Geschatte leestijd: 7 minuten
In het kort
- Het vinden van magazijnpersoneel is voor ons steeds moeilijker, terwijl de vraag toeneemt.
- AI kan helpen de magazijnindeling te optimaliseren door patronen in besteldata te analyseren.
- De pilot met AI richt zich op het indelen van artikelen in zones: HOT, WARM en COLD.
- Onze medewerkers blijven echter verantwoordelijk voor het beoordelen en uitvoeren van de AI-voorstellen.
- Als de aanpak succesvol blijkt, kunnen wij meer orders verwerken en de efficiëntie verbeteren.
Inhoudsopgave
- Waarom je magazijn optimaliseren steeds belangrijker wordt
- Hoe AI helpt bij het optimaliseren van je magazijn
- Zo optimaliseren wij ons eigen magazijn met AI
- Waarom de mens aan zet blijft
- Wat dit betekent voor jouw logistiek
- Slimmer werken in plaats van harder werken
- Benieuwd wat wij voor jou kunnen doen?
- Veelgestelde vragen
Het is voor ons steeds lastiger om personeel voor in het magazijn te vinden, terwijl er wel steeds meer besteld wordt. Ondanks de uitdaging proberen veel organisaties het toch met meer handen op te lossen.
Wij kiezen voor een andere route en zoeken naar kortere afstanden. Een orderpicker besteedt namelijk een groot deel van de dag aan lopen, en elke onnodige stap verlaagt de efficiëntie van het magazijn.
Sinds 1 juli draait daarom bij ons een pilot met AI in het magazijn. Hieronder lees je waarom wij hiermee begonnen zijn, hoe het werkt en wat wij nog niet weten.
Waarom je magazijn optimaliseren steeds belangrijker wordt
In een traditioneel magazijn liggen producten op vaste plekken. Die indeling is vaak gebaseerd op ervaring en gewoonte. Bestelpatronen veranderen echter continu, terwijl de indeling hetzelfde blijft.
Daardoor lopen veel organisaties tegen dezelfde problemen aan:
- Medewerkers leggen onnodig veel meters af tijdens het picken.
- Artikelen die vaak samen besteld worden, liggen ver uit elkaar.
- Seizoenspieken en actiemomenten zorgen direct voor druk.
- Producten die ooit populair waren, liggen nog steeds op de beste plek.
Je magazijn optimaliseren gaat dus niet over harder werken. Het gaat over slimmer inrichten.
Hoe AI helpt bij het optimaliseren van je magazijn
AI kan patronen zien die vaak lastig te herkennen zijn. De software analyseert daarvoor historische orderdata. Vervolgens doet het systeem voorstellen voor een betere magazijnindeling.
Onze analyse kijkt daarbij naar drie dingen:
- Hoe vaak een artikel wordt gepickt, oftewel de pickfrequentie.
- Welke artikelen vaak samen in één order voorkomen.
- Hoe die combinaties zich in de loop van de tijd ontwikkelen.
Op basis van de voorstellen delen wij vervolgens producten in zones in. Zo weten wij welke artikelen voorin het magazijn horen en welke juist niet.
Zo optimaliseren wij ons eigen magazijn met AI
Wij voeren de pilot uit in een afgebakend deel van ons magazijn, waar wij de boeken van een educatieve uitgeverij picken en verzenden. Zo kunnen wij de aanpak eerst rustig testen en verfijnen. Bovendien blijft het risico daarmee beperkt.
De indeling werkt met drie zones:
- HOT: artikelen die zeer vaak worden gepickt.
- WARM: artikelen met een gemiddelde pickfrequentie.
- COLD: artikelen die zelden nodig zijn.
Wij willen daarmee twee dingen bereiken. Wij willen de gemiddelde loopafstand verkorten, maar ook zorgen dat een groter deel van een order uit één compacte zone komt.
Belangrijk daarbij is dat dit geen eenmalige analyse is. Iedere zes tot acht weken analyseert de AI-agent de meest recente orderdata opnieuw. Orderpatronen veranderen immers steeds, dus de indeling moet meebewegen.
De eerste analyses laten zien waar loopbewegingen korter kunnen. Hoeveel dat precies scheelt, weten wij pas na een aantal analyserondes.
Waarom de mens aan zet blijft
De AI analyseert data en doet voorstellen, maar beslist niet zelf. De beoordeling en de uitvoering liggen bij onze eigen medewerkers. Zij kennen de praktijk namelijk beter dan welk model dan ook.
Die keuze past ook bij wat er in de bredere sector gebeurt:
- Meer dan negen op de tien magazijnen gebruikt inmiddels een vorm van AI of geavanceerde automatisering [1].
- Ruim driekwart van de organisaties zag de productiviteit én de tevredenheid van medewerkers stijgen na invoering van AI [1].
- Integratie met bestaande systemen en datakwaliteit worden genoemd als grootste obstakels [1].
Wat dit betekent voor jouw logistiek
Wat wij hier leren, willen wij later breder toepassen. Dat is interessant voor iedere organisatie die haar printwerk en logistiek bij ons onderbrengt. Bij een piek telt immers elke dag.
Als de aanpak werkt, levert dat concrete voordelen op:
- Meer orders verwerken binnen dezelfde capaciteit, ook tijdens piekmomenten.
- Kortere en logischere pickroutes, waardoor er minder ruimte is voor fouten.
- Een magazijnindeling die meebeweegt met veranderende bestelpatronen.
- Betere ondersteuning van levering uit voorraad naast productie op aanvraag.
Slimmer werken in plaats van harder werken
Extra mensen aannemen is niet altijd mogelijk. Slimmer omgaan met de meters die je toch al loopt, wel. Daarom testen wij of AI ons kan helpen bij een betere magazijnindeling.
De pilot loopt nog en de eerste analyses zijn veelbelovend. Zodra wij meer meetgegevens hebben, delen wij die in een vervolgartikel.
Benieuwd wat wij voor jou kunnen doen?
Wil je weten hoe wij jouw logistiek slimmer inrichten? Wij werken onder meer voor de onderwijssector en de retail, en verzorgen ook complete logistiek van drukken tot retourbeheer. Je kunt direct een offerte aanvragen of een gratis online consult inplannen.
Veelgestelde vragen
Nee. Dit is een pilot die sinds 1 juli draait. Wij testen de aanpak in een afgebakend deel van het magazijn. Daarna kijken wij of een bredere toepassing zinvol is.
Nee. Onze bestaande afspraken blijven gewoon staan. Bestellingen uit voorraad versturen wij op werkdagen binnen 24 uur, terwijl print on demand binnen vijf werkdagen wordt verstuurd.
Nee. De software analyseert data en doet voorstellen. Onze medewerkers beoordelen die voorstellen en voeren ze uit, dus de eindbeslissing blijft altijd menselijk.
Een voorraadsysteem laat zien wat er ligt en waar. Deze analyse gaat een stap verder, want die kijkt naar patronen in bestellingen en stelt op basis daarvan een betere indeling voor. Inzicht in je voorraad houd je gewoon via ons platform of via een koppeling met je eigen software.
Wij draaien de analyse iedere zes tot acht weken opnieuw. Zo blijft de indeling aansluiten op actuele bestelpatronen. Aanpassingen voeren wij vervolgens gefaseerd door.
Ja. Wij regelen drukken, opslag, verpakken, verzenden en retourbeheer. Je hebt daardoor maar één aanspreekpunt voor al je logistieke vragen.
Bronnen
- 1. Mecalux, A study by MIT and Mecalux reveals that 60% of warehouses already integrate AI: mecalux.com/news/mit-mecalux-ai-in-warehousing-study
