為什么要建立倉庫,想必不用我多說,是為了快速滿足客戶訂單的需求。試想想,如果所有的倉庫只有中心倉(總倉),而沒有分倉、轉倉、店鋪倉等,是很難保證時效性的。
這里還涉及優化倉庫選址,盡可能選擇交通便捷的地方;優化庫存水平,保持足額的庫存度;優化配送時效,選擇可靠的承運商進行合作。
最小化運營費用和庫存,在提高有效產出(貨物從入庫到出庫的速度)的同時,減少庫存和運營的費用(例如裝卸費)。
要保持倉庫運營管理的持續改善,例如從一些統計數據發現問題。倉庫管理的每一個環節都存在改善空間。用pdca管理的方法實現最小的浪費來創造更多的價值。
熟悉WMS的小伙伴肯定知道,主要包括:卸貨、存儲(收貨、上架),揀貨,包裝,裝貨。此外還包括增值服務,例如貨物整合、交叉轉運、加工等。
這里提一下加工的場景。主要是為了降低發貨的延遲策略。雖然工廠的生產費用比倉庫更低,但企業會考慮到倉庫的綜合作用和延遲策略,會轉移部分的生產過程到倉庫。
這里主要包括倉庫面積的規劃或物料存放的選擇方式。
倉庫面積的規劃很重要,若不重視該問題,可能會造成以下的問題。
1、存儲區域過小,沒有足夠的面積存放原材料。
2、涉及貨架,托盤到處扔在地上,并且不能折疊其他物品,造成空間利用率低。
3、貨物堆放凌亂,把消防戲劇通道堵住。一旦發生火災,后果不堪設想。
4、容易出現找不到料,發不出貨,對不上賬。造成管理失控。
那么應該怎么進行規劃呢?作者建議應按原材料在制品成品規劃對應的庫區。包括不限于模具的位置。報廢物品的位置、客戶退貨物品的位置、以及包裝包材中轉。容器的位置。
而物料存放分為兩種,一種是固定存放。另一種是隨機存放。這里推薦隨機存放。在借助WMS系統配合,隨機存放所需的庫位也比固定的要少,看似固定存放更容易找貨,但會出現庫位使用率較低,顯得不那么經濟實用了。
這里我之前研究過主流WMS系統,并對其功能進行了詳細的對比,有興趣的小伙伴可查看下面的文章。
主流WMS系統功能對比
作者提到需具備一些基礎功能,如收貨、揀貨、補貨、存儲。此外還應具備的高階功能。
這里包括不限于使用掃碼槍(PDA)、RFID進行作業,通過對接上游系統下發到貨通知單(入庫計劃單)。
可推薦上架存儲的庫位、可按照貨物種類、尺寸、重量等分配上架庫位。
這里指的是越庫的場景,包括拆包和不拆包,在上一篇文章“收貨篇”我們提到的快進快出副食配送也屬于越庫,即在倉庫根據不同的目的地拆包打托的場景。
主要通過循環盤點來提高庫存的準確性,包括不限于全盤、部分盤、抽盤、動碰盤。
WMS與需求信息(出庫單)相連,可深度分析庫存的天數(每月消耗量)。再根據交貨前置期(采購需消耗的天數)來判斷。
分析什么時候可能會缺貨,哪些庫存水平過高,從而實現庫存控制的目的。
允許動態分配揀貨庫位,配合周轉規則決定揀選的順序、再根據揀選規則決定是整托揀選、還是整箱揀選、還是零散揀選。
此外WMS本身也應該具有訂單選擇和任務管理的功能。
面對萬級SKU人工補貨肯定不可行,所以需要通過系統自動創建補貨單,向上游系統供應商發起采購需求。
這里指對接上下游系統告知倉庫已發貨。
可統計倉庫管理活動中實際發生的各項費用,不過這往往是在BMS去實現這些費用的結算、賬單處理,WMS需具備這些數據的搜集。
主要是逆向物流所引起的退運,包括售后返修、貨物退運、包裝物循環使用。
最好能實時的完成系統集成對接,若不能實時對接,也可通過人工使用批量導出或導入功能完成數據同步。
WMS發展至今已經有20多年了,這期間離不開制造業倉儲的發展和零售電商的發展。所以我們在設計WMS系統時,可根據這兩類的特點進行設計。
傳統制造業,手工輸入信息需付出人力成本,容易出錯,會付出更高的損失風險。通過使用WMS后,帶來作業效率的提升,準確性也隨之更高。
零售和電商因直接對接TOC面向終端客戶,所以應讓訂單盡可能的電子化,實現電子面單打印,貨運管理和物流平臺對接。
作者提到8個要點和關系細節。
要解決問題,首先需要知道業務的需求和痛點,即對癥下藥。
盡可能是第三方,甚至可以聘請這方面的專家。為什么要第三方呢,說明在這方面并沒有和任何一方的勢力,也更容易從旁觀者的視角來看待目前的供應鏈管理情況。
關注與上下游系統的對接和數據交付,PDA設備的使用率,如有條件,可對接外部智能叉車或堆垛機設備,提高倉庫的作業效率。
適用于不同的業務流程和場景。
可考慮BI報表集成,移動設備端增加相關報表,可隨時隨地查看預警和作業情況。
應該易于使用,一學就會。
可提供本地或SaaS兩種部署方案。
WMS供應商應具備同行業獲得的成功案例、有足夠的資源支持日常運營。
同行業的場景經驗決定了系統和實施人員能快速復制和上手,更能快速響應客戶服務。
所有的指標都圍繞著安全性和SMART原則(具體、可衡量、可實現、有相關性、有時效性)來考慮,安全性是重中之重,沒有安全的前提,其他都是蒼白無力的。
書中羅列了以下的運營指標,我也結合AI助手給出的建議,梳理出來后供各位同行參考。
1、完美訂單出貨率(90%~95%):按時.完整、完好地交付貨物,并附有正確的文件
