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Quantitatives Entscheidungsmodell zur Wahl zwischen AKL und Shuttle-Lager

Quantitative decision model for the choice between AS/RS and shuttle warehouse

  1. Dr.-Ing. Katharina Fleischer-Dörr Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  2. M.Sc. Christoph Jacobi Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  3. M.Sc. Robin Hermann Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  4. Prof. Dr.-Ing. Kai Furmans Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zusammenfassungen

Bei der Investition in ein Kleinteilelager stellt die Wahl der passenden Automatisierungstechnik eine Herausforderung dar, da man sich langfristig an das ausgewählte System bindet. Sowohl Shuttle- als auch AKL-Systeme haben sich in diesem Zusammenhang in der Praxis bewährt und zeichnen sich durch eine Reihe individueller Vor- und Nachteilen aus. In diesem Beitrag wird ein quantitatives Entscheidungsmodell zur Auswahl der für den anwendungsspezifischen Fall am geeignetsten Automatisierungstechnik vorgestellt. In dem Modell werden, basierend auf definierten Eingabeparametern und Systemanforderungen, passende Alternativen für beide Systemvarianten generiert und hinsichtlich wesentlicher Bewertungskriterien (z.B. Umschlagsleistung) bewertet. Basierend auf einem multikriteriellen Bewertungsmodell wird als Ergebnis die zu wählende Lageralternative als umzusetzende Empfehlung ausgegeben.

When investing in a small parts warehouse, choosing the right automation technology is a major challenge, as the selected system is a long-term investment. Both, shuttle and AS/RS systems have proven themselves successfully in practice in this context and are characterised by a number of individual advantages and disadvantages. This article presents a quantitative decision model for the selection of the automation technology best suited for the application-specific case. In the model, suitable alternatives for both system variants are generated based on defined input parameters and system requirements and evaluated with regard to essential criteria (e.g. handling performance). Based on a multi-criteria evaluation model, the warehouse alternative to be selected is output as a recommendation to be implemented.

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