Lagerkartlegging og plasseringsplanlegging for raskere ordrebehandling

Praktisk veiledning til kartlegging av lageret og optimalisering av plasseringsplanlegging for 3PL-leverandører som ønsker å redusere transporttid, minske feil og øke leveringskapasiteten.

Hvis du leder et lager eller en 3PL-virksomhet, vet du allerede at lagerkartlegging og plassering av varer enten kan være din skjulte fordel eller din daglige hodepine. Etter hvert som ordreprofilene blir stadig mer fragmenterte, antallet SKU-er skyter i været og kundene forventer levering neste dag som standard, klarer den gamle tilnærmingen til lagerkartlegging – med “en grov skisse av lageret og uformell kunnskap” – ganske enkelt ikke å holde tritt.

Bare i Storbritannia har lagringssektoren vokst med rundt 61% siden 2015 og nærmer seg nå 700 millioner kvadratfot areal, der 3PL-aktører fortsatt utgjør den største brukergruppen. (Logistikk er viktig) Denne utvidelsen innebærer flere steder å holde oversikt over i lagerkartleggingen, flere beslutninger å ta om plassering, og større press for å få mest mulig ut av arbeidseffektiviteten i hver plukkrute. Gjort på riktig måte forvandler optimalisering av lagerkartleggingen denne kompleksiteten til klare, repeterbare prosesser. Gjort på feil måte resulterer det i overfylte gangveier, manglende paller, nødplasseringer og utmattede plukketeam.

Vi ser det samme mønsteret gang på gang når vi gjennomgår lagerkartleggingen for nye kunder. Plasseringsreglene finnes på papiret, men den faktiske lagerkartleggingen i WMS-systemet stemmer ikke lenger overens med virkeligheten. Lagerplassene har blitt gjenbrukt på ad hoc-basis, plukkflater har sneket seg nærmere ekspedisjonen “bare for å takle toppbelastninger”, og ingen stoler helt på kartet når noe går galt. Denne avstanden mellom lagerkartleggingen og den faktiske plasseringen er ofte den grunnleggende årsaken til problemer med nøyaktighet og produktivitet.

Hos Clarus WMS betrakter vi lagerkartlegging og optimalisering av plasseringsplaner som en sentral del av infrastrukturen, snarere enn et engangsprosjekt. Målet er ikke et vakkert, statisk kart – det er en dynamisk modell av lagerlokalene og plasseringsplanene deres som styrer gangrekkefølgen, transporttiden, påfylling og håndtering av unntak. I denne artikkelen skal vi svare på de vanligste spørsmålene vi får fra lager- og 3PL-ledere om kartlegging og plassering, dele hva dataene viser, og vise hvordan vi tilnærmer oss optimalisering av lagerkartlegging i praksis.

Hva er lagerkartlegging, og hvorfor er det viktig?

Lagerkartlegging er den digitale gjengivelsen av det fysiske lagerområdet – hver sone, gang, lagringsplass, etasje og lagringsplass – som WMS-systemet bruker til å lagre og hente ut varer. Når lagerkartleggingen utføres på riktig måte, legger strukturen på lageret direkte til rette for beslutninger om plassering, plukkruter og oversikt over lagerbeholdningen. Når lagerkartleggingen gjøres i all hast eller overlates til å utvikle seg organisk, blir det vanskeligere å håndheve plasseringreglene, og det tar lengre tid å løse hvert unntak.

En robust lagringskartleggingsstruktur starter vanligvis med en plasseringskode som deler lageret inn i logiske enheter (for eksempel anlegg, sone, gang, kolonne, rad og lagringsplass). Det er denne lagringskartleggingskoden som WMS-systemet bruker til å styre gangsekvenser, rekkefølgen på plukkveiene og påfyllingslogikken. Hvis den underliggende lagerkartleggingen er inkonsekvent – manglende ganger, gjenbrukte plasser, ikke-standardiserte koder – vil enhver optimalisering av plasseringen du prøver å legge på toppen av dette, være ustabil.

