Traditionelles Lagerwesen behindert Supply-Chain-Fortschritt – Warum moderne Lösungen zählen

Die Tage statischer Lieferketten, sowohl global als auch lokal, sind lange vorbei. Unternehmen müssen jetzt mit einem immensen Maß an Komplexität und Volatilität umgehen, wobei ständiger Wandel die neue Normalität ist.

Organisationen heute müssen sich mit schnelleren Produktfreigabezyklen auseinandersetzen; kürzeren Produktlebenszyklen; Omnichannel-Bestellung, Lieferung und Retouren; dem Vorstoß in Schwellenmärkte; Handelskriegen und mehr. Zusätzlich erhöhen steigende Verbrauchererwartungen und gestiegene Nachfrage nach Einkaufsbequemlichkeit, Liefergeschwindigkeit und Produktauswahl den Druck für reaktionsschnellere Lieferketten.

Neue Geschäftsmodelle für E-Commerce und begleitende Kundenservice-Erwartungen gewinnen an Zugkraft. Fast alle Hersteller von Markenprodukten, die früher auf Einzelhandelspartner angewiesen waren, um ihre Produkte zu vertreiben, erweitern mittlerweile ihr Direct-to-Consumer (DTC) Geschäft, sowohl online als auch über eigene Einzelhandelsfilialen. Laut Forbes gaben 2018 mehr als ein Drittel der Verbraucher an, sie hätten im Vorjahr direkt von der Website eines Markenherstellers gekauft.

Ineffektive traditionelle Lagerhäuser

Ein Knoten in Lieferketten, der traditionell weniger flexibel und anpassungsfähig war, ist das Lagerhaus und Vertriebszentrum. Dies gilt besonders für jene, die hohe Volumen an Masseneinheiten handhaben, die tendenziell starre Automatisierungsfähigkeiten haben. Historisch wurden Lagerhäuser und DCs als Lager- und Lieferanlagen für große Mengen konzipiert, wobei Wellenkommissionierung (Wave Picking) die effizienteste Art war, Aufträge zu verarbeiten. Der Hauptnachteil von Wellenkommissionierung ist, dass Artikel seriell verarbeitet werden, und es nicht einfach ist, ähnliche Arbeit oder zusätzliche Artikel zu einer bereits laufenden Welle hinzuzufügen.

Man muss nicht sagen, dass traditionelle Hochvolumen-Lagerhäuser nicht dafür konzipiert wurden, kleine DTC-Aufträge zu handhaben. Da diese traditionellen DCs lange vor der heutigen Mischung aus E-Commerce-Aufträgen und zugehörigem Versand gebaut wurden, haben Unternehmen mit niedrigvolumigen DTC-Aufträgen dadurch gekämpft, dass sie sekundäre Einrichtungen oder dedizierte Bereiche im Hauptlager errichteten (z. B. sogenannte Put Walls). Tatsächlich ist jetzt jeder Einzelhandelsladen eine Art Lagerhaus, einschließlich Abhol-Rückgabe-Schließfächer. Man muss nicht sagen, dass diese separaten dedizierten Bereiche signifikante Zusatzkosten durch redundante Ausrüstung, Bestand und Arbeit mit sich bringen.

Während Technologie für DC-Automatisierung und Aufgabenausführung lange existiert, ist sie unzureichend für die heutigen Bedürfnisse an Geschwindigkeit und Agilität. Warehouse Management System (WMS) Software hat wenig bis gar keine Transparenz und Kontrolle über einen Karton oder Palette ermöglicht, sobald das Item in ein Fördersystem induziert wurde.

