物流中心揀貨作業(yè)(編輯修改稿)
2025-07-06 14:58 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 17 分區(qū)時窗分批揀取 (TW=1HR) 分區(qū)固定訂單量分批揀取 (FN=4) 18 (4) 分類 (Sorting) 若采用分批之揀貨策略，則隨后必須有相配合的分類策略。 ? (a) 揀取時分類 (SortWhilePicking) ： 在揀取的同時將貨品分類到各訂單別中，此種分類方式常與固定量分批或智能型分批方式聯(lián)用，因此須使用計算機輔助臺車作為揀貨設(shè)備，才能加快揀取速度，同時避免錯誤發(fā)生。較適用于少樣多量之場合，且由于揀貨臺車不可能太大，故每批次的客戶訂單量不宜過大。 (b)揀取后集中分類 (Downstream Accumulation/ Sortation)(SortAfterPicking) 分批依合計量揀取后，再進行集中分類。一般實際的作法有兩種，一是以人工操作為主，將貨品總量搬運至空地上進行分發(fā)，而每批次訂單量及貨品數(shù)量不宜過大，超過人員負荷；另一種方式是利用分類輸送系統(tǒng)進行集中分類，是較自動化的作業(yè)方式。 19 撿 貨 策 略 優(yōu) 點 缺 點 分 區(qū) 揀貨單位分區(qū) 可依各區(qū)不同的商品特性 ，設(shè)計儲存 ， 搬運方式 ， 自動化的可行性增加 。 與入庫儲存單位不同時 ， 補貨作業(yè)需求增高 ， 設(shè)備費用可能增加 ， 空間需求加大 。 揀貨方式分區(qū) 可依商品需求的頻率 ， 設(shè)計 分 區(qū) 揀 貨 作業(yè)方式 ， 使商品揀貨處理趨于合理化 。 揀貨信息處理較為復(fù)雜 ， 系統(tǒng)設(shè)計困難度增加 。 工作分區(qū) 縮短揀貨人員移動距離和尋找時間 ， 增加揀貨的速率 。 分區(qū)工作平衡必須時常檢討 ， 揀貨信息處理必須加快 。 訂單分割 與分區(qū)策略配合 ， 各區(qū)同時進行揀貨 ， 縮短完成時間 。 分區(qū)工作平衡性 ， 對系統(tǒng)效率影響較接力式揀取小 。 集貨作業(yè)需求增高 。 20 訂 單 分 批 總合計量分批 以總合計量一次揀出商品總量 ，可使平均揀貨距離最短 ， 提高揀貨效率 。 必須經(jīng)過功能較強的分類系統(tǒng)完成分類作業(yè) ， 訂單數(shù)不可過多 。 時窗分批 將密集頻繁的訂單利用時窗分批處理 ， 在揀貨效率與前置時間中求得平衡點 。 時窗內(nèi)訂單數(shù)量變化不宜過大 ， 訂單品項數(shù) (EN)最好在個位數(shù) 。 固定訂單量分批 維持穩(wěn)定的揀貨效率 ， 使自動化的揀貨 ， 分類設(shè)備得以發(fā)揮最大功效 。 每批訂單的商品種量變化不宜太大 。 且單項品項總量 (IQ)過大時 ， 形成分類作業(yè)的不經(jīng)濟性 智能型分批 分批時考慮到訂單的類似性及揀貨路徑的順序 ，使揀貨效率更進一步提高 。 智能型分批之軟件技術(shù)層次較高不易達成 ，且信息處理的前置時間較長 。 21 分 類 揀取時分類 節(jié)省揀貨后再分類的識別及取放時間 。 每批訂單訂貨數(shù)量 (EQ)及單項品項總量 (IQ)小較為適合 ， 同時必須利用計算機輔助來降低錯誤發(fā)生 。 揀取后集中 人 工 分 類 作 業(yè) 彈 性 較大 ， 較 不 受訂 單 商 品 總量 (GIQ)變化的影響 。 若無適當?shù)淖鳂I(yè)設(shè)計或核對 ， 錯誤率可能較高 。 且費時 、 費人 、 費力
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