Slimme Orderpicking
Magazijnindeling die op basis van historische orderpatronen de productlocaties dynamisch optimaliseert
De uitdaging
- De picktijd van handmatige orders was een knelpunt: operators liepen onnodig veel stappen, wat tijd en productiviteit kostte.
- De vraag: hoe minimaliseer je looproutes zonder in te leveren op flexibiliteit bij wisselende vraag?
De oplossing
- Data-analyse van historische orderpatronen: welke producten het vaakst besteld worden en welke artikelen vaak samen in een order voorkomen.
- Simulaties van verschillende magazijnconfiguraties en algoritmische optimalisatie van de productplaatsing, rekening houdend met bestelfrequentie én ordersamenstelling.
- Het systeem blijft leren van nieuwe data, zodat de indeling zich aanpast aan veranderende vraagpatronen.
Wat het opleverde
22%Reductie in picktijd
- Lagere fysieke belasting voor de operators.
Relevant voor deze sectoren
Meer weten over deze case?
Robert van Rietveld
Brightlands Data & Ai Campus
robert.vanrietveld@brightlands.com