Andererseits hatte die traditionelle Warehouse Execution System (WES) Software absolut keine Perspektive auf etwas außerhalb ihrer Welt. Betrachten Sie, dass eine eingehende Sendung verspätet ist und einige Waren dringend am Ladeanleger oder der Kommissionierstation benötigt werden. WES-Software würde keine Transparenz darüber erlauben; daher würde nichts getan, um die Sendung zu beschleunigen. Ebenso, wenn es eine plötzliche Nachfrageänderung gibt und das Produkt auf dem Förderer beispielsweise woanders benötigt wird, müsste man den ursprünglichen Plan seinen Lauf nehmen lassen, die getroffene Aktion rückgängig machen, dann den neuen Fulfillment-Prozess mit der WMS-Software starten.

Die Quintessenz ist, man hätte die zwei größten Softwarekomponenten des Lagers, WMS und WES, die miteinander über eine Art Telegraph sprechen. Aber weil sie unabhängig und voneinander unwissend sind, sind wirklich ganzheitliche Entscheidungen (und intelligente in Near-Real-Time) nahezu unmöglich. Dieser Mangel an Kollaboration wird verschärft durch die Tatsache, dass in den meisten Fällen beide Systeme von verschiedenen Anbietern stammen, eine Vielzahl von Sprachen, Terminologien und dergleichen verwenden.

Amazon-isierung des Lagers

Aber in diesen Tagen von Internet-of-Things (IoT) Konnektivität und Microservices, die einfachere und offenere Integrationen ermöglichen, ist es nicht viel einfacher für die WMS, Warehouse Control System (WCS) und WES Softwarekomponenten, in Near-Real-Time miteinander zu sprechen? Mit anderen Worten, würde die Integration zwischen WMS, WCS und WES nicht bei den Omnichannel-Ein-Tages-Lieferungen von Amazon helfen?

Es scheint so. Diese Multi-System-Integration hilft Unternehmen, sich schneller anzupassen und zu reagieren. Um mit dem Amazon-Effekt umzugehen, müssen Unternehmen den Lagerdurchsatz erhöhen, dann schnell reagieren, wenn Aufträge sinken (oder andere Änderungen eintreten).

Also ja, eine Orange, die vor ein paar Jahren ausgepresst wurde (das traditionelle Lager), scheint jetzt mehr Saft zu haben (besonders wenn man neue Roboter in die Mischung wirft). Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein einzelnes DC mehrere Marken und Arten von Automatisierung und Robotik nutzt. Es gibt einen Bedarf an der zunehmend anspruchsvollen Integration disparater Technologien, damit sie zusammenarbeiten können, und mit der menschlichen Belegschaft, um die vom gesamten WMS-Software benötigte Arbeitslast besser vorherzusehen. Es ist wichtig, Roboter und Automatisierungsausrüstung an ein wirklich gutes Gehirn anzuschließen. Das heißt, DCs benötigen die Lagerintelligenz, um Workflows über das gesamte Spektrum menschlicher und maschineller Ressourcen effizient zu orchestrieren.

Moderne WMS-Systeme müssen jetzt verbesserte Fulfillment-Ausführungsfähigkeiten für Händler, Distributoren und andere Logistikunternehmen ermöglichen. Dafür muss die Software verbesserte Auftragsflexibilität und Asset-Nutzung sowie erweiterte Lagerworkflows über mobile Geräte erlauben. Moderne Lagerlösungen müssen neue Auftragsintelligenz- und Optimierungsfähigkeiten sowie die Orchestrierung von Menschen und Maschinen vertreten, um Agilität und Effizienz zu erhöhen. Moderne WES-Software muss Wert nicht nur in vollautomatisierten DCs, sondern auch in manuellen und hybriden Automatisierungsumgebungen schaffen.

Zusätzlich müssen Lagerleiter in der Lage sein, Probleme von jedem Standort aus anzuzeigen, zu diagnostizieren und anzugehen. Dafür benötigen sie, dass die Software ein responsives und intuitives Touchscreen-Benutzeroberfläche hat, das moderne Datenvisualisierungstechniken nutzt. Manager müssen auch fortgeschrittene Analytik nutzen, um die Gesamtleistung des Lagers zu bewerten und Einblicke und Reaktionen auf Trends oder Probleme in Near-Real-Time zu gewinnen. Zusätzlich müssen Lagermitarbeiter in der Lage sein, die neuen Bildschirme zu nutzen, um die Erledigung verschiedener Aufgaben zu straffen und Schulungszeiten zu reduzieren.

