為什么要開啟庫位優化?
傳統倉庫的物料搬運作業中，卸貨、儲運、揀貨和裝車作業占總作業時間的40%;其余60%的作業時間，是作業人員的行走耗時。
考慮到勞動力成本在傳統倉庫的成本比例達到40~50%，以上這組數字更加值得我們去關注。
正因為作業人員的大部分時間消耗在庫內行走，所以從提高物流資源利用效率角度，降低倉庫作業成本可以從縮短行走距離著手。合理規劃貨品貨位是實現這一目標的最佳途徑。
例如，將高周轉率的貨品分配在靠近收貨區的貨位，可以提高入庫存放的速度。但是，入庫存放只是一次性作業，如果操作者需要對該貨品進行多次補貨或揀貨，那么，把該貨品分配在靠近發貨月臺或揀貨區的貨位，則更加有利。
貨品貨位的規劃與調整是保持物流始終處于理想運行狀態的有效手段。但是，因為許多倉庫經理沒 有完全理解這項工作的重要意義，忽略了經常性的貨位規劃與調整，直到有人抱怨倉庫不夠用、發現通道堆滿貨品的時候，才意識到問題的嚴重。
如何開啟庫位優化?
明確目標
目標分兩方面--效果性目標和限制性因素。效果性目標通常以貨位調整后的作業效率改善指標來定義。效率改善指標通常包括縮短行走距離、減少補貨工作量、 平衡操作者工作量、提高揀貨效率等。
限制性因素指貨位規劃與調整中必須考慮的事項，通常滿足這些限制性因素要以損失倉庫作業效率為代價。這些因素包括，貨 品重量、貨位大小、揀貨準確率要求和物流中心用戶端的作業效率保障等。
一旦明確了上述目標，應該將其進行優先性排序。舉個例子，貨位規劃與調整的最基本原則是按照貨品的物流動性確定該貨品貨位與收貨區/發貨區的遠近位置。
但是，通常這還不是最優先的考慮因素。因為，盡管通過以上方法可以減少揀貨的行走距離，但是，還有許多其他因素也應該加以一并考慮。如果不考慮諸如貨位能力、貨品重量、分類存放要求和貨品尺寸等因素，雖然通過減少行走距離可以贏得相當的作業效率，但同時也可能帶來搬運路徑阻塞、貨品破損、補貨量大和作業安全性差等不良后果。
數據收集
明確規劃目標后，選擇和收集規劃分析數據是第二項工作。規劃目標決定了應該收集數據的內容。
數據應該包括貨位特性資料、貨品需求資料和產品文件。
以下是數據分析可能用到的一些基礎性數據：貨位身份信息、貨位類型(如儲存貨位或揀貨位)、儲運設備類型(如托盤、通廊式貨架、平面堆放方式等)、揀貨設備類型(如托盤流力貨架、紙箱流力貨、貨位深度、貨位承載能力。
例如從電商wms系統，可以直接下載訂單或發貨文件取得貨品訂單信息。通常，為了摸清貨品需求的季節性變化規律、sku長期增長/淘汰變化等物流特性資料， 該類文件的時間跨度應該在幾個月、以至于一年以上。
以上信息資料也是選擇整盤、整箱或拆零揀貨策略的重要依據。
以下是數據分析中可能用到的產品特性資料：貨品身份資料、貨品類別、發貨行項比例、sku、貨品高度、貨品寬度、貨品深度、貨品重量、貨品需求增長情況、計量單位、內包裝/箱包裝數量、數量/托盤、貨品發展計劃、平均儲量。
需求分析
數據收集工作結束后，第三項工作內容是物流需求分析。需求分析的目的是確定每種貨品的揀貨和補貨屬性。
需求分析的第一步是分析每種貨品的發貨數量和揀貨方法。分析方法是，將每個訂單的行項分解為整盤揀貨、整箱揀貨、和拆零揀貨類別。
進而，將所有sku進行abc分類，a類貨品周轉率最高、c類貨品周轉率最低。通常，a類貨品只占總貨品sku分布的10~20%，而恰恰是這小部分規格的貨品占到總發貨行項數量的70~90%。
接下來的工作是為不同貨品定義合適的揀貨設備。
首先，利用上文提到的數據分析資料計算出每種貨品的單元化補貨量、確定貨品周轉率。該周轉率是選擇揀貨設備的依據。如果某貨品每天需要兩個單元的補貨，其貨位應該比每天只需要一個補貨單元貨品的貨位大。
再接下來，需要統計每種商品的受訂次數，確定貨品的動 碰數。
貨品的日/周/月受訂次數是決定具體揀貨位置選擇的依據--具有較高動碰頻率的貨品應該對應最適合高頻次揀貨的貨位。
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