目前B2C电商物流货仓经营主要有两种方法:自主经营(如京东自营物流)和外包第三方物流(如天猫仓)。除少数货仓,如天猫广州仓、京东总部仓,已启用自动化、机械化作业,运作全程险些无人作业外,海内B2C电商物流货仓主要是人事情业,即主要依靠人力加电动叉车、地牛、拣选枪和传送带等简单物流设备辅助。
本文研究的重点为人事情业加简单物流设备辅助的货仓分拣车间问题,以阿里巴巴集团下天猫超市平台外包的第三方物流A天猫货仓(以下简称A天猫仓)为例。
B2C电商货仓的货物从入到出,需要经历入库、贮存、分拣、包装和出库五个流程。货仓补货组卖力人依据库存消耗情况、预计需求量提前下单备货;货物送达入库,暂存于贮存货位;分拣组依据网上订单实时从货仓货架上找到货、拣出货;上架组依据拣货组分拣出货情况,实时监控,补货上架到相应分拣货位;包装组卖力将分拣组分拣出来的货打包,最终货物出库。如下图一:
A天猫仓分拣车间的运作为典范的“人到货”模式,即货物的存储位置牢固,人步行、或乘拣货用车、或乘载人巷道堆操机、或用AGV等其他设施将人载到货物前,进行人工拣配订单。该仓分拣实际具体运作如下:
数据文员依据网上疏散化、碎片化订单数据,把18位客户的订单分为一组,形成拣货单派发给各分拣员,分拣员依据拣货单步行在整个库区内找到货物存放位置,拿到货物用拣选枪扫货物条码,一方面确�；跷锲防唷⑹考鹧≌�,另一方面扫描数据自动上传信息系统,之后将货物放入拣选车内,当拣选车满将车推出分拣车间,包装组开始包装。
A天猫仓分拣车间恒久拣货人员总体≈100人,人员波动性大,每月均有员工离职、入职,依据差别促销时节(如619、11.11等)和日订单量,灵活增加临时拣货人员(外聘或货仓内其他组成员支援);拣货人员每天平均事情12小时,一月事情26天,月总工时312小时/人。
以参数预计法,视察剖析样本12月拣货量和拣货异常情况,用区间预计来估测总体参数。在这恒久拣货人员中,刨除中途离职、长时间请假等情况,随机选取到19个有效样本。视察结果如下表一,其中1单包裹内有N(N=1,2,3......)件货,即1单=N(N=1,2,3......)件。
从表一数据盘算可得 ，样本每人月均拣货量50984.58件 ，8930.21单。由于总体标准差未知 ，取样本标准差S ，取均值95%的置信区间 ，代入公式预计总体参数：
S:样本标准差;
n:样本数;
t?/2(n-1)是自由度为(n-1)的t漫衍的?/2分位点,t?/2=1.96;
求解得总体每人月拣货(件)均值上限为62130.31件,下限为39838.84件;总体每人月拣货(单)均值上限为10962.87单,下限为6897.55单。
以月总工时312小时/人计,总体作业效率均值为[127.89,199.12]件/人-小时,[22.11,35.14]单/人-小时。该总体作业效率均值上、下限区间大,差别划分为71.23件/人-小时,13.03单/人-小时,说明分拣车间个体作业效率差别性大。别的,以分拣车间拣货人员总体100人计,10000万个订单,需2.85-4.5小时才华完成,总体作业效率很低。
异形件即单个人在核算时间内泛起多拣、少拣、信息系统显示已拣实际未拣和其他异常情况的件数。用SPSS软件对样本B2C拣货(件)和异形件两变量进行散点图和相关性剖析,从图一散点图和趋向线可知两者是相关的且为正相关,从表二可知两者相关系数为0.430,偏中度相关。
原则上,为了利润最大化和客户满意,货仓希望拣货组单位时间内拣货量越多越好,同时异形件少甚至为零。实际上,A天猫仓分拣车间单个员工单位拣货量增多时,泛起异形件的情况也变大,爆发二律背反现象。
分拣员劳动强度概略现在:1.事情时间长。每天平均事情12小时,一月事情26天,月总工时312小时/人;2.单日行走路径长。分拣员拿到数据员分好的随机18位客户的订单组拣货单,于整个库区找货、拣货,行走路径涉及库区的各个角落,日步行量15-30公里。再此强度下,分拣员流失率很高,每月均有员工离职、入职。
综上所述,本文从B2C电商货仓分拣车间员工事情量的角度,通过参数预计法,剖析泛起象背后保存的实质问题:(1)个体作业效率差别性大且总体效率低;(2)拣货量和异形件呈二律背反;(3)分拣员劳动强度大,流失率高。
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