Welke oplossing verbetert de prestaties van Warehouse Resource Management?

De noodzaak van anticipatie

Voor een effectief beheer van planningen en dagelijkse taaktoewijzingen hebben magazijnmanagers een gedetailleerd overzicht nodig van alle beschikbare middelen: operators, robots, gemechaniseerde kettingen, sorteerders, apparatuur (karren, vorkheftrucks, …) en faciliteiten (docks, rekken, ventilatiesystemen, …). Isabelle Badoc, Product Marketing Director bij Generix, stelt: “Managers nemen voortdurend beslissingen om middelen toe te wijzen aan taken om de productiviteit te bereiken die nodig is om volumedoelstellingen te halen.” Deze vraag wordt versterkt door e-commerce, die grotere volumes en een grotere verscheidenheid aan taken met zich meebrengt. Tegelijkertijd wordt het voorspellen van de onregelmatige stromen een kritiek aspect. Anticiperen wordt dus een belangrijke strategie.

Hulpmiddelenbeheer verbeteren voor een betere personeelsbehoud

E-commerce-gerelateerde stromen vereisen meer arbeid voor het voorbereiden en verpakken van pakketten dan het leveren van pallets aan winkels. De sector kampt echter met een tekort aan kandidaten. Magazijnen staan dus voor de uitdaging om reeds opgeleide krachten te behouden door hun werk boeiender te maken. Compensatievoorwaarden zijn niet langer het enige criterium om werknemers aan te trekken of te behouden. Motivatie en tevredenheid zijn betere factoren voor het aantrekken en behouden van werknemers en dragen bij aan een betere kwaliteit van het werk. Werkgevers moeten op twee fronten actie ondernemen: ze moeten zorgen voor een veilige omgeving door ongevallenpreventie en ergonomische maatregelen, en ze moeten een zekere mate van autonomie bieden die tot werktevredenheid leidt. Verschillende initiatieven, zoals het integreren van uitdagingen voor jongere werknemers in de “gaming”-generatie en het aanpassen van taken voor oudere werknemers, zijn bedoeld om de betrokkenheid van werknemers te vergroten.

Flexibiliteit en productiviteit in evenwicht brengen

Logistieke professionals werken in een context van onzekerheid als gevolg van onregelmatige stromen en verzuimpercentages die kunnen oplopen tot 50%. Dit vereist voortdurende wendbaarheid bij het organiseren van middelen op locatie en het prioriteren van activiteiten. Het berekenen van de werkelijke productiecapaciteit en tegelijkertijd het optimaliseren van de beschikbare arbeid is een complexe uitdaging. Een effectieve inzet van veelzijdigheid kan deze uitdaging verlichten. Isabelle Badoc legt uit dat veelzijdigheid zorgt voor meer flexibiliteit voor magazijnen door gebruik te maken van multi-geschoolde resources, waardoor de capaciteit om belangrijke taken op een bepaalde dag uit te voeren wordt vergroot. Werknemers die voor meerdere rollen zijn opgeleid, kunnen om de twee uur wisselen, waardoor ze minder last hebben van herhalingen, de hele dag geconcentreerd kunnen blijven en minder tijdelijke krachten nodig hebben, wat kosten bespaart.

Zijn er oplossingen om deze doelen te bereiken?

Voorheen dachten veel magazijnmanagers vooral aan investeringen in mechanisatie en automatisering om de prestaties te verbeteren. Echter, resource management gebaseerd op een betere planning zou efficiënter kunnen zijn met behoud van dezelfde mens-machine ratio. Dit is het doel van het Generix Resource Management System(RMS), genaamd Generix Resource Management. Het analyseert prestaties, voorspelt de tijd die nodig is voor elke taak en stemt deze elementen op elkaar af om middelen effectief te plannen en te verdelen. Deze oplossing is ook aanpasbaar en draagt bij aan het verminderen van ongevallen en overbelasting op de werkplek.

Concluderend biedt de integratie van AI in een RMS-oplossing krachtige mogelijkheden voor resourceplanning, dankzij voorspelling en optimalisatie. De combinatie van samenwerking tussen mens en robot zal de komende jaren waarschijnlijk een belangrijk logistiek model blijven. Het maximaliseren van het gebruik van bestaande middelen kan een eenvoudigere en meer kosteneffectieve prestatiehefboom zijn om te onderzoeken voordat er wordt overgegaan tot enorme investeringen in machines.