@Parvelito 31298 wrote:
Ja, det går åt en massa datakraft för detta. Av någon anledning vill du ju själv att den skall ligga på nätet och inte på din server…
Med tre produkter som kan packas stående, på längden eller tvären, och som kan packas på tre olika sätt gentemot de olika produkterna (under/över, ovanför/nedanför eller till höger/vänster om) så får man 216 olika möjliga kombinationer. Det klarar en server av. Med 10 olika produkter så får man så fantastiskt många miljarder kombinationer att det blir lite jobbigt för servern, i synnerhet om den skall hålla på med flera olika paket samtidigt. Även om man låter datorn dela upp det hela i 3 block med 3-4 produkter i varje så blir det med ens rätt många beräkningar.
Möjligen kan man med utgångspunkt för den största varans mått ange vilken kartong som rent fysiskt fungerar och addera de andras volym med lite säkerhetsmarginal så att man får något så när rätt, men det är just det som de flesta lagerarbetare brukar göra i huvudet när de väljer kartong.
Om vi begränsar oss till fyrkantiga kartonger som emballage så kan var och en placeras på 6*4 => 24 olika sätt men eftersom en kartong oftast är symmetrisk så blir det färre val. Man kan i bästa fall komma ner till 3*2 olika kombinatione (emballaget är ju symmetriskt så man kan vända det 180 grader med samma platskonsumtion, så det blir bara 3 olika ”upp” och 2 olika ”framåt” möjligheter) för en enstaka kartong som är symmetrisk. är den helt liksidig kub så räcker det med en kombination.
Har man kartonger i olika storlekar som är i jämna multiplar av den minsta storleken så begränsar man kombinationsmöjligheterna betydligt. Det trickiga är om man har många olika storlekar på emballagen som inte är jämna multiplar eller som inte är symmetriska.
För att placera 3 kartonger som vardera kan placeras på 3*2 olika sätt så finns det 3*2*3! olika möjligheter att analysera, dvs dvs 36 kombinationer. Det är dock helt riktigt att antalet kombinationer ökar exponentiellt när antalet emballage ökar. För varje extra emballage ökar kombinationsmöjligheterna med antalet totala emballage. Dvs antalet olika kombinationer blir lika med fakulteten på antalet emballage. har man 10 emballage så blir det 6*10! dvs 6*3 628 800 dvs 21 772 800 olika kombinationsmöjligheter. Det gäller om man har olika storlekar på emaballagen. Har man bara en liksidig kub så är kombinationsmöjligheterna bara 1, vilket blir betydligt enklare att optimera.
Man ska även komma ihåg att man spar mycket pusslande om man sorterar plocklistan i storleksordning innan man gör analysen, det är så best-fit algoritmen fungerar. Man börjar med att placera det största emballaget och sedan tar man det nästa största som passar i utrymmet som är kvar, o s v.
Använder man best-fit modellen så spar man kollosalt många tester i sin analys. Men man kan även använda en slumpgenerator för att slumpa ordningen och få fram en ganska hyfsad optimering på relativt kort tid.
Om det bara är 10 produkter som ska optimeras så är det fortfarande överkomligt att testa samtliga kombinationer, men det blir snabbt ogörligt att använda den metoden. Om du ska fylla en container med knanske 1000 emballage så måste man hitta en annan metod än att testa alla kominationer. Best-fit eller slumpen (slumpaoch testa exempelvis 100 000-1 000 000 olika kombinationer och välj den med minst slack) verkar vara vanliga metoder.
.