Fra et kostnadsperspektiv er kartlegging av lageret viktig, fordi plukking utgjør den største delen av arbeidskraften. LIDD anslår at i et typisk lager utgjør plukking omtrent halvparten av all arbeidskraft, og omtrent halvparten av denne tiden går med til å bevege seg mellom ulike steder. (LIDD) Hvis lageroppsettet er uoversiktlig og plasseringen av varene er ineffektiv, forsterkes dette sløseriet med gangavstand i hvert eneste skift. Et oversiktlig lageroppsett kombinert med smart optimalisering av plasseringen betyr derimot at hver ekstra meter man går, bevisst er valgt for å oppnå bedre ergonomi, gruppering av varer eller utnyttelse av lagerplassen.

Lagerkartlegging er også ryggraden i sporbarheten. I 3PL-miljøer med flere kunder og strenge SLA-er bryr ikke tilsynsmyndighetene seg om hvordan reolene dine ser ut; de bryr seg om at systemet ditt kan bevise hvor hver pall har vært. Nøyaktig lagerkartlegging og disiplinert plassering sikrer at hver skanning knytter en lagringsenhet til en reell, kontrollerbar plassering – selv når du benytter midlertidig overlagring eller eksterne skur.

Grunnleggende sporbarhetssystem i lageret

Hvordan bidrar optimalisering av plasseringsplanen til å redusere transporttid og arbeidskraftskostnader?

Optimalisering av plasseringsplanlegging er prosessen med å bestemme hvor hver SKU skal plasseres i lageroppsettet for å minimere transportavstander, beskytte skjøre varer og oppfylle serviceløfter. Mens lageroppsettet definerer “lerretet”, er plasseringsplanlegging måten du bruker dette lerretet på i det daglige. Datadrevet plassering kan ha en dramatisk effekt: Flere studier tyder på at smart plassering kan redusere plukkernes gangtid med opptil 30%, spesielt i store lager med mange SKU-er. (bizbloqs.com)

En god optimalisering av plasseringsplanene innebærer vanligvis å kombinere tre elementer med lagerkartleggingen:

Hastighet: SKU-er med høy omsetning som ligger nærmere utsendelsen og i ergonomiske plukkhøyder
Affinitet: varer som ofte bestilles sammen, er plassert nær hverandre i lageroversikten
Begrensninger: vekt, fareklasse, temperatur, FEFO/FIFO og kundespesifikke plasseringsregler

Siden plukking utgjør en så stor andel av arbeidet på lageret, lønner selv små forbedringer i plasseringsprosessen seg raskt. LIDD påpeker at plukking utgjør rundt 50% av arbeidet på lageret, og at omtrent halvparten av denne tiden går med til å gå. (LIDD) Å redusere gangavstanden gjennom bedre optimalisering av plukkrekkefølgen sparer ikke bare minutter; det øker også antall plukk per time og reduserer tretthet, noe som igjen fører til færre feilplukk og feil.

Moderne optimalisering av plasseringsplanlegging går utover engangs-ABC-analyser basert på årlig etterspørsel. Mange 3PL-leverandører oppdaterer nå plasseringsplanleggingen månedlig eller til og med ukentlig, ved å bruke 26–52 ukers ordrehistorikk til å mate algoritmer som anbefaler nye plukkflater og påfyllingspunkter, samtidig som de tar hensyn til den underliggende lagerkartleggingen. Eksterne retningslinjer støtter denne endringen: fagfolk ved LIDD hevder at effektiv plassering balanserer bevegelsesdata med ergonomi og kapasitetsbegrensninger, i stedet for å fokusere utelukkende på å minimere bevegelsestiden. (LIDD)

I vårt eget arbeid begynner vi ofte med å sammenligne “ledestjernen” for plasseringsplanleggingen med den eksisterende lageroversikten: hvilke SKU-er bør befinne seg i «gullsoner», som faktisk finnes, men som ligger i hjørner med lav gjennomstrømning. Ved å gjennomføre endringer i plasseringsplanen i bølger – kanskje én gang eller én kunde om gangen – ivaretar du den daglige driften samtidig som du gradvis forbedrer lagerkartleggingen og samordningen av plasseringsplanen.

Hvilke data trenger man egentlig for å kartlegge lageret?

