全球電商部門在五年內增長了 320%,同時隨著 COVID-19 大流行,需求也一直在增加。為了降低成本并保持競爭力,XXX供應鏈啟動了一個倉庫運營優化項目。該項目需要開發一種智能且強大的倉庫仿真工具,用于測試波動揀貨策略。
對于擁有 500,000 個 SKU(庫存單位)和 249 名員工的倉庫,倉庫優化項目制定的策略將完成訂單所需的時間減少了 8.2%,所需的員工人數減少了 66 人。
XXX供應鏈是供應鏈是D集團的一個部門,擁有全球網絡和廣泛的物流服務,包括倉庫、運輸和增值服務。
對于迅速發展的電子商務行業,要確保能夠與時俱進保持市場競爭力, 供應鏈確定了兩個關鍵目標:滿足客戶 SLA(服務水平協議)和降低運營成本。
為實現目標,決定優化其電子商務運營,包括收貨、暫存、分揀和上架等入庫活動;以及揀選、分揀、打包、暫存、派送等出庫活動。
面積:111,000 平方米
產品:~500k
選擇區域:12
每日交易量:~171k
員工:>3000
倉庫布局
該項目的目標是開發一個強大而智能的系統,用于測試不同的波次策略并確定最佳的倉庫吞吐量和資源利用率。
大型倉庫在收集訂單時使用批量揀貨,因為單個訂單揀貨和集群揀選貨可能需要揀貨員花費數公里的時間來完成訂單。優化的目的是找到一條最佳的揀選路徑。
倉庫中的訂單揀貨方法
大型倉庫使用波次批量分揀。批次將訂單組合在一起,之后波次將批次組合在一起以進行定期發貨。通常,一個批次包含 14 個訂單。波次下達有助于按時間協調車間活動——允許其他操作(例如庫存和清潔)有效地進行。
發貨時,一批次貨品被按區域劃分進行揀選,以便最小化揀貨員與貨品之間的距離。在一個區域中的所有貨品都被挑選出來之后,它們會在一個稱為暫存的流程中組合成整個批次。整批貨物轉移到分揀站,在分揀站,訂單在打包和發貨前集中放在播種墻。
倉庫揀選作業圖
批量揀貨和播種墻活動分為幾個關鍵流程:
波次下達——訂單分批送去揀選貨。
揀選貨——從倉庫的存儲中收集貨品。區域揀選可防止貨品之間的距離過長。分區揀選貨可以針對不同訂單和不同批次的貨品。
暫存——一個批次中的所有項目都放在一起。批次由幾個完整的訂單組成。當一個批次完成后,它會被發送到一個暫存區。
播種墻——訂單分批整合,打包發貨。
該解決方案的第一階段涉及對倉庫流程進行建模,并使用真實數據對模型進行回測以進行校準。這些操作確保了模型的準確性,并提供了與訂單揀選策略建議進行比較的基準。這一階段的建模是使用 AnyLogic 的內置?流程建模庫完成的。該庫是為簡化和加快對業務系統和工作流程的精確捕?捉而專門設計的
大型供應鏈電商倉庫的 AnyLogic 流程模型
在將倉庫準確描述之后,項目進入第二階段,測試不同的波次策略。這些策略是動態的,基于分期和播種墻占用率、通道中的批次數量等指標。
項目的第二階段分為三個部分:
動態波次——創建不同的波次策略,并確定瓶頸。
情景分析——了解波次發布策略如何影響完成時間和暫存時的平均隊列。
比較分析——使用KPI來比較包括基準策略在內的所有策略。
在第二階段,工程師們調查了場景間的權衡。這些調查幫助他們了解資源限制并找到資源和速度的最佳平衡。最終結果表明,與當前倉庫操作設置的“原樣”模型相比動態波次模型提高了資源利用率并縮短了周期時間。
從第一階段開始,使用原樣模型,因為暫存區未達到或接近其最大容量,有可能看到提高資源利用率和減少任務完成時間的機會。對于暫存區,有時會出現空閑情況,有時會排長隊。這可以在暫存統計圖表中看到,其中占用時間有時會下降到非常低,有時會上升到平穩狀態。
圖表顯示倉庫“原樣”模型的倉庫流程吞吐量和周期時間
倉庫優化項目的第二階段產生了一個動態波次下達模型,該模型優化了資源利用率并最小化了周期時間。雖然播種墻處理時間大致保持不變,但播種墻利用率隨暫存需求的增加而增加。其效果是減少了整體訂單周期時間。
動態波次下達模型的結果,展示資源利用率和流程周期時間
與原始倉庫操作模型相比,動態波次下達模型減少了訂單和批次周期時間,將資源利用率提高了近 10%,整體完成時間節省了 8.2%。節省的成本意味著可以減少 66 名員工,或者流程完成時間可以縮短兩個小時。
比?較基準“原樣”倉庫流程模型與供應鏈工程師在AnyLogic仿真軟件中開發的動態波次下達模型
電子商務倉庫流程優化項目向xx供應鏈展示了如何為其大型倉庫運營?節省大量成本。供應鏈工程師使用仿真建模來準確捕獲倉庫操作,這些操作可以使用真實數據進行檢查和驗證。工程師們對模型的行為充滿信心,之后設計并測試了動態波次發布策略,以提供在現代全球電子商務中競爭所需的運營收益。
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