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面向转型的在线零售企业货仓结构优化要领的研究

来源:本站 | 宣布日期:2023-02-28

0 引言

突如其来的疫情,对古板的线下零售企业造成了巨大攻击,却也让“宅经济”迎来了前所未有的“拐点”。因此许多古板的线下零售企业为实现复工复产,纷纷选择拥抱互联网,加入在线新经济的雄师。可是作为古板的零售业企业,面对在线消费井喷式的订单量,其仓储运营面临巨大的挑战,除需要革新仓储治理系统、增加自动化设施以提高分拣效率外,科学地实施货仓结构计划设计,顺畅作业流程也是有效提高货仓作业效率的重要要领[1]。

1 货仓现状剖析

1.1 X公司货仓结构情况

X公司是一家以经营日用百货为主的古板零售企业,正转型开拓在线零售业务,其货仓内主要存储种种日用百货。货仓结构由拣货区、入库区、出库区、配货区、存储区和办公区等组成,如图1所示。

在货仓主要治理的收支库业务历程中,各区域作业流程如图2所示。

图1 货仓结构

图1 货仓结构   


图2 货仓区域作业流程

图2 货仓区域作业流程   


凭据现场调研发明,货仓空间有效利用率不高、结构凌乱、物流通道划分不尽合理,难以适应新特性的要求。例如以往配送历程中,一批货物常接纳统一规格的包装打包,现在各订单在配货打包历程中,包装难以事先确定,需要不绝往返包材存储区挑选合适的包装质料。原始结构未考虑此类情况,因此在打包历程中,往返挑选包装质料的路径长,且效率低。抢抓“宅经济”的机缘期,寻找到一种快速、科学且有效的结构优化要领尤为迫切。

1.2 电商货仓特征剖析

X公司实验转型在线新零售历程中,面对新营销模式的业务特性[2],其货仓需要适应在线零售的销售模式。转型后,其货仓日作业订单量显著增加,原先向门店配送历程中,商品基本以整箱为单位进行配送,如表1所示。

表1 线上货仓与古板线下货仓特性比照 




编号
特性线上货仓线下货仓

1
主要客户消费者门店

2
日均单量较多(无计划)较少(有计划)

3
平均客单量少多

4
订单实时率要求高按计划配送

5
订单准确率要求极高(100%)要求高

6
订单量波动大相对稳定

7
SKU数量很是多多

8
主要配送模式快递物流



随着客单量的减少,商品整存零取作业愈加频繁,分拣作业的任务显著加重。优化结构历程中,需要凭据新的作业情况,充分考虑降低货仓内部的物流本钱,以提高作业效率。

1.3 X公司货仓运营情况

通过对X公司货仓的调研,发明其货仓作业效率较低、员工拣选商品作业路径选择随意性大,拣选时间较长。运营期间,货仓日常事情时间内,员工满负荷事情,勉强能够满足订单量的需求。在促销运动期间,订单积压现象时有爆发,需要一段时间才华够将积压的订单消化。尚未有应对“6.18、双11”等大型促销运动期间的经验。

2 货仓结构优化

2.1 优化要领选取

关于货仓的结构,除依赖经验外,主要还包括了摆样法、数学模型法、典范工艺流程法和SLP法(Systematic Layout Planning)等[3]。

SLP法是由理查德·缪塞提出的以作业单位物流和非物流因素剖析为主线,通过结构化、条理化的设计程序模式进行计划设计的要领[4]�?捎τ糜诠こА⒁皆骸⑿T啊⑸坛『推笠档榷嗬喑『�[5,6],具有较广的适应性,亦被应用于工厂、货仓等的扩建和优化等环节。相比其余要领,SLP法运用物流和非物流相关性剖析,从定性、定量两方面对作业区间的相互关系进行评估,不完全依赖于人为的主观判断,运用一系列图表展现作业区间的相关性,能较为直观地发明作业区之间的关联水平,有助于科学、便捷地完身剖析设计事情。因此本文选用SLP法对X公司货仓进行结构优化。

2.2 物流相关性剖析

物流强度是开展设施结构的一个要害指标,基于SLP法,物流剖析主要通过从至表等工具对各作业单位之间的商品搬运次数、商品搬运量和商品搬运距离进行统计剖析。X公司货仓主要存储的是日用百货,转型后货仓内部货物流转历程中以单件商品流转作业量显著增加,因此,接纳(万)件数作为运量的盘算单位,物流距离接纳“曼哈顿距离”进行作业单位之间的距离丈量,物流强度如式(1)。

物流强度=物流距离×运量?????????(1)

凭据提供的一个季度内货仓的物流流转信息,X公司货仓各作业单位间物流强度从至表如表2所示。

  

表2 物流强度从至表  



表2 物流强度从至表

将各作业单位间的物流强度划分为5个品级,划分用A、E、I、O、U体现,对应分值4、3、2、1、0。凭据X公司货仓的物流信息确定其物流强度,由物流强度划分可见,各作业单位间,拣货区至配货区物流物流强度最高,而配货区至出库区,存储区至拣货区物流强度次之。对应物流相互关系相关图如图3所示。

