为什么要建立仓库,想必不用我多说,是为了快速满足客户订单的需求。试想想,如果所有的仓库只有中心仓(总仓),而没有分仓、转仓、店铺仓等,是很难保证时效性的。
这里还涉及优化仓库选址,尽可能选择交通便捷的地方;优化库存水平,保持足额的库存度;优化配送时效,选择可靠的承运商进行合作。
最小化运营费用和库存,在提高有效产出(货物从入库到出库的速度)的同时,减少库存和运营的费用(例如装卸费)。
要保持仓库运营管理的持续改善,例如从一些统计数据发现问题。仓库管理的每一个环节都存在改善空间。用pdca管理的方法实现最小的浪费来创造更多的价值。
熟悉WMS的小伙伴肯定知道,主要包括:卸货、存储(收货、上架),拣货,包装,装货。此外还包括增值服务,例如货物整合、交叉转运、加工等。
这里提一下加工的场景。主要是为了降低发货的延迟策略。虽然工厂的生产费用比仓库更低,但企业会考虑到仓库的综合作用和延迟策略,会转移部分的生产过程到仓库。
这里主要包括仓库面积的规划或物料存放的选择方式。
仓库面积的规划很重要,若不重视该问题,可能会造成以下的问题。
1、存储区域过小,没有足够的面积存放原材料。
2、涉及货架,托盘到处扔在地上,并且不能折叠其他物品,造成空间利用率低。
3、货物堆放凌乱,把消防戏剧通道堵住。一旦发生火灾,后果不堪设想。
4、容易出现找不到料,发不出货,对不上账。造成管理失控。
那么应该怎么进行规划呢?作者建议应按原材料在制品成品规划对应的库区。包括不限于模具的位置。报废物品的位置、客户退货物品的位置、以及包装包材中转。容器的位置。
而物料存放分为两种,一种是固定存放。另一种是随机存放。这里推荐随机存放。在借助WMS系统配合,随机存放所需的库位也比固定的要少,看似固定存放更容易找货,但会出现库位使用率较低,显得不那么经济实用了。
这里我之前研究过主流WMS系统,并对其功能进行了详细的对比,有兴趣的小伙伴可查看下面的文章。
主流WMS系统功能对比
作者提到需具备一些基础功能,如收货、拣货、补货、存储。此外还应具备的高阶功能。
这里包括不限于使用扫码枪(PDA)、RFID进行作业,通过对接上游系统下发到货通知单(入库计划单)。
可推荐上架存储的库位、可按照货物种类、尺寸、重量等分配上架库位。
这里指的是越库的场景,包括拆包和不拆包,在上一篇文章“收货篇”我们提到的快进快出副食配送也属于越库,即在仓库根据不同的目的地拆包打托的场景。
主要通过循环盘点来提高库存的准确性,包括不限于全盘、部分盘、抽盘、动碰盘。
WMS与需求信息(出库单)相连,可深度分析库存的天数(每月消耗量)。再根据交货前置期(采购需消耗的天数)来判断。
分析什么时候可能会缺货,哪些库存水平过高,从而实现库存控制的目的。
允许动态分配拣货库位,配合周转规则决定拣选的顺序、再根据拣选规则决定是整托拣选、还是整箱拣选、还是零散拣选。
此外WMS本身也应该具有订单选择和任务管理的功能。
面对万级SKU人工补货肯定不可行,所以需要通过系统自动创建补货单,向上游系统供应商发起采购需求。
这里指对接上下游系统告知仓库已发货。
可统计仓库管理活动中实际发生的各项费用,不过这往往是在BMS去实现这些费用的结算、账单处理,WMS需具备这些数据的搜集。
主要是逆向物流所引起的退运,包括售后返修、货物退运、包装物循环使用。
最好能实时的完成系统集成对接,若不能实时对接,也可通过人工使用批量导出或导入功能完成数据同步。
WMS发展至今已经有20多年了,这期间离不开制造业仓储的发展和零售电商的发展。所以我们在设计WMS系统时,可根据这两类的特点进行设计。
传统制造业,手工输入信息需付出人力成本,容易出错,会付出更高的损失风险。通过使用WMS后,带来作业效率的提升,准确性也随之更高。
零售和电商因直接对接TOC面向终端客户,所以应让订单尽可能的电子化,实现电子面单打印,货运管理和物流平台对接。
作者提到8个要点和关系细节。
要解决问题,首先需要知道业务的需求和痛点,即对症下药。
尽可能是第三方,甚至可以聘请这方面的专家。为什么要第三方呢,说明在这方面并没有和任何一方的势力,也更容易从旁观者的视角来看待目前的供应链管理情况。
关注与上下游系统的对接和数据交付,PDA设备的使用率,如有条件,可对接外部智能叉车或堆垛机设备,提高仓库的作业效率。
适用于不同的业务流程和场景。
可考虑BI报表集成,移动设备端增加相关报表,可随时随地查看预警和作业情况。
应该易于使用,一学就会。
可提供本地或SaaS两种部署方案。
WMS供应商应具备同行业获得的成功案例、有足够的资源支持日常运营。
同行业的场景经验决定了系统和实施人员能快速复制和上手,更能快速响应客户服务。
所有的指标都围绕着安全性和SMART原则(具体、可衡量、可实现、有相关性、有时效性)来考虑,安全性是重中之重,没有安全的前提,其他都是苍白无力的。
书中罗列了以下的运营指标,我也结合AI助手给出的建议,梳理出来后供各位同行参考。
1、完美订单出货率(90%~95%):按时.完整、完好地交付货物,并附有正确的文件
