Sipariş toplama sıklığı düşünceleri altında veri güdümlü depolama yeri atama problemi: Sezgisel bir yaklaşım

Depolama alanları tedarik zinciri yönetiminde kritik öneme sahiptir. Ürün dağıtımı yapmak ve ürünleri depolamak maksadıyla kullanılırlar. Bu çalışmada, bir imalat firması tarafından yönetilen bir depolama alanının depolama yeri ataması kararları optimize edilmiştir. Depo yönetim sistemi tarafından kaydedilen tarihsel verileri kullanarak doğrusal olmayan karışık tam sayılı bir problem, yani depolama alanı atama problemini çözmek için bir matematiksel model sunulmuştur. İki ürünün beraber toplanma sıklığı ve her ürünün toplanma sıklığını baz alarak sırasıyla kümeleme ve ABC analizi yapılmıştır ve sonuçlar matematiksel modele yerleştirilmiştir. Aynı zamanda, firmanın depolama yeri problemini çözmek için açgözlü algoritma geliştirilmiştir. Elde edilen bulgular ışığında, mevcut sistem ve önerilen sistemin G/Ç noktasına olan mesafelerinin karşılaştırılması yapılmış, %49.99’a varan iyileşme görülmüştür.

Data driven storage location assignment problem considering order picking frequencies: A heuristic approach

Warehouses are crucial in supply chain management. They are used to distribute and store products. In this study, we optimize storage location assignment decisions in a warehouse managed by a manufacturing firm. A mathematical model is introduced to solve the nonlinear mixed integer optimization problem (NLMIP), i.e., the Storage Location Assignment Problem (SLAP) by using historical data from warehouse management system (WMS). Clustering and ABC analysis are conducted based on the number of times two items are picked together and the picking frequency of items, respectively and results are embedded into our optimization model. Also, a greedy heuristic is developed to solve SLAP of the firm. Analysis results show that there is an improvement of up to 49.99% in total distances between filled slots and the I/O point due to proposed solution compared to that of the current system.

___

  • [1] Frazelle EH. Stock Location Assignment and Order Picking Productivity. Doctoral Dissertation, Georgia Institute of Technology. Atlanta, United States,1989.
  • [2] Kofler M. Optimising the Storage Location Assignment Problem Under Dynamic Conditions. Doctoral Dissertation, Technisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Linz, Austria, 2014.
  • [3] Gu J, Goetschalckx M, McGinnis LF. “Solving the forward-reserve allocation problem in warehouse order picking systems”. Journal of the Operational Research Society, 61(6), 1013-1021, 2010.
  • [4] Kofler M, Beham A, Wagner S, Affenzeller M, Achleitner W. “Re-Warehousing vs. Healing: Strategies for warehouse storage location assignment”. 3rd IEEE International Symposium on Logistics and Industrial Informatics (LINDI), Budapest, Hungary, 25-27 August 2011.
  • [5] Frazelle E, Sharp G. “Correlated assignment strategy can improve order-picking operation”. Industrial Engineering, 4, 33-37, 1989.
  • [6] Muppani VR, Adil GK. “Efficient formation of storage classes for warehouse storage location assignment: A simulated annealing approach”. Omega The International Journal of Management Science, 36(2008), 609-618, 2007.
  • [7] Battista C, Fumi A, Giordano F, Schiraldi MM. “Storage Location Assignment Problem: implementation in a warehouse design optimization tool”. Proceedings of the Conference Breaking Down the Barriers Between Research and Industry. Padua, Italy, 14-16 September 2011.
  • [8] Yang C, Nguyen TPQ. “Constrained clustering method for class-based storage location assignment in warehouse”. Industrial Management & Data Systems, 116(4), 667-689, 2015.
  • [9] Jane CC, Laih YW. “A clustering algorithm for item assignment in a synchronized zone order picking system”. European Journal of Operational Research, 166(2005), 489-496, 2005.
  • [10] Bindi F, Manzini R, Pareschi A, Regattieri A. “Similarity-based storage allocation rules in an order picking system: an application to the food service industry”. International Journal of Logistics: Research and Applications, 12(4), 233-247, 2009.
  • [11] Ene S, Öztürk N. “Storage location assignment and order picking optimization in the automotive industry”. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 60(2012), 787-797, 2011.
  • [12] Norén P, Eriksson J. Lund Institute of Technology. Department of Industrial Management and Engineering. “A heuristic algorithm for space allocation in a pallet storage warehouse”. https://lup.lub.lu.se/luur/download?func=downloadFile&recordOId=1883111&fileOId=1883113 (12.06.2020).
  • [13] Dantzig, GB. “Discrete variable extremum problems”. Operations Research, 5(2), 266-288, 1957.
  • [14] Xu J, Lim A, Shen C, Li H. “A heuristic method for online warehouse storage assignment problem”. IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics, Beijing, China, 12-15 October 2008.
  • [15] Wisittipanich W, Kasemset C. “Metaheuristics for warehouse storage location assignment problems”. Chiang Mai University Journal of Natural Sciences, 14(4), 361-377, 2015.
  • [16] Kim, J, Méndez, F, Jimenez, J. “Storage location assignment heuristics based on slot selection and frequent ıtemset grouping for large distribution centers”. IEEE Access, 8, 189025-189035, 2020.
  • [17] Yongxia Z. “On a multi-standard ABC analysis method in the inventory management of small and medium-sized enterprises”. International Conference on Advanced Information and Communication Technology for Education (ICAICTE), Hainan, China, 20-22 September 2013.
  • [18] R Core Team. “R: A language and environment for statistical computing”. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org/ (16.03.2013).
  • [19] Wickham H. “Reshaping data with the reshape package”. Journal of Statistical Software, 2007. https://doi.org/10.18637/jss.v021.i12.
  • [20] Guerriero, F, Pisacane, B, Rende, F. “Comparing heuristics for the product allocation problem inmulti-level warehouses under compatibility constraints”. Applied Mathematical Modelling, 39, 7375-7389, 2015.
  • [21] Durmuş B, İşçi Güneri Ö, İncekırık A. “Comparison of classic and greedy heuristic algorithm results in ınteger programming: Knapsack problems”. Mugla Journal of Science and Technology, 5(1), 34-42, 2019.
  • [22] Floyd Robert W. “Algorithm 97: Shortest path”. Communications of the ACM, 5(6), 344-348, 1962.
  • [23] Ryder A. “Floyd-Warshall Algorithm: Shortest Path Between All Pair of Nodes”. https://iq.opengenus.org/floyd-warshall-algorithm-shortest-path-between-all-pair-of-nodes/(05.05.2020).
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-7009
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Kemoterapi randevularının hemşireler arasındaki iş yükü dengesi gözetilerek belirsizlik altında çizelgelenmesi