Manhattan Associates führte kürzlich seine Order-Streaming-Fähigkeiten ein, um eine intelligente Fulfillment-Optimierungs-Engine zu produzieren, die in der Lage ist, Wave, Waveless (z. B. ein einzelner Auftrag, Batch, Zone etc.) und Flow-Through-Aufträge in einer einzigen Anlage gleichzeitig zu verarbeiten. Order Streaming nutzt Machine Learning, um Aktivitäten zwischen der Lagerbelegschaft und Automatisierungs-Assets zu orchestrieren, wodurch verschiedene Fulfillment-Methoden mit höheren Service-Levels dynamisch gemanagt werden.

Simulation erhöht Agilität

Andere WMS-Softwareanbieter wie HighJump und Softeon bieten ebenfalls WES-Simulationsfähigkeiten. Die Software generiert Einblicke und Daten für Analyse und Entscheidungsfindung über mehrere Zeithorizonte. WES-Simulation ermöglicht es dem Lager, die Leistung und Auswirkung jeder in Betracht gezogenen Änderung digital zu analysieren und zu verstehen, ohne kostspielige physische Bereitstellung durchführen zu müssen, wodurch die Entscheidungsfindung des Unternehmens verbessert und das Risiko reduziert wird.

Lagersimulation kann für Prozessvalidierung gegen dokumentierte Erwartungen und andere Use Cases verwendet werden. Simulation ermöglicht das Testen von Prozessen mit minimalen Ressourcen. Unternehmen können sie auch nutzen, um Performance (Durchsatz und Reaktionszeiten) zu testen und What-If-Analysen durchzuführen. Zum Beispiel können sie fragen, wie Änderungen an WMS-Softwareeinstellungen, wie das Hinzufügen von Put Walls und das Aktivieren von Task Interleaving, Durchsatz und Produktivität beeinflussen können.

Scharfsinnige WES-Software muss auch taktischere Simulationen durchführen, um Einblicke in einen gegebenen Tages- oder Schicht-Auftragspool gegen die DC-Ressourcenverfügbarkeit und -beschränkungen zu ermöglichen. Dies erlaubt beispielsweise einem Unternehmen, früh am Tag oder in der Schicht zu verstehen, wo es Engpässe oder Ressourcenbeschränkungen gegenüber bekannter oder erwarteter Nachfrage geben könnte.

Die Lösung muss auch die nächsten besten Schritte antizipieren und vorhersagen, um Engpässe zu identifizieren, Ressourcenbalance sicherzustellen, Stresstests für Spitzenzeiten (z. B. Black Friday) durchzuführen, Automatic Storage and Retrieval Systems (ASRS) Simulationen durchzuführen und die Auswirkungen inkrementeller Hinzufügung neuer Technologien zu bewerten. Sie muss Bedarf an DC-Ressourcen in Near-Real-Time erfassen, Menschen und Ausrüstung nach Bedarf neu zuweisen und potenziell einige Aufträge umleiten, um die neueste Nachfrage zu erfüllen. Einige WES-Simulationslösungen können auch helfen, Einblicke in den Standortverkehr für den Yard zu gewinnen und Kommissionierstrategien für jeden Laden oder jedes Lager zu bewerten.

Wenn wir in die Zukunft von selbstheilenden (kognitiven, selbstfahrenden und adaptiven) Lieferketten blicken, werden Lager ihren Teil daran leisten müssen, anpassungsfähig zu sein. Man sollte erwarten, dass zukünftige Weltklasse-Softwareanbieter WES, WCS und WMS Fähigkeiten zusammenführen, um die Anpassungsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit von morgigen Lieferketten zu verbessern.

PJ Jakovljevic ist Principal Analyst bei Technology Evaluation Centers.