Automatizace skladu nezačíná výběrem konkrétní technologie. Nejdříve je potřeba dobře porozumět současnému provozu, skladovanému sortimentu, požadovanému výkonu i tomu, jak se mohou potřeby skladu v dalších letech změnit.
Čím kvalitnější jsou informace na začátku projektu, tím přesněji lze navrhnout řešení, které nebude odpovídat pouze dnešním požadavkům, ale bude připravené také na další růst.
Na co se tedy zaměřit ještě před tím, než začnete řešit konkrétní skladovou technologii?
Jiným způsobem funguje expediční sklad pro zákaznické objednávky, jiným sklad zásobující výrobu a jinak například sklad náhradních dílů nebo archiv.
Na začátku projektu je proto důležité určit, jakou funkci sklad plní a jaké procesy musí budoucí řešení podporovat.
Například:
Právě účel skladu významně ovlivňuje požadovanou kapacitu, rychlost vychystávání i způsob automatizace.
Automatizace by měla řešit konkrétní problém. Proto je důležité nejprve dobře zmapovat současný stav.
Používáte policové nebo paletové regály? Probíhá vychystávání manuálně? Jaké vzdálenosti musí zaměstnanci během směny překonávat? Používáte již některé automatizované technologie?
Vedle používaného systému skladování se vyplatí sledovat také místa, kde dnes vznikají největší ztráty času, chyby nebo omezení.
Rozdíl mezi jednosměnným provozem a skladem fungujícím 24 hodin denně, sedm dní v týdnu, je zásadní.
Zjistěte proto:
Tyto informace mají vliv nejen na výkon technologie, ale také na její dostupnost, redundanci a servisní koncept.
Průměrný výkon skladu často neposkytuje dostatečný obraz o skutečných požadavcích.
E-commerce, maloobchod, výroba i distribuce mohou během roku zaznamenávat výrazné výkyvy. Typickým příkladem jsou předvánoční měsíce, Black Friday, sezónní výroba nebo pravidelné měsíční a kvartální špičky.
Důležité proto není pouze vědět, kolik objednávek sklad zpracuje v průměru, ale také jaký výkon musí zvládnout v nejvytíženějších obdobích.
Rozměry a počet položek nejsou jedinými parametry. Charakter skladovaného zboží může významně ovlivnit vhodnou technologii i podobu celého řešení.
Je zboží:
Čím přesněji jsou tyto požadavky definovány na začátku, tím menší je riziko komplikací v dalších fázích projektu.
Skladování SMD cívek ve firmě KATEK s.r.o.
U některých provozů nestačí pouze vědět, kolik kusů určité položky je na skladě.
Farmacie, potravinářství, elektronika nebo výroba mohou například vyžadovat:
Tyto požadavky je potřeba zohlednit nejen při návrhu fyzického skladu, ale také při návrhu softwaru a jeho integrace.
Počet skladovaných položek bývá jedním z nejdůležitějších vstupů pro dimenzování systému. Nestačí však znát pouze dnešní stav.
Pokud dnes skladujete například 10 000 SKU, ale během několika let očekáváte růst na 15000 nebo 20 000 položek, měl by návrh automatizace s tímto vývojem počítat.
Projekt proto plánujte nejen pro současnost, ale také s realistickým výhledem na další tři až pět let.
Čím detailnější jsou vstupní data, tím přesněji lze budoucí systém navrhnout.
Základem jsou tzv. MasterData, například:
Ideální je mít tato data k dispozici v elektronické podobě, například v XLS, XLSX nebo CSV.
Rozměrová data umožňují určit potřebnou kapacitu. Sama o sobě ale ještě neříkají, jak má systém fungovat. K tomu jsou potřeba také údaje o pohybu zboží.
Automatizovaný systém nepracuje pouze s jednotlivými produkty. Důležitou roli hraje také způsob, jakým jsou skladovány a přepravovány.