En vanlig bekymring er at kartlegging av lageret og optimalisering av plasseringsplanen krever perfekte CAD-tegninger før man kan sette i gang. I virkeligheten bygger de fleste WMS-plattformene (inkludert Clarus WMS) det operative kartet ut fra strukturerte stedsmasterdata, snarere enn utelukkende fra en digital tvilling. For praktisk kartlegging av lageret trenger man vanligvis tre datalag:

Plasseringsstruktur for kartlegging av lageret
- Identifikatorer for tomter, bygninger og soner
- Gangkoder, seksjons-/kolonnekoder, etasje-/radkoder og plasskoder
- Lagertyper (plukkplass, bulk, mellomlagring, returer, karantene osv.)
Fysiske egenskaper som støtter optimalisering av plasseringsvalg
- Maksimale pallmål og vekt per lagringsplass
- Temperatur- eller farebegrensninger per sone
- Om et sted er egnet for plukking av enkeltkolli, enkeltstykker eller hele paller
Produktstamdata og bevegelsesdata for plassering
- Mål og vekt per SKU
- Hastighet, antall linjer i bestillingen og måleenhet
- Spesielle regler: FEFO, batch/parti, varer med serienummer, kundespesifikke begrensninger

Når disse dataene foreligger, kan lagerkartleggingen genereres automatisk av WMS-systemet i en rutenettvisning, slik at arbeidsledere kan se hvor hvert reol og hver plass befinner seg i forhold til utlevering eller varemottak. I Clarus WMS, for eksempel, styres kartet av lokasjonskodene og gangrekkefølgen, ikke omvendt, slik at du kan fokusere på å få logikken i lagerkartet riktig før du bekymrer deg for finjusteringer av utseendet.

Det datapunktet som oftest overses ved kartlegging av lageret, er gangsekvens. Plukkeruter i mange systemer ordnes etter et enkelt sekvensfelt knyttet til hvert sted i kartleggingen – “sted 1” kan være det fjerneste punktet i det bakre hjørnet, mens “sted 10 000” ligger ved utleveringsområdet, eller omvendt. Å bestemme om plasseringsplanen skal gå mot utlevering eller bort fra den, kan spare betydelig tid på hver rute, spesielt i plukkmoduler med høy tetthet.

Vår anbefaling er å betrakte steds- og produktstamdata som et felles ansvar mellom driftsavdelingen og IT-avdelingen, ikke som et engangsprosjekt knyttet til lagerstyringssystemet (WMS). Lagerkartlegging og plasseringsplanlegging fungerer bare optimalt hvis noen har ansvaret for datastandardene, kontrollerer bruken av lagringsplassene og rydder opp i ubrukte plasser etter omkonfigureringer eller endringer fra kundens side.

Hvordan bidrar digitale tvillinger og varmekart til å optimalisere kartleggingen av lageret?

Digitale tvillinger og varmekart blir ofte omtalt som futuristiske verktøy, men verdien av dem er svært konkret når man skal optimalisere kartleggingen av lageret. En digital tvilling er ganske enkelt en virtuell kopi av lagerdriften din som du kan eksperimentere med på en trygg måte. McKinsey beskriver digitale tvillinger som en måte å “designe, simulere og teste nye lagerprosesser” virtuelt før man endrer det fysiske anlegget, noe som hjelper bedrifter med å forbedre effektiviteten med rundt 20–25% uten å forstyrre den løpende driften. (McKinsey & Company)

Når det gjelder kartlegging av lageret, gir en digital tvilling deg muligheten til å teste ut nye gangretninger, flere plukkflater eller alternative plasseringsstrategier ved hjelp av reelle ordredata. Du kan stille spørsmål som:

Hva om vi flytter våre 50 mest solgte varenumre til en ny hurtigplukkingssone i kartleggingen?
Hvordan endres bevegelsen på tvers av gangene hvis vi snur rekkefølgen på gangretningen i to ganger?
Hva skjer med påfyllingsmengden hvis vi halverer kapasiteten på plukkplassene?

Leverandører som Optioryx opplyser at ruteplanlegging basert på digitale tvillinger kan redusere gangavstandene på lageret med 20–50%, ved å generere optimaliserte ruter og påpeke flaskehalser i den virtuelle modellen før man endrer lagerkartet. (blog.optioryx.com) Selv om du ikke implementerer en fullstendig 3D-modell, gjelder prinsippet likevel: Simuler først, og juster deretter kartleggings- og plasseringsreglene dine.

