Simuloinnin hyödyntäminen keräilyjärjestelmän ja tuotesijoittelun suunnittelussa

Abstract

Insinöörityössä selvitetään simuloinnin ja simulointiprojektin yleistä teoriaa ja esimerkkinä esitetään EP-Logisticsin tekemä simulointiprojekti. Tässä projektissa arvioitiin asiakkaan keräilyjärjestelmäkonseptin toimivuutta käytännössä ja kehitettiin siihen tuotesijoittelua. Projekti noudatti simulointiprojektin tyypillistä kaavaa, ja sen aikana tuli hyvin esille kuinka projektin aikana usein palataan takaisin edellisiin vaiheisiin muutosten yhteydessä. On hyvin harvinaista että simulointiprojekti kulkee lineaarisesti vaiheidensa läpi vaan muutoksia malliin ja simuloitavaan järjestelmään kehitetään projektin edetessä. Tuotesijoittelun kehitys oli aktiivista koko projektin ajan, mutta sen vaikutukset järjestelmän toimintaan jäivät yllättävän pieniksi. Tämä johtui osaltaan järjestelmän sujumattomasta toiminnasta ja osittain lähtödatan tilausten valmiista osittelusta, jota ei purettu. Koeteltuihin menetelmiin kuuluivat korrelaatioanalysiit, tuoteryhmäsijoittelut ja geneettiset algoritmit. Projektin lopputuloksena keräilyjärjestelmä todettiin keräilyteholtaan odotettua heikommaksi eikä projekti edistynyt implementointivaiheeseen. Keräilyn toteuttamiseksi asiakasyrityksellä on muitakin konsepteja, mutta niitä ei tässä projektissa käsitelty. Projektin katsottiin kuitenkin olleen erittäin hyödyllinen, sillä sen tuloksena pystyttiin sulkemaan pois yksi toimimaton idea keräilyjärjestelmän toteuttamiseksi.

This bachelor’s thesis is concerned with the well-known theory about simulations and simulation projects. Included is also an example project done by company EP-Logistics. The purpose of that project was to evaluate the client’s concept of a planned picking system and develop product placements for the system. The project followed the typical pattern of simulation projects and also showed how projects return back to previous steps when changes are made. Very rarely do simulation projects follow a linear route from start to finish. The project team actively designed and tested new product placements during the whole project. The effects of improvements on the other hand were surprisingly minor. This was partly because the whole system was working inefficiently, but also because the picking blocks were made up of the orders based on the old picking system and they were not broken down into original orders. Methods for finding new product placements included correlation analysis, product group placements and genetic algorithms. The result of the project was that the picking system’s productivity was weaker than expected and so with this system the project did not continue to the implementation phase. The client had other system concepts in mind but they were beyond the scope of this project. Overall, the project was valuable because this idea could be discarded, and the focus can now be moved towards other ideas.