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      物流數據,需要分析哪些內容?

      來源:本站    發布時間:2021-4-26 9:55:03

      要做好物流倉儲系統的規劃,關鍵一點是需求要清楚明確。而需求是可以用數據來描述和定義的。一個項目,其關鍵數據也就那么幾個而已,如收貨量、發貨量、庫存量、拆零量、SKU等,并不難掌握。本文就講一講,這些最基本的需求。為了便于理解,主要從物流倉儲的幾個環節進行描述。

      1.收貨有關的數據

      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,一年中最大收貨量的一天,即最大收貨量。

      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;如果按照最大值進行設計,則會出現工作不飽滿,設備閑置的現象。因此,一般取平均值和最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。

      2.儲存有關的數據

      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W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。也影響庫存的分析。

      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。

      3.揀選有關的數據

      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。

      4.發貨有關的數據

      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。

      5.退貨有關的數據

      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。

      對退貨來說,其作業流程對于設計會產生影響。一般數據分析僅僅提供退貨量即可,包括訂單數、訂單行、SKU、數量等。

      要注意的是,退貨有兩種形式,其一是終端退回到物流中心;其二是物流中心退回供應商或者報廢處理。兩者差異是很大的。在數據分析時,要分別對待。

      6.其它

      數據分析很重要,也有一定難度,這是需要指出的。經驗和專業知識對于數據分析很重要。此外,數據分析結果必須得到用戶確認才能用于設計。

      最后要說明一點的是,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。

      這些除了經驗、行業情況能夠提供幫助外,關鍵的是要認真分析,找出規律。在這個過程中,充分的調研,與用戶充分的溝通尤其重要。

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