2、訂單揀貨準確率(96%~99%):倉庫工人練貨的準確率
3、成品按時出貨率(96%-99%):當卡車達到倉庫,在規定時間內完成出貨的比率。
4、倉庫面積利用率(70%-80%):利用率過低和過高都屬于不合理
5、勞動生產率(75%-85%):倉庫工人會有作業的高峰和低谷,需要平衡好工作安排
6、從收貨到人庫上架時間(3~18小時):入庫貨物需要盡快完成收貨并上架,才能確保庫存的準確性。有些倉庫只有一個班次,前一天晚上的到貨,可能會延遲到隔天上午才能完成上果
7、每小時揀貨訂單行數量(30~60條):以訂單行為單位,衡量揀貨工人的勞動效率,從業務量角度考核員工
8、每小時揀貨托盤數量(10~20托):以托盤為單位,衡量揀貨工人的勞動效率從貨量角度考核員工
9、庫存貨損率(0.5%~1%):因盜竊、損壞等原因造成的庫存損失,損失金額占總庫存的百分比
10、庫存盤點正確率(96%~99%):通過平時的循環盤點和定期盤點,核對庫存準確率,這是倉庫最重要指標之一
11、原材料庫存天數(15~60天):原材料總庫存,除以生產每天平均消耗量
12、成品庫存天數(10~20天):成品總庫存,除以客戶每天平均需求量
13、設備運轉率(設備運行時間 / 可利用時間 × 100%):普通機械設備在60-80%(包括叉車、傳送帶等)、自動化設備在75-95%(如自動化存儲取貨機、分揀機)、關鍵生產設備:85-100%(全自動化倉庫全自動化系統,例如立庫的堆垛機)
14、人工成本率(人工成本率 = 人工費用成本 / 總成本 × 100%):一般倉庫:25-35%、半自動化倉庫:30-45%、全自動化倉庫:10-25%
作者提到傳統倉庫的迭代方式,從組建團隊、到分析流程、識別缺陷、設計藍圖、評估方案、到后續的項目試點和實施,其實覆蓋了常規項目管理的流程,具體總結如下。
最后作者認為高標準倉儲物流,應具備高大上的特征。
高:建筑高度8米以上;大:面積達8千平方米以上;上:設備齊全,自動化軟硬件,消防,監控完善等。
其關鍵因素包括不限于,極佳的地理位置(道路和交通便利、靠近機場、火車站和港口)、存儲滿足貨品的特性要求、合理的租金以及其他成本、人員的可用性和技能滿足要求以及合理成本、市場與當地環境因素、合理的公共事業可用性以及成本、同時具備水電氣互聯網和信息化水平。
說到痛點,之前有總結過,感興趣的小伙伴可以移步到這篇售前文章查看詳情。
WMS售前常用套路總結
現實場景中,絕大多數據的倉儲管理還是停留在標準流程化和手工作業的階段,雖然已經有 PDA、WMS 等系統模塊,但是都是些基本的,
這些基本的功能雖然已經滿足了中小型倉儲作業的需求。但隨著業務發展,單量、用戶的不斷攀升,場景變的更加復雜,逐漸暴露出亟待解決的一些痛點。
包括不限于基礎數據采集不足、倉內設備與工具標準化程度低、數據服務化程度低、庫內作業流程與運作模式不匹配、系統對決策支持不足、移動化作業不足。
針對前面描述的痛點,有針對性的進行工作,應該從下面五個方面來入手。
即告訴該怎么做,倉內具體作業的流程是怎樣的,如何提高效率。
所有的基礎數據采集都有它的用途,費用計算不準確的根源在于基礎數據建設不完善,所以無論是倉儲系統還是其他的 ERP 系統,在系統設計時都要考慮其有效、關鍵數據的完整性,為數字化建設提前做準備。
使倉內人員有序的流動起來,不單純的依賴工作臺,不受網絡的限制,實現移動化作業,使作業更高效。
所謂引導式作業主要是依賴于系統,簡單、傻瓜式系統是最易使用的,快速上手,快速生產可以解決倉庫人員流動性問題。這部分需要結合前面的全業流程梳理,簡化產品,消除多路徑操作方法,通過環環相扣的步序引導用戶簡單、正確的使用系統,讓倉管人員不需要思考,只需按提示做就行了。
目前大多數PDA 系統做的就挺不錯的,如揀貨時貨位、商品、數量等都有提示指引。近幾年倉內手持終端現在已經普遍采用 Android 系統,圖形化或語音提示都可以在 app 上實現,如路徑引導便可以極大的提升人員工作效率。
盡量的消除一些線下操作,為數據收集提供了極大的可能,這也是數字化的一部分。
倉儲管理有幾個目標,即安全、高效、降本,對于降本和高效是需要系統與流程不斷優化完善的過程,例如揀貨路徑優化了勢必會減少倉儲人員的走動距離,進而提高了訂單生產速度,人效也就提高了,這樣倉內管理成本也會降低。
而揀貨路徑優化是依賴于倉儲貨位的布局,商品上架時選擇的貨位等諸多因素,這也需要運用數據線路來計算。
倉儲作業是實時的,要想查看實時的情況,就需要開發一套實時的監控系統,我們稱之為大屏,讓倉內人員和管理者都可以看到目前的作業情況,知道在什么環節產生阻塞,在什么環節耗時最長等等,以便進行調度和優化。
實時監控系統的建設是必要的,也是提升數據化管理能力、推動運營改善與提升的一項重要工作,加之一些分析報表的建設,也是為數字化運營奠定基礎。
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