中港物流倉儲環節主要需要分析的五大數據
互聯網大數據分析是現代物流快速發展的核心技術,中港物流倉儲環節用大數據對倉庫收貨、存儲、發貨、裝卸貨、分揀貨等主要需要分析的環節數據分析,可以使倉庫運作效率大大提升。
1、收貨數據
中港物流收貨數據包括到貨量(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,則會出現工作很不飽滿,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、儲存數據
庫存能力對中港物流非常重要。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,這些數據都需要用到大數據分析。
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、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。
大數據分析是當今時代中港物流企業的時代紅利,從前物流行業需要一點點摸索的倉庫吞吐量,發貨量等等現在只需經過稍稍分析就可得出結論,所以,以上5個中港物流倉庫主要需要分析的點大家一定要知道。
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