MLARO: Magazijn Lay-out, Allocatie en Route Optimalisering in het mkb

Magazijnprocessen zijn de afgelopen jaren complexer geworden doordat klanten hogere eisen stellen aan snelle en foutloze leveringen. Ook verstoringen in wereldwijde logistieke processen door geopolitiek ontwikkelingen zorgen voor uitdagingen voor voorraadhoudende mkb’ers. Zij zijn hierdoor genoodzaakt hun voorraden te verhogen. Magazijnoptimalisatie wordt daarmee steeds belangrijker om succesvol te zijn en te blijven, zeker gezien de kleine marges.

In dit project richten we ons op magazijnoptimalisatie van de middelgrote voorraadhoudende mkb’ers (hierna: ‘mkb’ers’). Zij hebben te maken met een steeds complexer wordende logistiek in hun magazijn, maar beschikken niet over de kennis, tools en financiën om magazijnprocessen te optimaliseren en fouten te minimaliseren (bijv. te veel voorraad inkopen) met behulp van bestaande datagedreven WMS-optimalisatiesoftware. Ook zijn ze vaak niet voldoende op de hoogte van andere bestaande datagedreven optimalisatietools of deze worden niet als toegankelijk ervaren, bijvoorbeeld vanwege de specialistische kennis die je hiervoor nodig hebt. Daarnaast bieden deze tools veelal ook geen integrale aanpak van verschillende typen optimalisatievraagstukken (lay-out, alloactie en routering), hetgeen voor optimale oplossingen wel gewenst is.

Een meer toegankelijk en integraal optimalisatiehulpmiddel zou een uitkomst kunnen bieden voor hen. Echter, om een dergelijk hulpmiddel te ontwikkelen dient eerst nader onderzoek verricht te worden naar de uitdagingen die mkb’ers ervaren bij datagedreven magazijnoptimalisatie, want er is nog veel onduidelijk. Zo dient meer duidelijk te worden welke magazijnoptimalisatietools beschikbaar (kunnen) zijn en welke belemmeringen worden ervaren bij het gebruik van deze tools. Met deze informatie kunnen we samen met mkb’ers oplossingsrichtingen formuleren voor een praktische, werkbare en integrale aanpak van magazijnoptimalisatie. Dit project levert daarom een adviesrapport op met geformuleerde oplossingsrichtingen. De ambitie is om de meest kansrijke datagedreven oplossingsrichting(en) die uit dit onderzoek voortvloeien, verder uit te werken in een vervolgtraject.