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仓库一团糟?是因为你没掌握仓库规划设计的技巧!

管理技巧|2016-06-03 16:33:31|来源:物联云仓|人气指数:3363| 收藏资讯
导读:一些仓库管理员总是抱怨不管怎么做仓库都是一团糟,感觉有做不完的事。其实在实际操作过程中,仓库规划设计的技巧是非常有必要的,这样会让你事半功倍。盲目的工作只会让仓库管理脱离现状。下面物联云仓小编就来教你如何正确的进行规划。

       一些仓库管理员总是抱怨不管怎么做仓库都是一团糟,感觉有做不完的事。其实在实际操作过程中,仓库规划设计的技巧是非常有必要的,这样会让你事半功倍。盲目的工作只会让仓库管理脱离现状。下面物联云仓小编就来教你如何正确的进行规划:



仓库规划设计我们一般分成8个步骤进行:

第一,项目的起动准备;

第二,数据的处理和分析;

第三,讨论未来策略的目标;

第四,系统需求分析;

第五,规划设计;

第六,方案的评估选择;

第七,细步设计;

第八,方案执行。


做完第三步之后,有些可能会回来做一些数据收集分析的东西,我们常常会谈到EIQ,EIQ只能说是一个通用的方法、思想,往往在操作中有用,但却并不能完全帮你处理出这些数据。那么如何理解EIQ?每天平均的定单量,定货量,或者是说每日的进货量的值等等这块,然后定单和产品之间的关联性这块,但是比如说对于这种其他的一些东西,比如说对于这种产品的这种季节性,它的变动的趋势。等等这一块的东西,未必它会帮你做这块的分析,况且数据分析的时候,我个人看法,更多的是取决于数据分析人的理念,他的理念,会直接决定了分析的价值。

有的人做出来的时候,很简单,数据分析的价值也非常有限,对每个仓库经理来说已经非常清楚大概什么样的量,虽然没有一个准确的数字,但是估的数字也差不到哪去。但是仓库规划的时候,仅评这几个数字,我想和原来的仓库没有什么区别,只是把原来的仓库放大一点。原来的可能只容纳一千的托盘,未来可能放大到容纳五千个托盘,仅此而已。

在第二步做数据分析的时候,它的数据分析的方法怎么样操作。第一个包括它的培训,这个人需要哪些数据,然后这些数据里面可能代表了某些含义,往往数据分析的人,不知道现场怎么操作的,就拿一个东西来运行吧。他不知道基础的东西是一个什么样的东西,算主要的结果和现实的作业可能会发生比较大的偏离。但是往往的时候,存在这样的问题,做得人不知道现场什么样,所以培训这块要注意,包括资料的采集,然后还包括筛选,拿到的原始数据往往是从系统里面打出来,但是这些数据哪些是真实有效的,哪些是假的,这是要考虑的。

第三个步骤就是讨论未来得策略。比如说你的生产规模,原来从20个亿,到100个亿万,这种变化的是一个什么趋势?比如说原来是平均生产那么多,但是可能未来得时候,某一个时间突然的把峰值拉得非常高,这样现象都会出现,但是往往未来这是最不可预测的,没有这种想法,包括另外的时候,库存周转天数,现在可能在80天,可能未来的时候,可能是20天,等等这种现象,但是怎么样到20天呢,怎么样变,往那个方向变化。这块都值得考虑。

当然这个步骤应该越细化越好,包括SKU之间的变化,哪些产品未来卖得好,哪些产品未来下去了,原来可能一百个装一瓶,未来可能是个装一瓶,这样品像的变化,这些变化我的经验是上面的人不知道,下面人也不知道,对这个没有什么想法,所以我认为目前来说,我认为比较麻烦的。我没有看到有人专门探讨这些东西,往往只知道现在是什么样,可能现在很多人还不知道现在是什么样的。

第四个步骤就是系统的需求分析。每一天的变化是什么样的趋势,这块基本上跟现状分析,另外也会根据未来调整,它的做法往往我得到一个现状的模型之后,对于未来的时候,通过这个现状未来进行叠加,可能现在是20亿得到一个模型,每天的出货量,每个区域有多大的容量,要处理多大的量,后面到100个亿,得到未来,往往出现这样的局面,就是这样的。

另一个容易出问题的地方是第五步(规划设计)。得到一个数据之后,怎么样操控这个数据,这个我认为要看规划人的能力。在这一步,每个人的想法会有非常非常大的差别,未来满足你的这种需求的时候,可能会比如说非常的自动化,然后设计一个什么样的趋势,或者通过这种别的模式怎么样操作等等这一块,能不能做到一个在这种有限的自动化下面,实现一个比较好的,能够达到满足效率的,满足需求的方案呢,这个要考量设计人员的一个问题。基本上存在的问题,可能就出在这两个地方。

流量平衡图

流量平衡图,它直接决定了仓库设计的大小,对仓库设计非常重要,以前没有看过有人来做这个东西,前面代表了进货、进货量,可能它有一些比较特殊的,可能包括大件的产品,可能还包括另外一些小件的东西,或者根据产品的特性,把每一块挖出来,这个图就说家电的,这块是小家电的,因为根据SKU划分出来之后,每一块的特性是不一样的,另外小的可能直接就上一个小货架或者什么之类的,出得非常快,根据它的流量处理我这边的进货量,得到这样一个数据,这张图从整体来说,这边是进的,最右边是出的,所以说进和出之间要做到平衡,左边进多少,右边要出多少,可能根据这个周期内的,这周期可能是一年的数据问题,一年之内左边进的和右边出的是一模一样的,量是相同的,为什么相同呢,如果不相等的话,往往会造成两种结果,一种可能没货出,另一种可能会导致进的货出不完,仓库放无法容纳。