2、订单拣货准确率(96%~99%):仓库工人练货的准确率
3、成品按时出货率(96%-99%):当卡车达到仓库,在规定时间内完成出货的比率。
4、仓库面积利用率(70%-80%):利用率过低和过高都属于不合理
5、劳动生产率(75%-85%):仓库工人会有作业的高峰和低谷,需要平衡好工作安排
6、从收货到人库上架时间(3~18小时):入库货物需要尽快完成收货并上架,才能确保库存的准确性。有些仓库只有一个班次,前一天晚上的到货,可能会延迟到隔天上午才能完成上果
7、每小时拣货订单行数量(30~60条):以订单行为单位,衡量拣货工人的劳动效率,从业务量角度考核员工
8、每小时拣货托盘数量(10~20托):以托盘为单位,衡量拣货工人的劳动效率从货量角度考核员工
9、库存货损率(0.5%~1%):因盗窃、损坏等原因造成的库存损失,损失金额占总库存的百分比
10、库存盘点正确率(96%~99%):通过平时的循环盘点和定期盘点,核对库存准确率,这是仓库最重要指标之一
11、原材料库存天数(15~60天):原材料总库存,除以生产每天平均消耗量
12、成品库存天数(10~20天):成品总库存,除以客户每天平均需求量
13、设备运转率(设备运行时间 / 可利用时间 × 100%):普通机械设备在60-80%(包括叉车、传送带等)、自动化设备在75-95%(如自动化存储取货机、分拣机)、关键生产设备:85-100%(全自动化仓库全自动化系统,例如立库的堆垛机)
14、人工成本率(人工成本率 = 人工费用成本 / 总成本 × 100%):一般仓库:25-35%、半自动化仓库:30-45%、全自动化仓库:10-25%
作者提到传统仓库的迭代方式,从组建团队、到分析流程、识别缺陷、设计蓝图、评估方案、到后续的项目试点和实施,其实覆盖了常规项目管理的流程,具体总结如下。
最后作者认为高标准仓储物流,应具备高大上的特征。
高:建筑高度8米以上;大:面积达8千平方米以上;上:设备齐全,自动化软硬件,消防,监控完善等。
其关键因素包括不限于,极佳的地理位置(道路和交通便利、靠近机场、火车站和港口)、存储满足货品的特性要求、合理的租金以及其他成本、人员的可用性和技能满足要求以及合理成本、市场与当地环境因素、合理的公共事业可用性以及成本、同时具备水电气互联网和信息化水平。
说到痛点,之前有总结过,感兴趣的小伙伴可以移步到这篇售前文章查看详情。
WMS售前常用套路总结
现实场景中,绝大多数据的仓储管理还是停留在标准流程化和手工作业的阶段,虽然已经有 PDA、WMS 等系统模块,但是都是些基本的,
这些基本的功能虽然已经满足了中小型仓储作业的需求。但随着业务发展,单量、用户的不断攀升,场景变的更加复杂,逐渐暴露出亟待解决的一些痛点。
包括不限于基础数据采集不足、仓内设备与工具标准化程度低、数据服务化程度低、库内作业流程与运作模式不匹配、系统对决策支持不足、移动化作业不足。
针对前面描述的痛点,有针对性的进行工作,应该从下面五个方面来入手。
即告诉该怎么做,仓内具体作业的流程是怎样的,如何提高效率。
所有的基础数据采集都有它的用途,费用计算不准确的根源在于基础数据建设不完善,所以无论是仓储系统还是其他的 ERP 系统,在系统设计时都要考虑其有效、关键数据的完整性,为数字化建设提前做准备。
使仓内人员有序的流动起来,不单纯的依赖工作台,不受网络的限制,实现移动化作业,使作业更高效。
所谓引导式作业主要是依赖于系统,简单、傻瓜式系统是最易使用的,快速上手,快速生产可以解决仓库人员流动性问题。这部分需要结合前面的全业流程梳理,简化产品,消除多路径操作方法,通过环环相扣的步序引导用户简单、正确的使用系统,让仓管人员不需要思考,只需按提示做就行了。
目前大多数PDA 系统做的就挺不错的,如拣货时货位、商品、数量等都有提示指引。近几年仓内手持终端现在已经普遍采用 Android 系统,图形化或语音提示都可以在 app 上实现,如路径引导便可以极大的提升人员工作效率。
尽量的消除一些线下操作,为数据收集提供了极大的可能,这也是数字化的一部分。
仓储管理有几个目标,即安全、高效、降本,对于降本和高效是需要系统与流程不断优化完善的过程,例如拣货路径优化了势必会减少仓储人员的走动距离,进而提高了订单生产速度,人效也就提高了,这样仓内管理成本也会降低。
而拣货路径优化是依赖于仓储货位的布局,商品上架时选择的货位等诸多因素,这也需要运用数据线路来计算。
仓储作业是实时的,要想查看实时的情况,就需要开发一套实时的监控系统,我们称之为大屏,让仓内人员和管理者都可以看到目前的作业情况,知道在什么环节产生阻塞,在什么环节耗时最长等等,以便进行调度和优化。
实时监控系统的建设是必要的,也是提升数据化管理能力、推动运营改善与提升的一项重要工作,加之一些分析报表的建设,也是为数字化运营奠定基础。
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