为什么要开启库位优化?
传统仓库的物料搬运作业中,卸货、储运、拣货和装车作业占总作业时间的40%;其余60%的作业时间,是作业人员的行走耗时。
考虑到劳动力成本在传统仓库的成本比例达到40~50%,以上这组数字更加值得我们去关注。
正因为作业人员的大部分时间消耗在库内行走,所以从提高物流资源利用效率角度,降低仓库作业成本可以从缩短行走距离着手。合理规划货品货位是实现这一目标的最佳途径。
例如,将高周转率的货品分配在靠近收货区的货位,可以提高入库存放的速度。但是,入库存放只是一次性作业,如果操作者需要对该货品进行多次补货或拣货,那么,把该货品分配在靠近发货月台或拣货区的货位,则更加有利。
货品货位的规划与调整是保持物流始终处于理想运行状态的有效手段。但是,因为许多仓库经理没 有完全理解这项工作的重要意义,忽略了经常性的货位规划与调整,直到有人抱怨仓库不够用、发现通道堆满货品的时候,才意识到问题的严重。
如何开启库位优化?
明确目标
目标分两方面--效果性目标和限制性因素。效果性目标通常以货位调整后的作业效率改善指标来定义。效率改善指标通常包括缩短行走距离、减少补货工作量、 平衡操作者工作量、提高拣货效率等。
限制性因素指货位规划与调整中必须考虑的事项,通常满足这些限制性因素要以损失仓库作业效率为代价。这些因素包括,货 品重量、货位大小、拣货准确率要求和物流中心用户端的作业效率保障等。
一旦明确了上述目标,应该将其进行优先性排序。举个例子,货位规划与调整的最基本原则是按照货品的物流动性确定该货品货位与收货区/发货区的远近位置。
但是,通常这还不是最优先的考虑因素。因为,尽管通过以上方法可以减少拣货的行走距离,但是,还有许多其他因素也应该加以一并考虑。如果不考虑诸如货位能力、货品重量、分类存放要求和货品尺寸等因素,虽然通过减少行走距离可以赢得相当的作业效率,但同时也可能带来搬运路径阻塞、货品破损、补货量大和作业安全性差等不良后果。
数据收集
明确规划目标后,选择和收集规划分析数据是第二项工作。规划目标决定了应该收集数据的内容。
数据应该包括货位特性资料、货品需求资料和产品文件。
以下是数据分析可能用到的一些基础性数据:货位身份信息、货位类型(如储存货位或拣货位)、储运设备类型(如托盘、通廊式货架、平面堆放方式等)、拣货设备类型(如托盘流力货架、纸箱流力货、货位深度、货位承载能力。
例如从电商WMS系统,可以直接下载订单或发货文件取得货品订单信息。通常,为了摸清货品需求的季节性变化规律、SKU长期增长/淘汰变化等物流特性资料, 该类文件的时间跨度应该在几个月、以至于一年以上。
以上信息资料也是选择整盘、整箱或拆零拣货策略的重要依据。
以下是数据分析中可能用到的产品特性资料:货品身份资料、货品类别、发货行项比例、SKU、货品高度、货品宽度、货品深度、货品重量、货品需求增长情况、计量单位、内包装/箱包装数量、数量/托盘、货品发展计划、平均储量。
需求分析
数据收集工作结束后,第三项工作内容是物流需求分析。需求分析的目的是确定每种货品的拣货和补货属性。
需求分析的第一步是分析每种货品的发货数量和拣货方法。分析方法是,将每个订单的行项分解为整盘拣货、整箱拣货、和拆零拣货类别。
进而,将所有SKU进行ABC分类,A类货品周转率最高、C类货品周转率最低。通常,A类货品只占总货品SKU分布的10~20%,而恰恰是这小部分规格的货品占到总发货行项数量的70~90%。
接下来的工作是为不同货品定义合适的拣货设备。
首先,利用上文提到的数据分析资料计算出每种货品的单元化补货量、确定货品周转率。该周转率是选择拣货设备的依据。如果某货品每天需要两个单元的补货,其货位应该比每天只需要一个补货单元货品的货位大。
再接下来,需要统计每种商品的受订次数,确定货品的"动 碰数"。
货品的日/周/月受订次数是决定具体拣货位置选择的依据--具有较高"动碰频率"的货品应该对应最适合高频次拣货的货位。
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