Varmekart er derimot en enklere, men effektiv måte å visualisere hvor aktiviteten faktisk foregår i lagerkartleggingen på. LIDD påpeker at “varmekart kan gi verdifull innsikt i plukkveiene, ved å fremheve de mest effektive rutene og identifisere områder som er utsatt for flaskehalser.” (LIDD) Selv med et enkelt BI-verktøy kan du bruke skanningshendelser (eller RTLS-/RFID-avlesninger, hvis slike er tilgjengelige) til å legge bevegelsestettheten inn på kartet over lageret ditt og oppdage:

Kritiske punkter der slotting fører til kryssende trafikk
Kaldsoner der kartlegging og plassering av varer på lageret ikke utnyttes fullt ut
Ganger der reisetiden gjennomgående er lengre enn forventet

Etter vår erfaring er den mest pragmatiske tilnærmingen å bruke WMS-systemet som den eneste pålitelige kilden for lagerkartlegging og plasseringsregler, og deretter eksportere bevegelsesdata til en BI-plattform for å lage varmekart. På den måten beholdes kontrollen i WMS-systemet, samtidig som driftsteamene får visuelle verktøy som gjør det mulig for dem å vurdere og finjustere beslutningene sine om optimalisering av lagerkartleggingen.

Når bør 3PL-leverandører revurdere sin strategi for kartlegging og plassering?

For 3PL-aktører er lagerkartlegging og plassering av varer aldri “ferdig”. Kundeporteføljene endrer seg, produktsammensetningen varierer med sesongene, og nye SLA-er krever ulik grad av reaksjonsevne. Vi anbefaler vanligvis at 3PL-aktører etablerer en fast rytme for optimalisering av lagerkartleggingen, i stedet for å vente på at problemene skal dukke opp.

En 3PL-leverandør bør som et minimum gjennomgå lagerkartleggingen og plasseringen av varene årlig, og foreta en grundigere gjennomgang når en av følgende tre utløsende faktorer inntreffer:

Oppstart av nye kunder
En ny kunde med en helt annen ordreprofil eller emballasjestandard bør nesten alltid føre til en ny gjennomgang av sonedeling, plasseringsregler og gangrekkefølger i lagerplanen. Uten dette ender 3PL-leverandører ofte opp med å bare legge til nye plukkvegger på gamle lagerstrukturer, noe som skaper varige ineffektiviteter.
Vedvarende ordrevekst eller økning i antall SKU-er
UKWA og Savills fremhever hvordan veksten innen netthandel og 3PL har forandret lagerbransjen i Storbritannia, med en økning i det totale lagerarealet på rundt 61% siden 2015 og en økning i utnyttelsesgraden blant netthandelsaktører på over 800%. (Logistikk er viktig) Når gjennomstrømningen øker på denne måten, har plasseringsordninger som er utformet for lavere volumer en tendens til å bryte sammen, noe som fører til flaskehalser og nødoverskudd som undergraver den opprinnelige logikken bak lagerplasseringen.
Service- eller sikkerhetsproblemer
Økende andel feilplukk, hyppige tilfeller av manglende varer på lageret eller nestenulykker i visse gangene er alle advarselstegn på at lagerkartleggingen og plasseringen av varene ikke lenger stemmer overens med virkeligheten. I slike tilfeller er en målrettet omkartlegging av de berørte områdene ofte mer effektivt enn omfattende prosessopplæring.

Siden 3PL-leverandører i så stor grad baserer seg på responsivitet og åpenhet, ser vi på optimalisering av lagerkartlegging som en sentral del av kundestyringen. Enkle verktøy som analyse av transporttid før og etter per rute, eller varmekart per kundesone, kan være sterke argumenter når man skal begrunne endringer i plassering eller lagerpriser. Over tid blir en disiplinert tilnærming til kartlegging og plassering en reell konkurransefordel i 3PL-markedet.

Utfordringer ved tradisjonell kartlegging kontra moderne WMS-tilnærminger

Hvor det går galt i eldre kartleggings- og plasseringsprosesser

Mange lager vi kommer over, bruker fortsatt statiske tegninger, regneark og erfarne arbeidsledere for å holde lageroversikten oppdatert. I teorien beskriver disse tegningene den samme lageroversikten som WMS-systemet; i praksis avviker de stadig mer etter hvert som endringene i plasseringen av varene hoper seg opp. Statiske kart gjenspeiler sjelden midlertidige reoler, utendørs overbygg eller overskuddslager stablet på gulvet, noe som fører til inkonsekvent bruk av lagringsplass og upålitelig plassering av varer.