Může jít například o:
Důležité jsou jejich rozměry, maximální hmotnost i to, zda používáte standardizované, nebo velmi rozdílné přepravní jednotky.
Kolik boxů, přepravek, palet nebo jednotlivých kusů musí nový systém pojmout?
Stejně jako u počtu SKU je vhodné rozlišovat:
Předimenzování systému zbytečně zvyšuje investici. Příliš malé řešení naopak může začít omezovat provoz krátce po instalaci.
Automatizace často umožňuje využít prostor výrazně efektivněji než klasické regálové skladování. Přesto je nutné znát přesné podmínky budovy.
Základním údajem jsou rozměry dostupného prostoru:
šířka × hloubka × výška.
Právě výška bývá často opomíjeným parametrem. Moderní skladovací technologie totiž umožňují využít prostor směrem vzhůru a zvýšit kapacitu bez rozšiřování půdorysu skladu.
Vedle samotných rozměrů je vhodné prověřit také stavební omezení, sloupy, sprinklerový systém, únikové cesty nebo možnosti kotvení technologie.
Kapacita odpovídá na otázku „kolik toho potřebujeme uložit“. Výkon odpovídá na otázku „jak rychle s tím potřebujeme pracovat“.
Zajímat by vás mělo například:
Tyto informace jsou zásadní pro správné dimenzování automatizovaného systému.
Dva sklady mohou zpracovat stejný počet objednávek za den, a přesto potřebovat zcela odlišné řešení.
První může mít rovnoměrný provoz během celé směny. Druhý musí většinu objednávek vyřídit během dvouhodinové ranní špičky.
Proto jsou mimořádně cenná skutečná výkonnostní data. Ideálně by měla obsahovat například:
zakázku – položku – počet kusů – datum a čas výdeje.
Pro první analýzu je vhodné pracovat alespoň s několika měsíci provozních dat a zahrnout jak standardní období, tak období s mimořádným zatížením.
Právě analýza reálných dat dokáže odhalit strukturu objednávek, ABC profil položek nebo špičky, které by z prostého denního průměru nebyly patrné.
Skladovací technologie zpravidla nefunguje izolovaně.
Už při přípravě projektu je proto vhodné přemýšlet o tom, zda bude potřeba propojení například s:
Stejně důležitá je digitální integrace.
Jaký ERP nebo WMS systém používáte? Jak budou předávány objednávky? Kde bude vedena skladová zásoba? Jak budou jednotlivé systémy komunikovat?
Čím dříve jsou tyto otázky vyjasněny, tím snazší bývá následná implementace.
Ještě před zahájením projektu by mělo být jasné, čeho chcete automatizací dosáhnout.
Cílem může být například:
Pokud je součástí rozhodování také návratnost investice, je vhodné předem určit, které úspory a přínosy budou do ROI zahrnuty a jaká doba návratnosti je pro společnost přijatelná.
Stejně důležitý je časový horizont. Je automatizace potřeba okamžitě, během příštích šesti měsíců, do jednoho roku, nebo jde zatím o dlouhodobý plán?
Jasně definované cíle umožní později objektivně posoudit, zda projekt přinesl očekávané výsledky.
Při plánování automatizace je lákavé začít porovnáváním jednotlivých technologií. Ve skutečnosti ale vhodné řešení vzniká až na základě kombinace prostoru, sortimentu, skladové kapacity, požadovaného výkonu a očekávaného vývoje společnosti.
Proto je důležité věnovat dostatek času přípravě vstupních dat.
Rozměry skladu ukážou, co je technicky možné. MasterData pomohou určit potřebnou kapacitu. Historická data o objednávkách ukážou skutečné požadavky na výkon. A plánovaný růst pomůže zajistit, aby řešení fungovalo nejen po spuštění, ale také v dalších letech.
Čím lépe jsou tyto otázky zodpovězeny na začátku, tím pevnější základ má celý projekt automatizace skladu.
Další informace o automatizovaných skladovacích a vychystávacích systémech najdete na webu Kardex.