这边进货过来之后就直接得到了月台的大小,包括流量是什么样的,这就是对月台的控制,对每个进货量的差别进行调整,进货量有暂存的区域,这要看插车的效率,可能会有暂存质检什么的,所以暂存区是多大的,还要根据物流的特性,哪些要上货架的,哪块做特殊处理的等等,可能还有退货等等,那么就得到这了块区域的大小,退货区过来之后,包括托盘堆叠的,包括货架的等等这块区域的大小,后面有一个出货的,这边是分拣和符合区域,还有包装区域的大小,通过我作业的效率可以得出这块要多少。最终,会有一个出货的暂存区,出货暂存区应该有多大,也直接决定了其大小,然后还有一个月台,每天的定单量是多少,这样就直接决定了,每天要发多少辆车,然后决定出货月台是多少,这就是整个流量平衡表的意义。

通过这个平衡表,我们在前期的做完所有问题的定义分析之后,得到一个结果。这个结果直接决定了未来仓库的布局,包括大小等等所有的含义,所有的东西。所以我们把这些东西叫做一个仓库设计的总纲。但从目前来说,往往很多人不去做这个东西。从而影响分析结果之后,又直接影响区域大小的效率等问题。

物流规划设计

物流的规划设计,因为前面那个流量平衡表那块已经知道仓库里面每个区域的大小,效率等等东西,但是就是说已经有了这块区域,这个区域摆在仓库的哪个角落里呢,如果不做这一块的话呢,这块叫系统化设计,如果不做这块的话,那么我把这块放到如何一个区域都可以,比如说出货暂存和保管区之间的位置怎么样布置这块,包括两个月台之间的距离。

但是如果不做这块的时候,我不知道储存保管的量那块区域的关系之后,就难以决定这块是什么样的位置大小,另外如果不能决定这块,随便摆放之后就会导致仓库之间距离非常远,这样就会影响行进的效率。一个仓库大的话,可能要几百米,跑一次,跑一次,如果一个定单有十个的话,就会跑十次,就是一千米,那人就要累死了,没人愿意做的。

从我资深来看,我觉得很少人来算这个东西,更多的是凭借自己的经验来估计的,就像前面的图里面的表述一样,进货在这边,进货完了之后,肯定要到暂存区,暂存区就靠着进货口这块,暂存区之后就上下,上下完之后,往右边就是补货的,在右边补货,然后就分拣等等,往往是这样的,但是这样是不是最好的,没有人去考虑,大家都是凭借自己的感觉判断这个事情。很多人也是这样做的,所以说这块是很有价值的,就这么一块应该是什么样的,那么之间每一块的关系是什么,这个图有一个红线和蓝线,线越粗证明流量是越大,之间的越来是越紧密,如果细就说明关系非常松散,就可以往四周摆,但是现在往往没有人做这样的东西。基本上我我觉得这块是非常非常有必要的。

物流方案提出

到了物流方案的提出,我得到那个东西之后,可以画出这张图,这个仓库里面每个区域在哪儿,然后什么样的,画一张图之后,可能给出一个不同的方案出来,往往出现的问题就是说呢,我做完这张图之后,就直接跳过下一步,直接根据经验判断,得到这张图,因为前面的区域已经有了,每个区域大小,直接把它摆在图张看出来,是什么样的,可能看1234567,只是说摆在哪儿都一样的,只要不是非常离谱。

几个不同的方案之间的差别,有的人换了一个方向,仓库里面的布局换一下方向,然后就说做了一个新的方案。我现在很佩服这些人的胆量,这样都可以做的,后面是细部规划的东西,每个地方是什么样,需要做数据分析得到结果。

做好这些之后,下面就非常容易了,只要更多的关注细节的问题。从问题的定义分析,定义分析包括现场的诊断,瓶颈在那儿,基本上是取决于瓶颈的问题,解决瓶颈,然后还包括其他的东西,然后得到战略规划,有一个优先性的问题,可能重点解决某个区域的发展的问题,可能考虑整个集团公司的发展,或者是其他的东西。

整个仓库实施的目标是什么样,我这个仓库应该建到什么样,到总体的指导思想出来之后,要做数据的挖掘分析,然后数据分析挖掘的结果呢,就直接反馈到两个方面,一个是作业策略,每块的策略是什么样的,是不是可能把某块优化掉,是不是有可能就是说,这个怎么说呢,怎么形容呢,这个定单是拆开分拣,还是多个定单合起来同时分拣等等不同的策略,这块通过数据分析可以得到作业的策略是渗析样的,另外各个区域的分析,这个区域多大,之间的关系是什么样的,得到这两个分析之后,后面的话,可能会做这样一个仿真的动作,其实表面来说,好象这一块,怎么说呢,有钱的人才会做吧。每钱的人就不做了,最后就是得到一个清单,仓库需要什么设备,信息系统是什么样的,流程什么样,图片什么样,基本上得到这四项,之后就可以开工了!



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