2.3 Ottimizzazione basata sulla domanda
La domanda dei prodotti può essere studiata per determinare la relazione tra i prodotti e le abitudini dei consumatori utilizzando l'analisi di clustering e associazione per estrarre modelli di ordinamento. È importante ridurre i tempi e i costi di prelievo per valutare la frequenza con cui i prodotti vengono ordinati singolarmente e insieme.
Mirzaei et al. proporre una politica di allocazione integrata dei cluster (ICA) per ridurre al minimo i tempi di raccolta (Mirzaei et al., 2021). La funzione obiettivo, definita dagli autori, riduce la distanza di viaggio del picker, considerando la posizione delle zone di immagazzinamento e la co-occorrenza di prodotti negli ordini.
Inoltre, Wang et al. propone una strategia di allocazione dello stoccaggio basata sulla correlazione tra prodotti (PCSA) che considera la correlazione tra i prodotti, il peso e il volume degli ordini (Wang et al., 2015). Questa strategia ha mostrato risultati promettenti nel ridurre i tempi di viaggio del picker.
Un ulteriore approccio è la strategia di allocazione basata sulla classe (CBA), che raggruppa i prodotti in base alla loro frequenza di prelievo e assegna le posizioni di stoccaggio più accessibili ai prodotti più frequentemente prelevati. Questo approccio semplice ma efficace è ampiamente utilizzato nella gestione pratica dei magazzini.