Tradisjonelle kartleggings- og plasseringsprosjekter er også ofte engangsforeteelser. Et team bruker måneder på å konfigurere lagerplasskoder, definere soner og importere CAD-baserte oppsett. Når prosjektet settes i drift, svekkes endringskontrollen, og justeringer av lagerkartleggingen gjøres på farten for å løse akutte problemer: et nytt hurtigplukksted for en populær vare her, et improvisert karanteneområde der. Over tid undergraver dette både kartleggingens integritet og effektiviteten i plasseringen.

I tillegg betrakter mange eldre WMS-systemer digitale tvillinger og varmekart som “hyggelige å ha”-analyseverktøy, snarere enn integrerte verktøy for optimalisering av lagerplanleggingen. Ekstern forskning tyder imidlertid på at simulert omlegging ved hjelp av digitale tvillinger kan øke lagereffektiviteten med 20–25% før det foretas noen fysiske endringer. (McKinsey & Company) Uten disse verktøyene er teamene ofte tilbakeholdne med å endre etablerte regler for lagerkartlegging og plassering, selv når de vet at de ikke er optimale.

Lagerkart som gjør data om til et levende oversiktsbilde

Hvordan vi håndterer kartlegging og plassering i Clarus WMS

Vi har en annen tilnærming. I Clarus WMS genereres lagerkartet automatisk ut fra lagerets stedsmasterdata – sone, gang, kolonne, rad og plass – i stedet for å være en statisk tegning som du må vedlikeholde manuelt. Dette gjør det raskere å sette opp lagerkartleggingen i utgangspunktet, men enda viktigere er det at det gjør løpende endringer i plasseringen tryggere, fordi det visuelle kartet alltid gjenspeiler de underliggende dataene.

Vår filosofi er å sørge for at det digitale kartet er subjektivt, men ærlig. Clarus WMS gir en tydelig visuell fremstilling av hvor hver pall befinner seg bør skal følge reglene for lagerkartlegging og plasseringsplanlegging, selv om den fysiske reoloppsettet ikke er helt lineært. Ledere kan fortsatt “gå rundt på gulvet”, men de støttes av live kartlegging, transaksjonsdata i sanntid og plukklister basert på gangrekkefølge, i stedet for å stole utelukkende på hukommelsen. Denne balansen mellom systemstyrt lagerkartlegging og menneskelig skjønn faller som regel i god jord hos både tradisjonelle driftsledere og datadrevne planleggere.

Er du klar til å forbedre kartleggingen og plasseringen på lageret ditt?

Hvis teamet ditt ikke lenger har full tillit til lagerkartet, eller hvis diskusjonene om plasseringsplanlegging alltid ender med “vi plukker det bare manuelt foreløpig”, er det et tegn på at det er på høy tid å optimalisere lagerkartleggingen. Du trenger ikke et fullstendig robotikkprogram eller en digital 3D-tvilling for å oppnå betydelige fremskritt; ved å starte med konsistente plasseringskoder, klare gangrekkefølger og oppdaterte plasseringsregler kan du oppnå overraskende raske gevinster.

Hos Clarus WMS starter vi vanligvis med en målrettet gjennomgang av lagerkartlegging og plassering: ett anlegg, én kunde eller til og med én problematisk gang. Derfra hjelper vi deg med å gradvis rydde opp i lagerkartleggingen, tilpasse plasseringen til reelle etterspørselsmønstre og bygge datagrunnlaget for fremtidige verktøy som varmekart og simuleringer med digitale tvillinger. Hvis du ønsker å se hvordan Clarus WMS håndterer lagerkartlegging og plassering i praksis, kan teamet vårt gå gjennom konkrete eksempler og diskutere hva som kan regnes som “god praksis” i din virksomhet.

Referanser

Ofte stilte spørsmål

Hvor ofte bør vi omorganisere lageret vårt?

