电商仓库拣货路径规划及拣货任务的执行细则
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
随着电商规模越来越大,未来的发展趋势必然是播种检货法。而播种法,其实是一次次的检货任务的安排、规划、执行的过程。
反思拣货
其实关于拣货的讨论在业界已经有很多很多,所谓的两大分类“摘果法”和“播种法”也早已经应用于各个公司的生产运营中。几乎每个电商业内人士也都清楚,摘果法适用于少量订单,播种法适用于大批量订单。因此,本篇不想把冷饭再炒一遍,而是想先从自己的经历开始,分享一些自己的感受。
刚刚工作的那一会儿,也参与过一段时间的拣货。当时公司一天也就1000单左右,拣货员工拿着一叠的发货单直接进库拣货,发货单上简单地标着客户订单中包括的货品编号、货品名称、数量、货位号信息。每次拣货员工都会拿上一撂的发货单,先行翻看一遍,了解大致都有哪些货品、哪些货位后,也不用推车等工具,就直接手拿怀抱,把一堆的货放到出货检验台上,再自己逐个按发货单分开。遇上需要拣的货很多,无法一次拣完的情况,就会把已经拣出的先行放在检验台上,回头再拣第二次、第三次。
这种操作方式,既不是摘果,也不是播种,而是两方面的综合体。当时我觉得拣货员工很厉害,能够在那么多种货品中精确地找到所需要的。当时的公司里,能够做好拣货的,都是工作时间较长,表现较好的老员工,他们也可以算是库房中最不可缺少的人。但现在再看时却觉得,这是由于系统、流程的整体不到位而出现的现象,这导致了拣货过程中的许多问题。
1. 对熟练员工的依赖度太高
当时库房一共有4个熟练的拣货员工,他们同时负责上架和拣货两项工作。由于一些原因,三名拣货员在同一天辞职,导致整个生产过程几乎中断,几乎所有的订单都无法发出。库房的几乎所有工作人员临时暂停了手中的工作,而全部去拣货,一直到凌晨才将所有的订单发出。
当时的库房管理人员说,一个合格的拣货员工需要至少训练三个月。确实,在那样的拣货流程以及相配套系统的支持下,拣货操作、看单等最多一个星期就能熟练,但了解库存的大致位置,并自己合理安排拣货路径,却不是一天两天能够完成的。这三个月中的绝大多数的时间是用来熟悉库房,熟悉货品,熟悉货位的。
在很多电商公司中,为了节省人力成本,大部分的库房员工都是采取劳务派遣的形式。他们大多是乡间进城打工的子弟,工资普遍不高(北京地区1500元左右),工作辛苦不说,出错率不低,淘汰率很高;再加上电商业的蓬勃发展,各家企业都在大量招工,熟练员工极为抢手,完全可以放心大胆地跳。这就造成了库房员工的流动极为频繁。对熟练员工依赖度高,就意味着公司存在致命的缺点。
2. 出错率高
在库房操作SOP中一般都规定,拣货员工需要核实货品无误后方可拣出。但拣货员做得很熟练以后,往往比较清楚某一类货品放在哪里,外观大致是什么样的,在拣货时往往会不作仔细的核对,凭感觉拣货,很有可能拣错货品。另外,多个订单中
包括了同一件货品,或者一个订单中包括很多件货品时,也经常会发生漏拣或者多拣的情况。
3. 效率低
虽然这一拣货方法看起来简单,但是它的整体效率其实是偏低的。首先,员工的拣货路径实际是自己制定的,其效率不可能达到最优化;其次,前面提到这种拣货方法的出错率较高,效率自然低下;第三,每个员工的拣货任务(手中的那一堆拣货单)其实是随机产生的,并没有经过优化。
4. 限制了公司的发展速度
前面说过,合格的拣货员工要训练三个月,这就严重限制了拣货这一环节的产能,尤其是公司的销售迅速扩大,订单数量迅猛增多时,拣货速度跟不上订单的产生速度,导致了订单积压,这又限制了公司的发展。
播种拣货法
正是由于拣货过程中,不依靠系统,而以纯人工管理,造成了很大的问题,因此现在的绝大多数公司都熟知摘果法和播种法,并且应用于运营生产。这两种方法本无优劣之分,但随着电商规模越来越大,我认为未来的发展趋势必然是播种法。而播种法,其实是一次次的拣货任务的安排、规划、执行的过程。
1. 拣货任务安排
播种法是将多个订单集中到一起后,批量拣货,然后再分拣成单独的订单(发货单)。播种法的最大优势在于,大量的订单在集中处理后,在理论上需要拣的货品会均匀分布于整个库房中,拣货时只需要在库房中完整地走一遍,即可完成整个拣货的过程。
但这只是理想的情况。首先,货品会均匀分布的前提是,拣货批次中的订单数量足够大,一个批次的拣货规模足够大。但是在运营生产中,往往一个拣货批次对应于一名拣货操作员,而操作人员受个人处理能力以及装载工具的限制,只能处理一定数量的订单。一般情况下,一个拣货批次中一般不应超过50个订单。50个订单一个批次,很难达到货品均匀分布,无法达到理想情况。
拣货批次的安排(即一个拣货批次中包括哪些订单),我认为有以下两点指导原则:
A. 单件货品订单单独处理
单件货品的订单在扫描出库时可以采取与普通订单不同的方式(具体做法在后面谈到扫描出货时再描述),可以显著提高扫描出库速度,因此需要单独处理。
B. 订单的大分区,小聚合
播种法的优势在于聚合,将多个订单集中在一起处理,拣货人员只需要经历一次拣货路径,即可完成所有订单的拣货。
但是前面讲过,由于各种限制,拣货批次一般限制在50个订单内,这无法保证货品在库房内的随机均匀分布。反而很有可能出现部分货品在库房的一端,而另外的一部分货品在库房的另外一端的情况,这样整个的拣货路径则会被拉长,拣货员工要多走很多的路,影响到了拣货效率。
拣货中最为理想的情况是,在一个货位上完成所有货品的拣货,但这显然是不可能的,那在此思路下,把一个货位的概念替换成一个较小的区域,在这个区域内完成所有订单的拣货,其效率也会较高。
因此,将整个库房分解成数个区域,在分派拣货批次时,尽量挑选货品全部位于某一个区域或者相邻数个区域中的订单,组成一个拣货批次。这样做,也就是在大的分区中实现了小聚合,可以达到提高拣货效率的目的。
在获得更多数据支持的情况下,还可以在分配库存位置的时候,有意识地将顾客同时购买概率较高的数件货品放置在同一个区域内,这样会使得“小聚合”更加紧密。
2.拣货路径规划
拣货路径的规划,实际上就是地理信息学中的路径规划问题,本篇不作讨论。而在物流库房中的路径规划操作,基于的是货位信息,货品的几何顺序可以按照其所在货位分辨出来,因此也可依据货位号排序,制定路径规划规则(即货位排序的规则),从而得到拣货路径。
当同一货品在多个货位上有库存时,在分配拣货任务时,往往会比较所有可能的拣货路径(前提是所有货位上的库存都足够),再选其中的最优路径。而当一些货位上的库存数量不足时,其计算逻辑会更加复杂,在此不作赘述。