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信陽倉儲管理系統設計過程中,數據的整理與分析

發布時間:2022-02-26 熱度:95888 作者:博雅物流

規劃信陽倉儲物流系統,步是流程環節,更進一步的是數據的收集。

 

許多供應商為客戶提供的更多是流程環節方面的梳理服務,很少對于數據的分析與整理提供服務并納入到系統的設計當中。

 

需要注意的是:數據分析的結果并不是直接應用于設計,而是要據此提出設計指標。

 

其中,有些數據的變化是比較緩慢的,如產品特點、訂單結構、品項數、作業方式等;有些卻會變化劇烈,如設計指標等。

 

據此,我們得出以下結論:

 

好的系統規劃流程,關鍵的一點是通過數據描述和定義客戶的需求!

 

以下,我們通過倉庫的流程來了解一下具體要收集的數據內容:

 

收貨

 

與收貨有關的數據,包括到貨量(箱)、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。

 

車輛的裝載量和卸載時間主要對于站臺設計有影響,包括車輛大小、載重量等。一般情況下,還要分析卸貨的方式、速度,以便詳細規劃站臺的數量。

 

很多人對高點平均值和算術平均值對于設計的影響不甚了解。簡單來說,將一年(或一定時間)的收貨量除以一年(或一定時間)的實際工作天數,即得到平均每天收貨量,一年中更大收貨量的,即更大收貨量。

 

在實際設計中,如果按照平均值設計,則使得加班的天數會很多;如果按照更大值進行設計,則會出現工作不飽滿,設備閑置的現象。


因此,一般取平均值和更大值之間的某個值進行設計,具體要根據實際需要確定,發貨也有這種情況。

 

存儲

 

庫存能力對系統的設計非常重要。但如何確定庫存卻是非常有講究的。

 

除了庫存總量以外,還要考慮SKU數,以及各種存儲方式下的庫存要求等。很多情況下,倉庫的設計并非是單一的。

 

所以,設計的時候就要清楚庫存的方式是什么,有什么要求。

 

一般的儲存形式分為2種主要方式:以托盤為單位儲存(分為立體庫和平面庫兩種最基本形式)和以箱為單位儲存。當然還有其它形式,如包裹、麻袋、散料等,也有條狀物(如鋼材),異形物品(如服裝的掛裝等)等,不再詳述。在設計中,這兩種方式都要考慮,有時以托盤為主,有時以箱儲存為主,有時兩者比較均衡。

 

計算庫存能力當然與箱規有關,也與平均庫存天數有關,這是基礎。SKU對庫存分配的要求有很大的制約作用,往往與作業面設計有關。此外,發貨量對于庫存設計也有非常大的影響,如拆零量,就要求對拆零區有一定限制。

 

庫存ABC分析也是非常重要的,對于倉庫設計起到重要作用。一般情況下,庫存ABC分析結果決定了儲存形式,ABC的定義將隨著不同業務有所不同,要因地制宜。實際操作中,往往要對夠托盤,夠1/2托盤的SKU及這些SKU所占庫存比例進行分析,以便正確決策。

 

隨著電子商務的興起,SKU不斷擴大,ABC分析尤其重要。此外要注意的一個趨勢是,箱式存儲方式越來越受到重視,其占比越來越高。

 

再計算儲存能力時,人們普遍對庫存充滿率感到困惑。一般情況下,我們知道,托盤或貨箱并不能完全被充滿,而為了滿足作業的順利進行,貨位也不能完全被充滿。因此,要留有余地,這兩個系數在不同的案例中會有差異,但都不應該忽視。

 

揀選

 

揀選的訂單數、訂單行數、發貨量是比較重要的設計數據。

 

發貨ABC分析同樣重要,要注意的是:發貨ABC分布與庫存ABC往往是不相同的,分析時要注意加以區分。

 

揀選環節設計關注的主要是揀選、包裝和輸送問題,因此,有關揀選的細節問題就非常重要。如整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量,這三個參數對于設計也是非常重要的。

 

一些基礎信息也是要清楚的,如揀選效率、播種效率和包裝效率等,有些可以通過其它項目經驗獲得,有些應進行實際測量。需要指出的是,測量結果與作業流程、工位設計以及測量方法有關,有時很難確定一個準確的結果。

 

不同的揀選方法其效率差異很大,這是設計要特別考慮的地方。事實上,采用什么樣的技術手段,對設計結果影響甚大。這一些問題,在數據分析時,就應該有所考慮。

 

發貨

 

發貨路向、數量、車輛形式、作業時間、暫存時間等數據是發貨設計階段的基礎。

 

眾所周知,分揀機的格口不可能無限增加。因此,設計中應考慮波次問題,以便控制格口數量。有些物流中心的發貨區設計很小,站臺停車位很少,給發貨造成很大困難。

 

集貨區的大小與發貨波次有關。很多小的物流中心,每天只安排一次發貨,其發貨區就要大一些;對一個大型的物流中心來說,一般要按照多個大波次組織發貨,每個大波次還有若干小波次,由此可以大幅度降低對集貨區的需求。這在設計中是要注意的。

 

隨著大家對物流認識越來越深刻,發貨裝車環節越來越受到重視。因此,設計中也要與時俱進,考慮自動化系統對發貨區的影響。

 

退貨

 

退貨很重要也很困難,但容易受到忽視。

 

在通常的數據分析中,退貨分析也是不充分的。事實上,退貨與收貨的過程是不一樣的。這主要是因為退貨收貨需要處理的數據量遠遠大于普通收貨。

 

退貨作業不是均衡的,有很大的波動性。因此,在數據分析中(實際作業也是如此),要將退貨收貨與退貨處理分開來。其作業時間和作業量都不會一樣。

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