托盘保有上万的仓库出租中排队系统与吞吐量的关系-物联云仓

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仓储自动化|2015-11-18 09:53:00|来源：物联云仓|人气指数：3122| 收藏资讯

导读：托盘保有上万的仓库出租中排队系统与吞吐量的关系是怎样的呢？这里，我们举一个如何运用Little’s Law来梳理出(一些)信息的例子，该信息(对于仓库运营来说)可能不够直观：一个保有10,000个托盘的仓库，1年平均周转4次，当然必须有足够的劳动力来运转。

托盘保有上万的仓库出租中排队系统与吞吐量的关系是怎样的呢？这里，我们举一个如何运用Little’s Law来梳理出(一些)信息的例子，该信息(对于仓库运营来说)可能不够直观：一个保有10,000个托盘的仓库，1年平均周转4次，当然必须有足够的劳动力来运转。依据Little’s Law：

可以得到：

假设每天8小时工作时长，一年250个工作日，那么一年有2000个工作小时数，进一步计算可得：

根据以上分析：我们从简单的托盘数量，可以估算出每年库存周转的托盘数，进而就可以估计劳动力的需求量。

Little’s Law的如上应用是非常有帮助的，其另一种典型的用法是估算配送中心产品的库存周转率：通过储位的计算来估算库存(队列长度)，通过研究接/发货区来估算转运效率(吞吐量)。

对于系统中有多个类型的顾客时，Little’s Law依然是有用的。只不过我们只需按顾客类型，分别设定达到率，等待时间，队列长度即可。因此，该定律可应用于单个SKU，一组SKU，仓库的某一区域，或整个仓库。

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