Black Week: Optimera plockningen för högsäsong

Black Friday har sitt ursprung i USA och syftade till att öka detaljhandelns försäljning i början av julhandeln. Black Friday infaller fredagen efter Thanksgiving, som alltid firas den fjärde torsdagen i november.

Black Friday har nu etablerat sig i många andra länder och utökats till Black Week. Rabatt- och försäljningsveckan pågår från måndagen före Black Friday till Cyber Monday. Idag är Black Week en av de viktigaste försäljnings- och kampanjperioderna inom e-handeln, under vilken både onlinebutiker och fysiska återförsäljare genererar enorma försäljningssiffror.

Liksom andra högsäsonger innebär Black Week enorma utmaningar för logistik och lagerhållning. Företagen måste hantera en flod av beställningar på kort tid – särskilt när det gäller plockning och leverans.

Vanliga frågor om lageroptimering under Black Friday:

• Hur kan företag effektivisera orderplockningen?
• Vilka lagringssystem är lämpliga för högsäsong inom e-handeln?
• Hur kan processerna automatiseras?

Utmaningar i manuella lager

För att klara den kraftiga ökningen av order måste processerna i företaget och lagret vara skalbara. I ett manuellt lager innebär detta främst att ytterligare personal och eventuellt plockstationer kan tillhandahållas. Vanligtvis anlitas tillfällig personal genom bemanningsföretag eller studenttjänster. Dessa arbetare måste dock utbildas ganska snabbt, vilket bidrar till att fel ofta uppstår i manuella lager och vid manuell plockning. 

• Ytterligare personal och plockstationer krävs.
• Användning av bemannings- eller studenttjänster.
• Hög felfrekvens på grund av kort utbildning.

Fördelar med automatiserade processer

Fördelarna med automatiserade processer och lager inkluderar snabb orderhantering, högre genomströmning, lägre felfrekvens och enkel skalbarhet. Manuella lager fungerar enligt principen ”plockare-till-gods”, vilket innebär en stor belastning för de anställda. Automatiska lager fungerar enligt principen ”gods-till-plockare”, vilket är mycket mer ergonomiskt och minskar belastningen på de anställda. På grund av det breda produktutbudet och det i vissa fall låga antalet order är e-handelssektorn dock inte särskilt lämplig för fullständig lagerautomatisering. Delvis automatisering av processer med hjälp av monterings- och plockrobotar, cobots och förarlösa transportsystem (AGV) kan ofta vara mer effektivt för lageroptimering inom detta område. 

• Snabb orderhantering och högre genomströmning.
• Lägre felfrekvens.
• Skalbarhet och ergonomi (gods-till-plockare-principen).

Att minimera plocktiderna genom organisatoriska och tekniska åtgärder spelar en viktig roll för effektiviteten i plockprocessen. I gods-till-plockare-system är transporttiden naturligtvis noll. RFID-transponderteknik används också alltmer vid plockning. En anledning till detta är automatisering och digitalisering inom ramen för industri 4.0-standarden. Plockningsmetoder som pick-by-light, pick-by-voice, pick-by-terminal, pick-by-MDE och pick-by-point® introduceras inom plockning. Särskilt pick-by-light och pick-by-voice erbjuder stor potential för optimering och förbättrad ergonomi för orderplockare. Pick-by-voice är en papperslös, röststyrd plockningsmetod. Denna lösning innebär att orderplockare har händerna fria och kan fokusera helt på plockningen. WMS överför plockorder via en röstklient och plockaren bekräftar när den är klar, vilket rapporteras direkt tillbaka till WMS. Detta eliminerar tidskrävande sökande, minskar felfrekvensen och optimerar plockprestandan. 

Om du använder lagringssystem som bygger på principen ”plockare-till-gods” bör du ordna varorna efter efterfrågan. Snabbgående artiklar måste lagras så nära plockstationerna som möjligt. I allmänhet är det också värt att optimera lagret och använda prediktiv försäljningsplanering (se nedan). Artiklarna bör organiseras i produktklasser för att undvika lång söktid. Om lagringen redan är organiserad och styrs med ett WMS, sköter systemet vanligtvis också ruttoptimering för effektiv plockning.

Enstegsplockning

Enstegsplockning är en vanlig plockmetod som innebär att varje order plockas separat tills den är komplett.

Tvåstegsplockning

Tvåstegsplockning är särskilt lämplig för stora ordervolymer (mer än 1000) med få artiklar (1 till 5) – det vill säga särskilt för e-handel. Med denna lösning grupperas identiska artiklar från olika order i serier och behandlas parallellt i olika lagringszoner. Detta minskar drastiskt antalet gånger en artikel hämtas och även den sträcka som tillryggaläggs under plockningsprocessen. Andra faktorer som lagringsutrymme, vikt, volym och kvantitet beaktas också. Naturligtvis kan artiklarna också levereras enligt principen ”gods-till-plockare” eller plockas av plockrobotar. Efter plockningen krävs en effektiv sorteringsprocess så att respektive artikel matchas med rätt order. De nödvändiga sorterings- och distributionssystemen är dock ganska kostsamma. Effektiviteten hos tvåstegsplockning är betydligt högre än hos enstegsplockning.

Det finns mjukvarulösningar med artificiell intelligens (AI) för lager- och schemaläggningsoptimering för att anpassa lagerhållningen till fluktuerande efterfrågan. Baserat på försäljningssiffror från tidigare år och med hjälp av statistiska metoder beräknas automatiskt den sannolika orderkvantiteten för en viss period (prediktiv planering och prognostisering). Säsongsvariationer inkluderas i prognosen, och spontana förändringar i efterfrågan jämnas ut med hjälp av algoritmer. Om en mycket hög servicenivå ska uppnås, vilket innebär att ett stort antal order måste hanteras omedelbart, måste buffertlagren vara tillräckligt stora. I allmänhet hjälper detta företag att förbereda sig mycket bättre för högsäsonger.

Fördelar med AI-stödd planering

• Användning av historiska försäljningsdata.
• Hänsyn till säsongsvariationer.
• Algoritmer kompenserar för spontana förändringar i efterfrågan.
• Säkerställande av hög servicenivå genom tillräckliga buffertlager.

Dessa strategier och hjälpmedel gör det möjligt för företag att optimera sina lager och förbereda sig för högsäsonger som Black Friday.