2.3 非物流相关性剖析

非物流相关关系可以体现除物流关系外其它因素对作业的影响,通过定性的方法进行区分。凭据SLP要领,将非物流相关关系分为A、E、I、O、U、X 6个品级,对应分值4、3、2、1、0、-1。经对X公司货仓各作业单位间作业流程的连续性、人员联系、事情联系等因素进行评估,该货仓具体非物流相关关系如图4所示。

图3 物流关系相关图

图3 物流关系相关图   


图4 非物流关系相关图

图4 非物流关系相关图   


2.4 综合相关因素剖析

对物流相关关系和非物流相关关系进行综合剖析,如式(2)。

ΤRij=m*Μij+n*Νij?????????(2)

其中,m代表物流相关关系的权重;n代表非物流相关关系的权重;Mij代表物流相关关系的分值;Nij代表非物流相关关系的分值,而TRij则代表综合相关关系的分值。X公司在转型历程中,货仓内部的物流效率提升是目前的主要目标,拟定物流相关关系和非物流相关关系权重为2:1。凭据物流相关性剖析和非物流相关性剖析结论,其对应的综合相关关系如图5所示。

图5 综合相关关系图

图5 综合相关关系图   

3 货仓结构优化

货仓各作业单位之间相互关系的密切水平决定各自之间的距离远近。凭据综合相关关系剖析结果,由相互关系图爆发空间关系图。此历程主要有缪瑟的线型图法、Tompkins关系表法,另有螺旋法等[7]。本文划分接纳线型图法和关系表法对空间安排进行优化设计。

3.1 线型图法

接纳线型图法开展结构优化设计,其要领及主要流程如下。

(1) 依据各作业单位间的综合相关关系,用若干条平行线体现相互关系。A:4条;E:3条;I:2条;O:1条;U:不体现;X:用折线体现。

(2) 将A、E级关系的作业单位先放入安排图;相同级别的关系用相同长度的线段体现。A级关系的线段长度约为E级的一半。以此类推,划分再置入I级、O级、X级关系的作业单位。

(3) 调解各作业单位的位置,以满足关系的亲疏水平。凭据面积限定生成空间结构。修改调解后获得最终安排。

接纳线型图法对x公司货仓进行结构设计,作业单位线型关系图和结构优化设计图划分如图6、图7所示。

图6 作业单位线型关系图

图6 作业单位线型关系图  


图7 优化结构计划一

图7 优化结构计划一   


3.2 Tompkins关系表法

接纳Tomkins关系表法开展结构优化设计,其要领及主要流程如下。

(1) 凭据货仓的综合相关因素,先将每个作业单位排成1行,AEIOU 5个品级各成1列,形成各作业单位间的关系表,如表3所示。

表3 关系事情表 




作业单位
AEIOU

1.入库区

23,475,6,8

2.存储区

1,4
73,5,6,8

3.包材存储区


1,572,4,6,8

4.拣货区
52173,6,8

5.配货区
64371,2,8

6.出库区
5

71,2,3,4,8

7.办公区



1,2,3,4,5,68

8.休息区




1,2,3,4,5,6,7



(2) 将各个作业单位,体现成无面积拼块,在正方形的中心标注作业单位的代号,并按A,E,I,O的顺序从左上角开始顺时针标注各相关作业单位的代号,如图8所示。

图8 无面积拼块图示例

图8 无面积拼块图示例   


(3) 对各拼块进行摆放,得出对x电商公司货仓的安排计划。摆放时,先找出关系最重要的,即A最多的,若A级数量相同再比较E级的数量,以此类推,将此拼块至于中央位置。再安排其A角相邻拼块、然后E角,以此类推。

摆放规则如下。

① A级关系拼块间要边靠边;

② E级关系拼块间至少角靠角;

③ X级关系拼块间既不可靠边也不可靠角。

摆放结果如图8所示。

接纳关系表法对X公司货仓进行结构设计,位置计划图和结构优化设计图划分如图9、图10所示。

图9 位置计划图

图9 位置计划图 


图10 优化结构计划二

图10 优化结构计划二 


4 结构实践

X公司选用了计划二对其货仓结构进行了重新结构,该计划更明确了货仓内的物流通道和收支库及拣选作业路径。货仓有效实用面积共1 203.24平方米,经实际测算,优化结构后货仓存储区面积增加了8.05%,增加了更多储位数量以更好地适应大宗SKU商品的分类,存储区的纵向条数也相应增加,更适应单件商品的快速拣选。x公司货仓优化前后对好比表4所示。

对X公司的货仓日均有效作业时间进行了60天的统计剖析,比照结构优化后当月和优化前一个月,能明显减少日均满负荷订单量时期的作业时间,关于凌驾负荷的订单量,照旧需要提升自动化水平,革新货仓治理系统,以进一步提高作业效率。其日均有效作业统计剖析如图11所示。

  

表4 货仓优化前后比照  



表4 货仓优化前后比照

图11 货仓日均作业统计比照

图11 货仓日均作业统计比照   


5 结论

本文通过运用SLP法对X公司的货仓的结构优化进行了实践,通过对各作业单位间的关系的深度剖析,运用Tompkins关系表等要领明确了货仓各作业单位间的亲疏关系,快捷地实现了对X公司货仓结构的优化排布。凭据最终实践证明,该结构优化计划提高了空间利用率,依据综合关系对作业单位间有序排列,提高了货仓作业效率。未来可基于数据,对存储区的储位进一步优化,划分整存区、热销区等,提高分拣作业效率。


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