4. oktoober 2019

Columbusel on pikaajaline kogemus ladudesse skännerlahenduste juurutamises, kuid üksikud ettevõtted kasutavad täiel määral kogutud infot, mida on võimalik saada skänneri, tõstuki või isegi kauba liikumisest.

Järgnevalt toome välja mõned juhtumid, kus igapäevase noppimise jälgimine aitab kaasa logistikaprotsesside optimeerimisele laos ja ka tootmises.

Asukoht, asukoht, asukoht

Skännerid, kui neid kasutatakse paigutamiseks või noppimiseks, korjavad infot kõikidest toimingute kohtadest. Ühtlasi tähendab see ka töötaja liikumisteede salvestamist. Kui töötaja liikumisandmed panna kaardile, siis on võimalik näha, millised on olnud kõige käidavamad laoaadressid.

Andmete visualiseerimisvahendi Microsoft Power BI abil oleme Eestis loonud lahendusi, mis jälgivad põhilisi nopitavaid aadresse ja koostavad andmete pealt visuaalse ülevaate laokaupade liikumisest. Alljärgnev on vaade ühest tehtud projektist, kus visualiseerisime laoaadressidelt noppimistiheduse. Mida tumedam roheline, seda tihedamini külastatav laoaadress.

Samuti on võimalik vaadata iga laoaadressi kohta täpset infot (noppimissagedus, hõivatus jms).

Laokulude vähendamine

Kogutud andmete pealt on vastavalt olemasolevale ajaloolisele infole võimalik kasutada andmeid neljal viisil:

• Paigutada tooted optimaalsetesse asukohtadesse

• Kõrvaldada laosiseses inimeste ja seadmete liikumises pudelikaelad

• Mõõta tegelikku noppimisaega võrreldes etteantud standardiga

• Analüüsida kaupade liikumise trende ja liigutamiseaegasid

Kui ettevõte ei tea, mis on tegelikult iga laoliigutuse (ressursi)kulu, siis on tal ka keeruline ladu optimeerida ja seda mõõta. Kaks põhilist mõõdikut, mida lao optimeerimises peab jälgima on:

• Hoiukulu ühe aluse kohta

• Ühe tellimuse täitmise kulu

Teised olulised mõõdikud, mis on nende mõõdikute sisendiks:

• Laohoone kulu ühe m2 kohta (amortisatsioon, rent, elekter jm)

• Laopõranda kogupindala

• Üldkulud laohoone ühe m2 kohta

• Tõstukite rendi/omandikulud

• Lattu mahtuvate aluste arv

• Tellimuste arv

• Sissetulevate/väljaminevate tellimuste hulk tunnis

• Töötajate tööaja andmed (vahetuse pikkus, vahetuste arv, töötatud päevi, jm)

Need andmed on tavaliselt majandustarkvaras (ERPis) olemas. Kui vähendada nt ühe tellimuse käitlemise kulu nt 3.50 euro pealt 50 senti, siis 100 000 tellimuse pealt on võimalik säästa juba 50 000 eurot. Võibolla kaob ka vajadus ladu suuremaks ehitada.

Meie näite puhul koostasime uue laoaadresside järgmise laoaadresside plaani, kus tumerohelisega on märgitud optimaalseimad tihedamini nopitavate kaupade asukohad. Selle tulemusel on paranemas ettevõtte laoga seotud näitajad.

Kui mõni kirjeldatud probleemidest tuli tuttav ette, siis võib olla aeg teha analüüs ja võtta ettevõttes kasutusele arendusmeetmed. Columbuse ärianalüütika meeskond on Eesti suurimaid ja oleme meelsasti teile abiks sel teel. Võtke julgelt ühendust!