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.

Voorraadhoudende mkb-bedrijven staan onder druk door veranderend klantgedrag en wereldwijde verstoringen. Klanten bestellen vaker kleinere hoeveelheden en verwachten snelle, foutloze leveringen. Tegelijkertijd verhogen bedrijven hun voorraden om leveringszekerheid te garanderen. Datagedreven magazijnbeheer wordt cruciaal om tijd, ruimte en middelen effectiever in te zetten en in te spelen op toenemende complexiteit.

Veel mkb’ers beschikken echter niet over de kennis, middelen of geschikte tools om magazijnprocessen datagedreven te optimaliseren. Bestaande software is vaak te duur, te complex of niet ontworpen voor hun schaal. Bovendien ontbreekt een integrale aanpak van indeling, toewijzing en routing. In dit project is samen met mkb’ers verkend welke datagedreven oplossingsrichtingen wél toegankelijk en werkbaar zijn.

Via deskresearch, een focusgroep en tien interviews is geïnventariseerd welke tools beschikbaar zijn en welke belemmeringen en succesfactoren spelen. De meeste tools richten zich op voorraad- en allocatiebeheer; ondersteuning voor indeling en routing is beperkt. Toepassing van tools wordt vooral gestimuleerd door hun gebruiksvriendelijkheid, visuele inzichten en lage implementatiedrempel, maar gehinderd door lage datakwaliteit, gebrekkige systeemintegratie en beperkte digitale vaardigheden. Veel mkb’ers vinden het lastig te bepalen welke oplossing bij hun specifieke situatie past en zijn zoekende naar de juiste volgende stap in het digitaliseringsproces. Een kansrijke oplossingsrichting is een positioneringstool om vervolgstappen te bepalen.

In zes interviews is verkend hoe zo’n tool eruit moet zien. Op basis daarvan is een eerste ontwerp ontwikkeld en gevalideerd in een tweede reeks van zes interviews met mkb’ers, grootbedrijven en een consultant. De tool helpt bedrijven zichzelf te positioneren door de digitale volwassenheid en supply chain-complexiteit te bepalen en koppelt dit aan passende vervolgstappen. Drie groeiprofielen – beginnend, snel groeiend en gevorderd – geven inzicht in geschikte oplossingen. De projectresultaten zijn verwerkt in een adviesrapport inclusief prototype van deze positioneringstool, waarmee mkb’ers concreet handelingsperspectief krijgen voor stapsgewijze magazijnoptimalisatie.