Każdy, kto zarządzał choćby jednym magazynem, zna ten problem: pracownik kompletujący zamówienie potrafi spędzić większość zmiany nie na pakowaniu, tylko na chodzeniu. Nieoptymalna trasa między regałami to koszt, który rzadko widać na pierwszy rzut oka w raportach, a który potrafi zjadać nawet kilkadziesiąt procent czasu pracy zespołu. Właśnie ten problem postanowiłem rozwiązać, tworząc projekt Pick Route Optimizer (Dostępny na GitHubie).
Czym jest Pick Route Optimizer
To narzędzie, które na podstawie mapy magazynu automatycznie wyznacza najkrótszą możliwą trasę kompletacji zamówienia — czyli kolejność odwiedzania konkretnych lokalizacji (regałów, stref, slotów), tak aby pracownik pokonał jak najmniejszy dystans, zbierając wszystkie potrzebne produkty w jednej turze.
System składa się z trzech współpracujących ze sobą elementów:
- Generator mapy odległości – na podstawie prostego opisu układu magazynu buduje pełną „siatkę” połączeń między lokalizacjami i wylicza rzeczywiste odległości między każdą parą punktów.
- Edytor mapy – graficzne narzędzie, w którym układ magazynu (regały, przejścia, strefy) można rysować i modyfikować wizualnie, bez ręcznej edycji plików tekstowych. Edytor od razu sygnalizuje błędy, np. lokalizacje, do których nie da się dotrzeć.
- API optymalizacji tras – usługa, do której inne systemy (np. WMS, aplikacja dla pracownika magazynu) wysyłają zapytanie: punkt startowy, punkt końcowy i lista lokalizacji do odwiedzenia. W odpowiedzi otrzymują gotową, zoptymalizowaną kolejność wraz z odległościami cząstkowymi i całkowitym dystansem trasy.
Do samego wyznaczania optymalnej kolejności wykorzystywany jest sprawdzony, przemysłowy silnik optymalizacyjny Google OR-Tools, stosowany na co dzień m.in. do planowania tras dostaw i logistyki flotowej — tu działa on w skali pojedynczego magazynu.
Jak to realnie wspomaga pracę magazynu
Skrócenie trasy kompletacji przekłada się bezpośrednio na kilka twardych wskaźników operacyjnych:
- Krótszy czas realizacji zamówienia – mniej przechodzonych metrów to mniej czasu na jedno zlecenie, a więc więcej zamówień obsłużonych w tej samej zmianie.
- Mniejsze zmęczenie zespołu – pracownicy pokonują dziennie znacznie mniejszy dystans, co przy dużych magazynach ma realne znaczenie dla wydajności i rotacji kadr.
- Lepsze wykorzystanie przestrzeni – po zmianie układu magazynu (np. dodaniu nowej strefy) trasy przeliczają się automatycznie, więc reorganizacja przestaje być ryzykiem operacyjnym.
- Dane do dalszej optymalizacji – każda trasa to konkretne liczby (dystans, kolejność odwiedzin), które można analizować i wykorzystać np. do lepszego rozmieszczenia towarów o wysokiej rotacji bliżej stref wydania.
To rozwiązanie sprawdza się szczególnie tam, gdzie picker obsługuje wiele pozycji w jednym zamówieniu i gdzie układ magazynu jest na tyle rozległy, że kolejność odwiedzania lokalizacji faktycznie ma znaczenie — a więc w zdecydowanej większości magazynów dystrybucyjnych i e-commerce.
Jak złożona jest integracja
To jedno z pytań, które pada najczęściej, i dobra wiadomość jest taka: integracja została zaprojektowana tak, aby była możliwie lekka.
Poszczególne elementy systemu można wdrażać niezależnie od siebie — nie trzeba od razu spinać wszystkiego z istniejącym systemem WMS. Generator mapy i edytor graficzny służą do jednorazowego (lub okresowego, przy zmianach układu) przygotowania modelu magazynu w postaci pliku z odległościami. Ten plik trafia do usługi API, która następnie odpowiada na standardowe zapytania HTTP — dokładnie taki sam mechanizm, jakiego istniejące systemy magazynowe czy aplikacje dla pracowników używają na co dzień do komunikacji z innymi usługami.
W praktyce oznacza to, że:
- Nie trzeba modyfikować kodu źródłowego, aby uruchomić system dla własnego magazynu — wystarczy opisać jego układ.
- Integracja z istniejącym oprogramowaniem magazynowym sprowadza się do wysłania zapytania API i odebrania odpowiedzi w formacie JSON — bez potrzeby głębokiej ingerencji w istniejącą infrastrukturę.
- Dostępne są gotowe, uruchamialne wersje aplikacji, co skraca czas potrzebny na wdrożenie testowe.
Innymi słowy: to nie jest projekt „wszystko albo nic”. Można zacząć od pilotażu na jednej strefie magazynu, zmierzyć realny efekt, a dopiero potem decydować o integracji na szerszą skalę.
Zanim wdrożysz optymalizację — przeanalizuj swoje procesy
Zanim jednak sięgnie się po jakiekolwiek narzędzie optymalizujące trasy, warto zadać sobie kilka pytań o własny magazyn: Jak dziś wygląda typowa trasa kompletacji? Ile lokalizacji odwiedza średnio jeden picker w ramach jednego zamówienia? Czy układ towarów odzwierciedla ich realną rotację, czy raczej historyczne przypadki? Ile czasu w skali dnia zespół spędza w ruchu, a ile na faktycznym pobieraniu towaru?
Odpowiedzi na te pytania często same wskazują, gdzie tkwi największy potencjał do poprawy — i czy narzędzie takie jak Pick Route Optimizer może realnie skrócić czas realizacji zamówień w danym magazynie. Jeśli chciałbyś przeanalizować swoje procesy magazynowe pod tym kątem albo sprawdzić, jak taka optymalizacja mogłaby wyglądać w Twoim przypadku zapraszam do kontaktu biuro@cdest.eu.
Kod projektu — wraz z gotowymi, samodzielnymi wersjami do pobrania dla Windows i Linux – jest w pełni otwarty i dostępny na GitHubie.