超市連鎖零售業(yè)物流幾個實務問題(編輯修改稿)
2025-02-06 13:01 本頁面
【文章內容簡介】 商業(yè)知識外流。我認為這是不可取的，首先，物流是一個注重細節(jié)的作業(yè)實踐，通過物流作業(yè)資料分析，每個客戶都有各自的個性需求，即使同業(yè)間照搬照抄的可能性也是微忽其微，所以不存在整體外流的情況。相反，一個具備行業(yè)實施經驗的團隊具備對行業(yè)業(yè)務邏輯的深刻了解，對系統(tǒng)結構細節(jié)邏輯的全面掌握，能夠將IT 技術與業(yè)務應用無縫結合，更好地協(xié)助你進行合理的流程分析，大幅降低系統(tǒng)導入的風險，這才是我們趨向的應用導入模式。 怎樣進行物流作業(yè)數據分析？ 我提醒大家，物流數據分析的目的是解決作業(yè)中的問題，讓作業(yè)流程達到某種程度 的改進，而不是求解所謂的“最優(yōu)解”研究。我注意到，網上的物流論壇常常有一些討論主題沒有結論，其實，就是因為大家忘記了問題討論的目的，而盲目地陷入數據分析。數據分析幫助我們看清作業(yè)流程中的主要問題，得出針對主要問題的優(yōu)化流程，而不是陷于追求主次兼顧的最優(yōu)方案。數據分析的工具就是圖表，這些圖表基本上已成為資料剖析的。 以下歸納出六大數據分析環(huán)節(jié)及其包含的最常用圖表： 出貨訂單分析：出貨訂單品類組合分布，單張訂單品項數量分布，單張訂單出貨品項材積分布 采購訂單分析：單張訂單品項組合分布，單張訂單收貨品 項數量分布表 品項庫內作業(yè)分析：品項流通性分布，品項訂單完成分布，需求相關性分布，需求變異性分布 存貨數據分析：品項分類分布，庫存單位存貨分布 季節(jié)性、每日作業(yè)數據分析：季節(jié)性存貨分布、每日作業(yè)分布 投資分析：固定資產投資估算，業(yè)務收入估算，管理 /運行費用估算，損益平衡估算表 上述的分析方法，在一個特定流程的規(guī)劃中，只會運用與問題相關的那些數據分析圖表，以使問題凸現并量化，從而作為流程制定的依據。限于篇幅，這里列舉二個圖表分析實例，來幫助大家理解其中的管理思路。 下面是一個品項庫內作 業(yè)分析環(huán)節(jié)中品項流通性分布圖（圖 1）。 圖 1 在這個圖中我們可以分析出： 70％的拆零揀貨次數集中在 10％的品項數上，前 50％品項數就占據了超過 90％的揀選次數。圖中曲線的轉折點可以視為品項流通性分類的界限。例如，最常揀 選的 10％品項作為 A 類品，占據了約 60％的揀選次數，而加上隨后的 20％品項（作為 B 類品），占據了 90％的揀貨次數，剩余的 70％品項包含了其它 10％的揀貨次數。 這里請注意我們是以揀貨次數作為一個重要的衡量標準（當然有時還需結合作業(yè)的材積分布），而不是商品的周轉數量或出貨金額，這才是 ABC 分類的原則。 接下來，我們按照原則：把最常揀選的商品置放在最容易揀取的儲位上，進行儲位、規(guī)劃。 A 類應置放于靠近出貨區(qū)、合流區(qū)的儲位，而 B 類放置于緊臨 A 類的稍后儲位， C 類則放置于其它儲位。在作業(yè)設備及流程上， A 類品應使用高效自動化設備輔助揀貨配合緊湊的作業(yè)方法，如 A 類拆零應使用一對一電子標簽（ Pick to light）及自動輸送帶搭配接力式揀貨流程； B 類品應使用半自動化輔助的揀貨，如多對一電子標簽搭配揀貨臺車進行揀貨； C 類品可以采用完全人工的作業(yè)方式進行揀貨，如揀貨臺車搭配 WMS 的出貨揀貨單。 以下是一個庫 存單位存貨分布圖（圖 2）： 圖 2 假設在庫庫存品項數為 3540 種，在庫庫存棧板數為 3800 板，在這個圖中我們可以分析出： 庫存中 56％的品項（約 2022Sku）累積的存貨體積不超過總存貨棧板的 8％（約 300 板），這些品項的庫存數量都是以低于一個棧板的零箱形態(tài)存儲的，所以在庫存貨架規(guī)劃時，這些品項應考慮以多層料架堆迭存放；其后的 19％的品項（ 1000sku）庫存數占據總存貨棧板數的 29%（ 1100 板），這些品項的庫存數量基本上都介于 1 至 2 棧板的數量級上，這些品項應考慮使用單倍深棧板存儲架存放；再后的 14％品項（約 500sku）庫存數占據總庫存棧板數的52%(約 2022 板 )，這些品項的庫存數量為 3－ 6 個棧板，應考慮使用倍深式棧板存儲架存放；對于最后的 %品項（約 40sku），其占據總庫存棧板數的11％（約 400 板），這些品項的存儲數量平均為 10 板，應考慮使用駛入式貨架（批號復雜情況下使用棧板流動式貨架）。 目前國內的 DC 在存儲貨架的選取上，仍習慣性地使用多層料架和單倍深棧板貨架。在實際作業(yè)中，倉庫因為業(yè)務高
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