Den nylige veksten i netthandel under COVID-19-pandemien har intensivert etterspørselen etter effektive lagerbygninger med høy lagringskapasitet og gjennomstrømning. Puzzle-baserte lagringsløsninger (PBS) har vist seg å være effektive for å optimalisere lagringskapasiteten med begrenset plass. For å ytterligere forbedre disse evnene, har Logistikk 4.0 Lab ved NTNU og selskapet Wheel.me introdusert et nytt system som bruker autonome hjul, slik at lagringshyller kan bevege seg i alle retninger. Denne innovative tilnærmingen har potensial til å betydelig forbedre gjennomstrømningskapasiteten. Tidligere studier har hovedsakelig fokusert på å evaluere henteytelsen basert på faktorer som eskorteposisjoner, inngangs-/utgangspunkter og bevegelsesbegrensninger. Denne artikkelen har som mål å forbedre hentetiden ved å implementere en lagringspolitikk basert på to klasser. Ved strategisk å plassere høyomsetningsvarer nær inngangs-/utgangspunktet, minimeres reiseavstander, noe som resulterer i raskere henting. For å evaluere effektiviteten til lagringssystemet basert på klasser, vurderes ulike inngangsparametere, inkludert ABC-kurven, systemstørrelse, formen til klasse A og formforholdet. Målet er å undersøke hvordan det optimaliserte systemet med en lagringspolitikk basert på klasser påvirker ytelsen til den nye konfigurasjonen. Funnene avslører betydelige reduksjoner i syklustid, med forbedringer på opptil 150 % sammenlignet med tilfeldig lagring, avhengig av den spesifikke systemkonfigurasjonen og egenskapene til de lagrede elementene.