor jou kan werken.
Bespreek je vraagstuk