Serhat GUL

AC ve MFDC nokta direnç kaynak teknolojilerinin yeni nesil otomotiv çeliklerinin mekanik özelliklerine etkisi

Mehtap HIDIROĞLU, Unal KAHRAMAN, Nizamettin KAHRAMAN

Farklı kesme parametreleriyle işlenmiş 316LVM paslanmaz çelik malzemesinin talaşlı imalat-yüzey bütünlüğü-aşınma direnci arasındaki ilişkinin incelenmesi

Mustafa UÇURUM, Emrah GÜNEŞSU, Tolga Berkay ŞİRİN, Yusuf KAYNAK

Borsa endeks hareket yönünün çoklu lojistik regresyon ve k-en yakın komşu algoritması ile tahmini

Gülder KEMALBAY, Begüm Nur ALKIŞ

Robot yer seçimi ve işçi-istasyon ataması düşünceleri altında hat dengeleme optimizasyonu: Bir bulaşık makinesi fabrikası vaka analizi

İlayda BAŞ, Özgü TOSUN, Vedat BAYRAM

Global ölçekte faaliyet gösteren havalimanlarının göreceli sürdürülebilirlik analizi

Muhammet Enis BULAK, Funda Hatice ZENGİN, Fatma Serra ÇİFTÇİ

Atama kısıtlı tip-1 montaj hattı dengeleme problemi: Bir kısıt programlama modeli yaklaşımı

Mehmet PINARBAŞI, Hacı Mehmet ALAKAŞ

Yüksek uzama kabiliyetine sahip elastomer esaslı kompozit malzemelerin yanma özelliklerine karbon siyahı ve alev geciktirici ajanların etkisinin incelenmesi

Hasan KASIM

Elyaf takviye biçiminin polipropilen kompozitlerin kayma özelliklerine etkisinin araştırılması

Abdullah Onur ÖZDEMİR, Regaip MENKUC, Cetin KARATAS

Rastgele ormanlardan kural çıkarmada küme bölüntüleme formülasyonlarının performans analizi

Mert EDALI