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物流的数据分析主要分析什么 [复制链接]

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做物流规划设计时,人们往往对设计指标感到茫然,对新员工尤其如此。有些设计人员比较急躁,一上来就急于做方案、画图,结果画来画去,就不知道自己到底要做什么了。耽误了不少时间不说,设计方案要么不知所云,要么离题万里,对用户是一个很大的伤害。

一个良好的设计习惯,往往是应该首先明确设计目标,了解清楚设计要求之后,再去动笔,就比如写文章,总应该先确定写什么主题,目的是什么,给谁看,然后才开始写提纲、反复推敲提纲、找好素材和参考资料,再动笔写,然后再反复推敲、修改润色。不然,就很难写成一篇有质量的文章。画图虽然很重要,但到底只是一种比较简单的劳动,而画什么,表现什么主题,达到什么目标才是设计的关键。

设计是如此,对一个设计方案的评价也是如此。我遇到很多客户要求评价一个总体的方案,其实这是很难的。其中关键的一点就是,方案是设计需求的响应,对方案进行评估,首先要对设计目标进行分析和评估,这才是根本。

数据分析是一件很严肃和需要专业知识的工作,并非仅仅对数据进行简单的加减排列组合就可以了。我特别反对那些不注重数据分析的客户。一项设计,设计指标是基础。基础出现问题,你选用的设备再好,系统再先进,也是于事无补的。

其实物流仓储系统的规划设计也没有那么难,关键一点是需求要清楚明确。而需求是可以用数据来描述和定义的。一个项目,其关键数据也就那么几个而已,如收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等,并不难掌握。本文就讲一讲这些最基本的需求,为了便于理解,主要从物流仓储的几个环节进行描述。

基础数据

在进行系统性描述之前,一定要清楚物流的作业当量最后是以小时来计算的(当然还可以细化到半小时,甚至更小单位)。所以,我们所有的物流量,最终要以小时当量来计算。然而,从用户那里得到的实际的设计指标,很可能是年度的作业纲领,如年配送亿。这个数据非常重要,却也是非常不确定的,因为从这个指标推导下来,就会看到,每年的作业天数、每天的作业时间、货物的价值、仓库库存周转次数等,对最终设计都有很大的影响。所以,这些关联数据应该是要首先明确的。

假设设计纲领是G(年配送目标,亿元),单箱价格是p,则年度总配送箱数是:

Q=G/p

假设每年作业天数是N(天),每天工作时间是t,则每小时的作业量是:

q=Q/N/t

如果库存周转天数为D,则库存量的计算公式如下:

W=q*t*D

以上的数据关系都很容易推导,但在实际中要注意的是:不同的作业,其作业时间可能是变化的,如高峰时期每天作业时间要大于平常作业,发货时间有时也与收货时间不同等,会增加计算和分析的难度。

在进行具体数据分析时,还要明确箱与托盘的对应关系。托盘一般选择标准托盘(*0),假设平均的满盘量为n,则库存托盘数应为:

P=W/n

当然,在描述具体数据时,要区分收货、发货还是退货,每一个作业也许是不一样的。很多时候,用户是不清楚这些差异的,或者表述不清楚,那么我们就应该将自己的经验或理解进行分享,以便双方达到认识的一致。

1、收货有关的数据

与收货有关的数据,包括到货量(箱)、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。

车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响,包括车辆大小、载重量等。一般情况下,还要分析卸货的方式、速度,以便详细规划站台的数量。

收货一般是比较简单的,但也有比较复杂的情形,比如新华书店图书的收货即是如此。因为每天到货的品种很多,还有大量混包的情形,因此收货要进行专门的处理。有些电商的收货也比较复杂,包括要进行QC等动作,对收货区的要求就不一样。

很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说,将一年(或一定时间)的收货量除以一年(或一定时间)的实际工作天数,即得到平均每天收货量,一年中最大收货量的一天,即最大收货量。在实际上设计中,如果按照平均值设计,则使得加班的天数会很多;如果按照最大值进行设计,则会出现工作很不饱满,设备闲置的现象。因此,一般取平均值和最大值之间的某个值进行设计,具体要根据实际需要确定,发货也有这种情况。

2、储存有关的数据

库存能力对系统的设计非常重要。但如何确定库存却是非常有讲究的。除了库存总量W以外,还要考虑SKU数,以及各种存储方式下的库存要求等。很多情况下,仓库的设计并非是单一的。所以,设计的时候就要清楚库存的方式是什么,有什么要求。

一般的储存形式分为2种主要方式:以托盘为单位储存(分为立体库和平面库两种最基本形式)和以箱为单位储存。当然还有其它形式,如包裹、麻袋、散料等,也有条状物(如钢材),异形物品(如服装的挂装等)等,不再详述。在设计中,这两种方式都要考虑,有时以托盘为主,有时以箱储存为主,有时两者比较均衡。

计算库存能力当然与箱规有关,也与平均库存天数有关,这是基础。SKU对库存分配的要求有很大的制约作用,往往与作业面设计有关。此外,发货量对于库存设计也有非常大的影响,如拆零量,就要求对拆零区有一定限制。

库存ABC分析也是非常重要的,对于仓库设计起到重要作用。一般情况下,库存ABC分析结果决定了储存形式,ABC的定义将随着不同业务有所不同,要因地制宜。实际操作中,往往要对够托盘,够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析,以便正确决策。

随着电子商务的兴起,SKU不断扩大,ABC分析尤其重要。此外要注意的一个趋势是,箱式存储方式越来越受到重视,其占比越来越高。也影响库存的分析。

再计算储存能力时,人们普遍对库存充满率感到困惑。一般情况下,我们知道,托盘或货箱并不能完全被充满,而为了满足作业的顺利进行,货位也不能完全被充满。因此,要留有余地,这两个系数在不同的案例中会有差异,但都不应该忽视。

3、拣选有关的数据

拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的设计数据。

发货ABC分析同样重要,要注意的是:发货ABC分布与库存ABC往往是不相同的,分析时要注意加以区分。

拣选环节设计

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