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智能仓库设计规划时必要的几个步骤
DANBACH ROBOT


  仓储系统,作为经营体系中最重要的组成部分之一,能否准确高效地运作,直接关系到整个经营体系的安危。随着市场竞争的不断升级,传统的仓储管理受到了巨大的挑战。由于差异化的细分产品类别越来越多,仅凭传统的眼观手记方式来盘点货物,会极大地降低工作效率,并且在数据的准确性方面会大打折扣;而单纯地靠增加人手来提高效率,往往只取得事倍功半的效果。

  如何真正提高仓储管理效率,确保盘点准确性,并适当降低人力成本,是所有经营体系的迫切需求与挑战,而仓库的规划设计也成了重中之重。

  仓库规划设计我们分成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。

  在实际操作过程中,有些人往往跳过第二步,或者做第三步再做第二步,因此往往脱离现状,和现状没有什么关系,并导致算出来的数据在后面设计的时候,非常容易处理,摆上一些设备,每个设备,比如说用RF来拣,每个人每个小时拣多少就可以,但是它适合你吗,可以说它适合你,但是它也适合任何一个企业,都是一模一样的。

  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,往往在做以前老在说什么EIQ这些东西,EIQ只能说一个通用的方法、思想,往往在的操作中有用,但却并不能完全帮你处理出这些数据的。

  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。

  另一个容易出问题的地方是第五步。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。

  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。



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