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仓储管理系统设计过程中,数据的整理与分析

发布时间:2022-02-26 热度:270116 作者:博雅物流

规划仓储物流系统,步是流程环节,更进一步的是数据的收集。

 

许多供应商为客户提供的更多是流程环节方面的梳理服务,很少对于数据的分析与整理提供服务并纳入到系统的设计当中。

 

需要注意的是:数据分析的结果并不是直接应用于设计,而是要据此提出设计指标。

 

其中,有些数据的变化是比较缓慢的,如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等;有些却会变化剧烈,如设计指标等。

 

据此,我们得出以下结论:

 

好的系统规划流程,关键的一点是通过数据描述和定义客户的需求!

 

以下,我们通过仓库的流程来了解一下具体要收集的数据内容:

 

收货

 

与收货有关的数据,包括到货量(箱)、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。

 

车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响,包括车辆大小、载重量等。一般情况下,还要分析卸货的方式、速度,以便详细规划站台的数量。

 

很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说,将一年(或一定时间)的收货量除以一年(或一定时间)的实际工作天数,即得到平均每天收货量,一年中更大收货量的,即更大收货量。

 

在实际设计中,如果按照平均值设计,则使得加班的天数会很多;如果按照更大值进行设计,则会出现工作不饱满,设备闲置的现象。


因此,一般取平均值和更大值之间的某个值进行设计,具体要根据实际需要确定,发货也有这种情况。

 

存储

 

库存能力对系统的设计非常重要。但如何确定库存却是非常有讲究的。

 

除了库存总量以外,还要考虑SKU数,以及各种存储方式下的库存要求等。很多情况下,仓库的设计并非是单一的。

 

所以,设计的时候就要清楚库存的方式是什么,有什么要求。

 

一般的储存形式分为2种主要方式:以托盘为单位储存(分为立体库和平面库两种最基本形式)和以箱为单位储存。当然还有其它形式,如包裹、麻袋、散料等,也有条状物(如钢材),异形物品(如服装的挂装等)等,不再详述。在设计中,这两种方式都要考虑,有时以托盘为主,有时以箱储存为主,有时两者比较均衡。

 

计算库存能力当然与箱规有关,也与平均库存天数有关,这是基础。SKU对库存分配的要求有很大的制约作用,往往与作业面设计有关。此外,发货量对于库存设计也有非常大的影响,如拆零量,就要求对拆零区有一定限制。

 

库存ABC分析也是非常重要的,对于仓库设计起到重要作用。一般情况下,库存ABC分析结果决定了储存形式,ABC的定义将随着不同业务有所不同,要因地制宜。实际操作中,往往要对够托盘,够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析,以便正确决策。

 

随着电子商务的兴起,SKU不断扩大,ABC分析尤其重要。此外要注意的一个趋势是,箱式存储方式越来越受到重视,其占比越来越高。

 

再计算储存能力时,人们普遍对库存充满率感到困惑。一般情况下,我们知道,托盘或货箱并不能完全被充满,而为了满足作业的顺利进行,货位也不能完全被充满。因此,要留有余地,这两个系数在不同的案例中会有差异,但都不应该忽视。

 

拣选

 

拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的设计数据。

 

发货ABC分析同样重要,要注意的是:发货ABC分布与库存ABC往往是不相同的,分析时要注意加以区分。

 

拣选环节设计关注的主要是拣选、包装和输送问题,因此,有关拣选的细节问题就非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量,这三个参数对于设计也是非常重要的。

 

一些基础信息也是要清楚的,如拣选效率、播种效率和包装效率等,有些可以通过其它项目经验获得,有些应进行实际测量。需要指出的是,测量结果与作业流程、工位设计以及测量方法有关,有时很难确定一个准确的结果。

 

不同的拣选方法其效率差异很大,这是设计要特别考虑的地方。事实上,采用什么样的技术手段,对设计结果影响甚大。这一些问题,在数据分析时,就应该有所考虑。

 

发货

 

发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。

 

众所周知,分拣机的格口不可能无限增加。因此,设计中应考虑波次问题,以便控制格口数量。有些物流中心的发货区设计很小,站台停车位很少,给发货造成很大困难。

 

集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流中心,每天只安排一次发货,其发货区就要大一些;对一个大型的物流中心来说,一般要按照多个大波次组织发货,每个大波次还有若干小波次,由此可以大幅度降低对集货区的需求。这在设计中是要注意的。

 

随着大家对物流认识越来越深刻,发货装车环节越来越受到重视。因此,设计中也要与时俱进,考虑自动化系统对发货区的影响。

 

退货

 

退货很重要也很困难,但容易受到忽视。

 

在通常的数据分析中,退货分析也是不充分的。事实上,退货与收货的过程是不一样的。这主要是因为退货收货需要处理的数据量远远大于普通收货。

 

退货作业不是均衡的,有很大的波动性。因此,在数据分析中(实际作业也是如此),要将退货收货与退货处理分开来。其作业时间和作业量都不会一样。

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