De fleste lager har nytte av å gjennomgå plasseringen kvartalsvis og ta beslutninger om den strukturelle lagerplanleggingen årlig, men 3PL-leverandører med store volumer kan omplassere prioriterte SKU-er hver måned. Nøkkelen er å basere optimaliseringen av plasseringen på faktiske bevegelsesdata fremfor intuisjon, ved å bruke minst flere måneders ordrehistorikk. LIDDs veiledning om plasseringsstrategier er et nyttig referansepunkt for å avgjøre hvor ofte plasseringene bør oppdateres: (LIDD)

Trenger små lager virkelig et digitalt lagerkart?

Selv mindre virksomheter har nytte av grunnleggende lagerkartlegging, fordi det standardiserer plasseringsreferanser, støtter bruk av strekkoder og gjør det enklere å optimalisere plasseringen av varer i fremtiden. En enkel, kodebasert lagringskartleggingsstruktur gjør at nye medarbeidere kan bli produktive raskere, og at revisjoner forstyrrer driften mindre. Etter hvert som kompleksiteten øker, blir den samme kartleggingen grunnlaget for mer avansert optimalisering og arbeid med digitale tvillinger, slik McKinsey beskriver her: (McKinsey & Company)

Kan vi først gjennomføre en optimalisering av lagerkartleggingen i Excel?

Ja – men bare som et utgangspunkt. Mange team lager prototyper av lagerkartlegging og plasseringsoppsett i regneark for å utforske ulike scenarier og kostnader. Risikoen oppstår når Excel i praksis blir et «skygge-WMS» som avviker fra de faktiske dataene for lagerkartlegging og plassering. Vi anbefaler å overføre den avtalte strukturen til WMS-systemet så snart det er praktisk mulig, og å bruke BI-verktøy – ikke frittstående regneark – til løpende plasseringanalyser støttet av systemdata og, der det er hensiktsmessig, simuleringer med digitale tvillinger. (McKinsey & Company)

Hvordan bidrar kartlegging av lagerlokaler til vekst hos 3PL-leverandører og til å få nye kunder i gang?

En oversiktlig kartlegging av lageret gjør det enklere å avgrense soner per kunde, anvende skreddersydde plasseringsregler og rapportere kapasiteten nøyaktig. UKWAs siste rapport fremhever at lagerarealet i Storbritannia har vokst raskt siden 2015, og at 3PL-aktører fortsatt er den største brukergruppen; denne veksten krever mer systematisk kartlegging og plasseringsplanlegging for å unngå driftsproblemer. Du kan lese sammendraget av funnene fra UKWA/Savills her: (Logistikk er viktig)

Hvilke nøkkeltall bør vi måle for å påvise fordelene ved kartlegging og plassering?

For å vise effekten av optimalisering av lagerkartleggingen, bør du følge med på: gjennomsnittlig avstand eller tid på plukkeruten, antall plukk per arbeidstime, feilplukkingsrate og levering til rett tid. Varmekart basert på skanningsdata kan visuelt bekrefte at trafikken har flyttet seg til nye soner som planlagt, mens arbeidsstatistikk kvantifiserer besparelsene. LIDDs artikkel om varmekart gir praktiske ideer for hvordan man kan bruke bevegelsesdata til å forbedre kartleggingen og plasseringen: (LIDD)

Klar til å forenkle lagerdriften din?

Siste innsikt og trender.

Utforsk flere artikler fylt med praktiske ideer, bransjetrender og reelle resultater fra team som bruker moderne systemer for å ligge i forkant.

Programvare for lagerstyring i skyen: En praktisk veiledning

Programvare for lagerstyring i skyen – en forklaring: hvordan det fungerer, sikkerhet, kostnader og tidsplaner for implementering. En praktisk guide for 3PL-leverandører og operatører i vekst.

WMS for 3PL: Den komplette veiledningen til valg og implementering av det riktige systemet

Finn ut hvordan et WMS for 3PL-aktører kan bidra til å håndtere flere kunder, effektivisere driften og redusere kostnadene. Oppdag funksjoner, priser, implementeringsprosessen og hvorfor Clarus er utviklet for å sikre suksess for 3PL-aktører.

Alternativer til eBay for selgere i Storbritannia | De beste markedsplassene i 2025

Oppdag de beste alternativene til eBay for selgere i Storbritannia. Sammenlign gebyrer og målgrupper, og velg den rette markedsplassen for din virksomhet. Begynn å diversifisere i dag.

Løsninger etter bransje

Kundehistorier