W dużych magazynach, S-Shape skraca całkowity dystans nawet o 10-15 procent w porównaniu do chaotycznych tras. Pracownicy nie tracą czasu na wielokrotne wjazdy i wyjazdy z alejek. Jednak skuteczność spada, gdy pobrań jest mało w danej alejce, co powoduje niepotrzebne przechodzenie pustych przestrzeni. Co więcej, adaptacje tej heurystyki, jak w niestandardowych układach, wymagają dodatkowych obliczeń matematycznych.
Ponadto, badania symulacyjne potwierdzają, że S-Shape daje dobre wyniki przy gęstych listach kompletacyjnych. W jednym z eksperymentów, czas kompletacji dla 15 pozycji był o 5 procent krótszy niż w metodzie Return. Dlatego firmy z wysoką rotacją towarów często zaczynają od tej heurystyki. W rezultacie, jej prostota ułatwia szkolenie personelu.
Metody wyznaczania tras kompletacji odgrywają ważną rolę w optymalizacji procesów magazynowych, ponieważ wpływają na czas i koszty realizacji zamówień. Pracownicy muszą przemierzać alejki, aby zebrać towary, dlatego wybór odpowiedniej heurystyki decyduje o efektywności. Firmy coraz częściej porównują te podejścia, aby dostosować je do swoich potrzeb. Dlatego analiza porównawcza pomaga w redukcji dystansu pokonywanego przez magazynierów.
W praktyce, heurystyki takie jak S-Shape czy Return różnią się pod względem złożoności i skuteczności. Na przykład, prostsze metody nadają się do dużych magazynów z gęstym rozmieszczeniem towarów, podczas gdy bardziej zaawansowane sprawdzają się w nieregularnych układach. Co więcej, badania pokazują, że optymalny wybór zależy od liczby pozycji na liście kompletacyjnej i gęstości pobrań. Dlatego przedsiębiorstwa testują te metody w symulacjach przed wdrożeniem.
Jak wprowadzać automatyczne reguły — np. automatyczne przypisywanie lokalizacji, trasy kompletacji, obsługa cyklicznych inwentaryzacji — aby ograniczyć ręczne działania i
