YÜKLEME OPTİMİZASYONU
Yükleme Optimizasyonu: Üç Boyutlu Tır ve Araç Yükleme
Her sevkiyatta kaç araç gerçekten gerekli? Enginar AI 3D yükleme, araç seçimi ve taşıma maliyetini birlikte optimize eder.
Problem
Bugün operasyonda yaşadığınız sorunlar
- 01
Araç yükleme çoğu fabrikada tecrübeyle yapılıyor; doluluk oranı ölçülmüyor.
- 02
Her sevkiyatta "fazladan bir tır daha gitsin" alışkanlığı maliyeti sessizce artırıyor.
- 03
3D yükleme (hacim, ağırlık, aks yükü, istiflenebilirlik) birlikte değerlendirilmiyor.
- 04
İade/erken teslim kararları envanter maliyetini etkiliyor ama ölçülmüyor.
- 05
Araç seçimi (kamyon, tır, dorsa) ile yükleme düzeni ayrı ayrı kararlaştırılıyor.
Çözüm
Enginar AI nasıl çözer
3D yükleme (hacim, ağırlık, aks yükü, istiflenebilirlik, kırılabilirlik) tek modelde optimize edilir.
Araç seçimi (kaç tır, hangi tip) aynı model içinde kararlaştırılır.
Sevkiyat zamanlaması ve envanter maliyeti modele dahil edilir.
Farklı yükleme senaryoları karşılaştırılır.
Sonuç: daha az araç, daha yüksek doluluk, daha düşük envanter maliyeti.
Desteklenen kısıtlar
Modele dahil edilen kısıtlar
Operasyonun değişkenlik gösteren tüm kısıtları aynı optimizasyon modelinde ele alınır.
- · Araç hacmi (3D)
- · Araç ağırlık limiti
- · Aks yükü dengesi
- · İstiflenebilirlik kuralları
- · Kırılabilir ürün kısıtları
- · Teslimat zaman penceresi
- · Envanter taşıma maliyeti
- · Taşıma maliyeti
- · Araç tipi kısıtları
- · Palet / koli boyutları
Kullanım senaryosu
Otomotiv lojistiğinde yükleme
Bir otomotiv yan sanayi firması, günlük ortalama 30 sevkiyat yapar. Her sevkiyatta araç sayısı tecrübeyle belirlenir. Enginar AI, 3D yükleme + araç seçimi + taşıma maliyeti + envanter maliyetini birlikte optimize eder. Sonuç: mevcut planla aynı sevkiyat hacmi, daha az araç, daha yüksek doluluk oranı.
Fayda
Beklenen operasyonel sonuç
Yükleme doluluk oranında artış
Taşıma maliyetinde azalma
Envanter maliyetinde azalma
Teknik yaklaşım
Nasıl çözüyoruz
Yükleme problemi, üç boyutlu kap yerleşimi ve araç rotalama probleminin birleşimi olarak modellenir. Enginar AI, M3 (Sütun Üretimi) ve M8 (Kesin Yerel İyileştirme) motorlarını kullanır. Sütun üretimi, farklı yükleme desenlerini üretir; kesin yerel iyileştirme, belirli kısıtları ihlal eden çözümleri onarır. Renault 2022 karşılaştırmalı testinde 105/105 resmî doğrulamadan geçen sonuç elde edilmiştir.
İlgili test sonuçları
Bu problemde doğrulanmış sonuçlar
Enginar AI motorları, bu problemle ilişkili bağımsız karşılaştırmalı test kümelerinde doğrulanmıştır.
SSS
Sık sorulan sorular
Bir sonraki adım
Probleminizi birlikte ölçelim.
Birkaç örnek veri ile problemin Enginar AI’a uygun olup olmadığını, büyük entegrasyondan önce birlikte inceleyebiliriz.
İlgili çözümler