Analisi distanze allo stato as-is

Un primo passo per ‘quantificare’ la situazione finora trattata, cioè per tradurla in numeri, consiste nell’assegnarle dei valori che siano rappresentativi dello stato attuale delle cose. A questo proposito, si è voluto stimare per ciascun kit la distanza che viene approssimativamente percorsa per la sua composizione, vale a dire la somma dei metri percorsi dall’operatore durante gli spostamenti tra le ubicazioni dei codici da prelevare. Tale calcolo potrebbe essere notevolmente utile per avere un’idea di quanto alcune delle problematiche di cui al paragrafo precedente (ingresso ad un eccessivo numero di corsie per la realizzazione di uno stesso kit e gestione ad allocazioni variabili) influiscano sul processo da noi studiato.

In pratica, si è proceduto all’estrazione dal sistema informativo di un report che presentasse l’elenco di tutti i kit esistenti. Ad ogni kit in elenco è stato associato un numero n di volte in cui è stato rilevato il percorso di composizione del kit stesso (con 2 ≤ n ≤ 117). Il range di valori all’interno del quale n è compreso risulta molto ampio: ciò è dovuto al fatto che, essendo il periodo X di rilevazione limitato, i kit in generale realizzati meno frequentemente sono associati ad un valore di n piccolo; al contrario i kit maggiormente usati presentano un n più grande perché nel periodo sono stati composti con frequenza maggiore rispetto ai primi.

Dal momento che, come si è detto, la gestione di G3 è ad ubicazioni variabili, e posto

Nxyz l’insieme delle rilevazioni associate al kit xyz, è normale aspettarsi per ogni xyz

che ognuna delle n rilevazioni ∈ Nxyz fornisca un risultato diverso dal precedente e

dal successivo. Questo perché i codici che compongono il kit sono di volta in volta con ogni probabilità allocati in posizioni diverse dalla volta precedente e da quella successiva. Si è proceduto poi al calcolo della media aritmetica dei valori rilevati per ogni kit, ottenendo dunque per ciascun xyz la distanza media necessaria alla sua composizione.

Concretamente, tale analisi è stata condotta rilevando in data x ∈ X l’ubicazione del codice abc appartenente al kit considerato. La procedura è stata ripetuta ∀ abc ∈ xyz e ∀ xyz ∈ XYZ (con XYZ = insieme dei kit in elenco).

Per arrivare poi a definire le distanze tra i codici sono stati stimati i seguenti valori standard (tabella 2.3):

Tab. 2.3 – Valori standard per il calcolo delle distanze

La tabella in figura indica semplicemente che uno spostamento tra casse/gabbie va considerato pari a 0,7 metri, un cambio di posizione da un KLT ad un altro corrisponde a 0,2 metri, e infine un cambio di corsia comporta la necessità di percorrere 8 metri. È importantissimo sapere che in questa analisi, per semplicità, non vengono considerati gli spostamenti in altezza. Ne deriva quindi che la dicitura 0408 sta ad indicare l’ottava posizione nella quarta campata di una generica corsia Z, non tenendo conto del piano.

Per quanto riguarda il cambio di posizione tra casse, ipotizzando che la campata 00 del generico corridoio Z sia predisposta ad accogliere casse e gabbie, avremo quindi che, ad esempio da 0001 a 0001 la distanza sarà 0mt; da 0001 a 0002 ci saranno 0,7mt, perché ci si sta semplicemente spostando “di una cassa”, cioè di una posizione. E così via, seguendo questo modello (figura 2.12):

metri

tra casse 0,7

tra KLT 0,2

corsia 8

Fig. 2.12 – Esempio di calcolo delle distanze tra ubicazioni intra-corsia

La stessa logica può essere applicata alle campate in cui sono stoccati i KLT: quindi se all’interno di uno stesso corridoio ci si deve spostare da 0513 a 0807 si percorreranno 4,4 metri, secondo il calcolo 22*0,2.

Analogamente si può ripetere l’iter per gli spostamenti tra campate, e il risultato è il seguente (figura 2.13):

Fig. 2.13 – Esempio di calcolo delle distanze tra campate

Sulla base delle ubicazioni e di queste distanze stimate, si simulano gli spostamenti che un operatore compirebbe per la composizione del kit, passando da un codice

Ubi 0000 0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 0010 0011 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0000 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 7 7,7 0001 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 7 0002 0,7 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 0003 0,7 1,4 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 0004 0,7 1,4 2,1 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 0005 0,7 1,4 2,1 2,8 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 0006 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 0 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 0007 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 0 0,7 1,4 2,1 2,8 0008 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 0 0,7 1,4 2,1 0009 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 0 0,7 1,4 0010 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 0 0,7 0011 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 7 0 0012 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 7 7,7 0013 0,7 1,4 2,1 2,8 3,5 4,2 4,9 5,6 6,3 7 7,7

all’altro, e si giunge così alla definizione di distanze parziali tra campata e distanze

parziali intra scaffale. La somma dei due dà come risultato il totale dei metri percorsi

per prelevare un codice, prendendo come punto di partenza di volta in volta l’ubicazione del codice prelevato per ultimo36_{. La somma di tutte le distanze,}

calcolate come appena descritto, è pari alla distanza totale percorsa per il prelievo di tutti i codici appartenenti al kit, e quindi ai metri totali percorsi per comporre il kit. A titolo esemplificativo, si riporta in figura uno stralcio (figura 2.14) dell’elenco dei kit analizzati con le relative distanze medie:

Fig. 2.14 – Esempio di calcolo di distanze medie percorse per singolo kit

La finalità di questa analisi è di definire anche dal punto di vista quantitativo la situazione attuale. Ciò consente di avere un punto di partenza da confrontare in

36_{Nel caso in cui si debba calcolare la distanza associata al primo codice del kit prelevato si prende come}

seguito con i risultati di un’analisi analoga svolta però su ipotesi differenti (paragrafo 2.1.1, capitolo IV). Sarà infatti nostro interesse valutare se ad esempio, in uno scenario in cui i codici sono distribuiti ad ubicazioni fisse, si può ottenere una riduzione delle distanze che possa a sua volta apportare un qualche beneficio in termini di risparmio di tempo nel processo di picking.

È evidente che a questo punto dell’analisi è possibile prendere atto dello stato as-is, ma sarebbe decisamente avventato esprimere un giudizio sulla bontà dei numeri trovati. Bisognerà attendere il confronto con i dati emergenti dallo studio che sarà effettuato in seguito per fare delle valutazioni che siano fondate e ragionevoli.

Non bisogna comunque dimenticare che l’analisi appena condotta consente di ricavare informazioni circa le distanze percorse durante l’attività di picking, ma nulla dice riguardo il tempo impiegato. È però ovvio aspettarsi che, se applicando la soluzione migliorativa a locazioni fisse diminuisse il totale delle distanze percorse, si ridurrebbe anche il tempo speso per la composizione del kit.