Jak wykorzystać dane z WMS do optymalizacji kosztów operacyjnych w magazynie automatycznym?

Wielu managerów logistyki traktuje WMS jedynie jako systemy wykonawczy (WES – Warehouse Execution System), zapominając, że jest to coś więcej – m.in. skuteczny agregator danych. Danych, które po głębszej analizie mogą wskazać konkretne oszczędności.

W Logster wiemy, że synergia między maszyną a oprogramowaniem to klucz do skutecznego wdrożenia. W tym artykule pokażemy, jak przejść od surowych logów systemowych do realnej redukcji kosztów operacyjnych, wykorzystując specyfikę pracy z regałami VLM.

Koszty pracy: Analiza wydajności operatora przy maszynie

W tradycyjnym magazynie największym marnotrawstwem jest czas poświęcony na chodzenie. W systemach VLM, dzięki zasadzie „towar do człowieka”, ten problem znika. Pojawia się jednak nowe wyzwanie: płynność pracy w oknie dostępowym.

Jakie dane analizować?

Twój WMS rejestruje każdy ruch półki i każdą akcję operatora. Kluczowe metryki to:

• Pick-to-pick time: Czas między potwierdzeniem jednego pobrania a kolejnym.
• Przestój maszyny vs. przestój operatora: Czy maszyna czeka na człowieka, czy człowiek na maszynę?
• Liczba linii na godzinę (Lines/h) w podziale na strefy.

Decyzje optymalizacyjne:

Jeśli dane wskazują, że operator czeka na przyjazd półki (długi czas cyklu maszyny), warto zastosować Batch Picking (kompletację multipickingową). Oprogramowanie Logster pozwala na pobranie towarów do wielu zamówień jednocześnie z jednej półki. Zamiast wywoływać tę samą półkę 10 razy dla 10 różnych zamówień, wywołujemy ją raz.

Jeśli analiza wykaże nierównomierne obciążenie maszyn, WMS pozwoli na rebalansowanie zapasu (przesunięcie popularnych indeksów) tak, aby np. dwa regały VLM pracowały równolegle, obsługiwane przez jednego operatora, eliminując jego przestoje.

Slotting i strategia ABC: Skracanie czasu cyklu VLM

W regałach windowych „podróż” półki to koszt (czas i energia). Źle rozmieszczony towar sprawia, że winda maszyny pokonuje zbędne kilometry w pionie.

Jakie dane analizować?

• Częstotliwość pobrań per SKU: Które towary rotują najszybciej?
• Współczynnik rotacji półki: Jak często dana półka zjeżdża do okna dostępowego?
• Korelacje zamówień: Które produkty są zamawiane razem?

Decyzje optymalizacyjne:

Wykorzystaj dane do dynamicznego slottingu. Produkty z kategorii A (Fast Movers) powinny znajdować się na półkach ulokowanych najbliżej okna dostępowego. Dzięki temu czas oczekiwania na półkę spada z np. 30 sekund do 8-10 sekund.

Analiza danych pozwala też na grupowanie produktów często kupowanych razem na tej samej półce. Efekt? Jedno przywołanie półki = realizacja kilku linii zamówienia.

Optymalizacja przestrzeni: Uwolnienie “powietrza”

VLM to mistrz oszczędzania miejsca, ale nawet w automacie można “składować powietrze”. Koszt to nie tylko zakup maszyny, ale też koszt utrzymania zapasu, który zajmuje cenne miejsce.

Jakie dane analizować?

• Occupancy rate (Wypełnienie półki): Procent powierzchni półki zajęty przez towar.
• Średnia wysokość towaru na półce vs. rozstaw półek: Czy niskie towary nie leżą na półkach skonfigurowanych dla wysokich gabarytów, lub odwrotnie?

Decyzje optymalizacyjne:

Dedykowany WMS dla VLM monitoruje wysokość ładunków. Jeśli dane wskazują, że na półkach o dużej wysokości składowane są płaskie przedmioty, system może zasugerować kompresję lub przesunięcie towarów na gęściej upakowane półki. To pozwala odzyskać nawet 20-30% pojemności maszyny, oddalając konieczność inwestycji w kolejny regał.

Sprawdź możliwości naszego oprogramowania w zarządzaniu przestrzenią

Błędy w kompletacji

W e-commerce i dystrybucji błąd kompletacji to potrójny koszt: wysyłki błędnej, obsługi zwrotu i ponownej wysyłki. WMS w połączeniu z VLM oferuje narzędzia do niemal całkowitej eliminacji pomyłek.

Jakie dane analizować?

• Wskaźnik błędów per operator/zmiana.
• Korekty stanów: Gdzie system “rozjeżdża się” z rzeczywistością?

Decyzje optymalizacyjne:

Jeśli dane wskazują na powtarzające się błędy przy konkretnych SKU (np. podobne opakowania), WMS powinien wymusić dodatkową weryfikację. W regałach Logster integrujemy wskaźniki laserowe lub systemy Pick-to-Light, które fizycznie wskazują operatorowi, z której przegrody ma pobrać towar.

Analiza logów pozwala zidentyfikować “trudne” produkty i wdrożyć metody zapobiegania ich błędnego pobierania.

Utrzymanie ruchu i predykcja awarii

VLM to urządzenie mechaniczne. Przestoje awaryjne są najdroższe, bo zatrzymują proces kompletacji. Dane z WMS mogą temu zapobiec.

Jakie dane analizować?

• Liczba cykli windy: Całkowite obciążenie mechanizmu.
• Rozkład masy na półkach: Czy nie dochodzi do przeciążeń jednej strony maszyny (nierównomierne zużycie rolek/lin).

Decyzje optymalizacyjne:

Zamiast serwisować maszynę “na sztywno” co rok, wykorzystaj dane o liczbie cykli do planowania serwisu tylko wtedy kiedy maszyna naprawdę tego potrzebuje. Równocześnie, dane o przeciążeniach pozwalają na lepsze rozłożenie towarów ciężkich, co wydłuża żywotność komponentów.

Podsumowanie – od raportu do działania

Dane z WMS to nie tylko tabelki w Excelu – to mapa drogowa do tańszej i szybszej logistyki. W środowisku regałów automatycznych VLM, kluczem jest połączenie logiki składowania z ergonomią pracy człowieka.

Jako Logster dostarczamy nie tylko maszyny, ale przede wszystkim inteligentne środowisko pracy. Jeśli chcesz sprawdzić, jak nasze rozwiązania mogą zoptymalizować Twój magazyn, zapoznaj się z naszą ofertą.