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资深专家畅谈库存管理那些事2:由易到难的三种货位逻辑

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  树是再常见不过的东西,大树的树干强健,树叶翠绿,令人赏心悦目。但,树干的强健与权叶的翠绿,都离不开枝条的支撑和输送功能。如果说库房是一整棵大树的话,树叶就相当于一个个货品,而在其中起到支撑作用的,就是货位系统。

  货位并不是什么新鲜玩意儿,而且也不是电子商务中才有的。大家去超市时候可以注意一下,大部分的产品在货架上的摆放位置是基本固定的,这就是货位的概念。实际上,货位系统是WMS中最为基础的部分,货位系统的设计,在很大程度上决定了WMS系统的表现,尤其是与库存转移相关的操作(包括上架、检货、理货、盘点等,这包括了库房中的大部分操作)的效率和准确性。

  采用货位系统也是情势所需,随着规模的扩大,导致库房所需要管理的SKU数量越来越多,人脑记不住,错误率还特别高,因此引入了信息化系统管理。较为完善的货位信息化系统,包括了产品的货位、数量、状态、属性等特性,这对于库房运营极为必要。B2C业界大佬Amazon,其库房中管理的SKU超过千万种,而国内公司中,卓越的SKU都约150万个(2010年9月),而当当仅图书的SKU就超过100万(2011年2月),而其他的国内领先公司,其SKU数量一般也会超过10万种,如此大的数量,只能依靠电脑系统作管理。

  货位系统也是随着B2C行业的逐步发展,随着业务的需求,一步步地从简单到复杂发展而来的。下面介绍从简单到复杂的几种货位系统。需要说明的是,这几种货位系统并不是相互独立的,而是一步步演进而成,简单的系统往往是复杂系统的基础,复杂系统是简单系统的升级。

  三种货位系统

  1.一一对应

  没有货位系统的情况下,库房管理大量SKU所遇到最大的问题是:找不到所需要的SKU在哪里。因为库房太大,东西太多,人脑的记忆力是有限的,无法应付大规模的货位信息。为了解决这个问题,最为简单的解决方法莫过于划地为牢:

  A. 将库房分成多块区域,分别命名为Location 1,Location 2,……

  B. 把某个SKU放到其中一个区域中,再将这一信息记录下来,形成一张表格如下,这一表格中,SKU与Location(货位)是一一对应的关系。

  SKULocation

  SKU 1Location 1

  SKU 2Location 2

  …………

  C. 每次在往库房中放产品时候,先查一下这张表,看哪些SKU有记录了,就放到记录中的Location去,哪些产品还没有记录,就先放下来,再把Location信息添加到表格中去。

  D. 每次需要使用某一产品时,也同样查表得到这一SKU相对应的Location,然后去对应的Location上取货即可。

  只要按照这一流程,一直维护该表格,所有的SKU的货位信息就在表格中就会都有记录,这样就解决了一开始提到的最为迫切的问题。

  2.多对一

  “一一对应”货位系统解决了最为急迫的问题,但在使用中发现了这一架构的最明显问题:可管理SKU数量有限。

  举个例子,1万平米的库房,除了大约4000平米用于收、发货操作以外,大约有6000平米可以用于存储。存储区域中,通道占了至少60%的面积,实打实的仓储面积,只有2400平米。假设货架有4层,每层高40cm,实际使用存储面积是9600平米。设每个Location的截面是60cm*60cm,即0.36平米,可使用的总Location是2.67万种(以上的计算中,每个货位的最大存储容积仅为0.6*0.6*0.4=0.144m3)。

  若再考虑到产品中存在畅销品,库存量较大,体积超过0.15m3,一个Location放不下,则需要占用更多的空间,那么能够使用的Location数量也只有2万种左右。如果SKU中有大体积的货品,例如冰箱、洗衣机等,数量就更少了。

  这一问题的解决方法也很简单,改变表格中一一对应的关系,为多对一的关系,即在同一个Location中存放多个SKU,如下表,Location 1中同时有SKU 1和SKU 2两种产品。

  SKU Location

  SKU 1Location 1

  SKU 2Location 2

  SKU 3Location 1

  …………
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  之所以可以这样操作,是由电子商务的长尾理论所决定的。长尾理论表明,越靠近长尾的末端,产品的销售量就越小,所需要储备的库存量就越少。只有一、两件货的产品,如果在外型上可以很容易地区分开(例如毛绒玩具和鼠标),放在同一个货位中完全没有问题。这样就实现了可管理SKU数量的增长,使用这样的方法,可管理的SKU数量较基础版货位系统,一般可以增加2倍以上,根据库房所管理的SKU种类不同而不同。

  3. 多对多:

  使用“多对一”货位系统,能够大大提升库房管理SKU的数量,但是同样存在着问题:某一SKU大量备货后,货位上无法全部放下

  受到存货器具(包括货架、托盘等)的限制,库房中单位区域大小是大致固定的,某一个Location最大也不会超过1个托盘的大小。但是库房所管理实物的数量是不确定的,某些特殊促销的SKU在一天内的销售有可能上千件,因此会在促销前大量备货,所备货品在一个Location中根本无法容纳。这是“多对一”的最大问题。

  问题的解决方法也很简单,在“多对一”中,货位的表格是多对一关系,即一个SKU只能放在一个Location中,而一个Location中可以存放多个SKU;如果将这一关系作进一步的拓展,形成多对多的关系,即一个SKU能放在多个Location中,而一个Location中也可以存放多个SKU,则解决了某一SKU大量备货所遇到的问题。一个货位放不下,那就放到第二个货位,不行再加上第三个……货位数据表格示例如下:

  SKU Location

  SKU 1Location 1

  SKU 1Location 2

  SKU 2Location 2

  SKU 3Location 3

  …………

  “多对多”的局限

  以上的三种货位系统实际是层层递进的关系,而“多对多”则是现在国内的大部分B2C企业所使用货位系统的基础原型。

  这一系统有着很明显的优点。首先,它的系统架构相对简单,只需要单独维护一张表格,表格中的数据项仅有两个,所有操作都只针对表格的信息行作处理。

  其次,它的上架操作也相对简单。上架操作时,拣货员先查询是否原来已经存在货位,若已经有货位,则放到已有货位上,若没有,则新建货位。若原有货位上无法放下产品,则直接再找一个能放下的货位,将对应关系添加到表格中去。

  第三,“多对多”系统成本低,所有的操作(包括上架、检货、移货)都可以在电脑上完成,不需要采购专门的设备。

  但是不可避免地,这一系统也有着不小的缺点。

  第一,货位信息冗余不可避免。这一点很好理解,例如Location N上面放了SKU N,后来在逐次出货的过程中,SKU N被一个个地检走了,最后Location N上面并没有SKU N了,但系统上仍然显示着SKU N在Location N上有货。这样的货位信息就是冗余信息,而且在日常的运营中根本无法避免。

  第二,检货效率不高。在一个SKU存在于多个Location时,检货人员需要自行判断到哪一个Location去检货。若出现前一个货位信息冗余的问题,则有可能会让检货人员空跑一趟,这对检货效率的影响非常大。

  第三,盘点困难。库房盘点时,一个SKU在多个货位,盘点时候需要跑来跑去,非常麻烦,且容易出错。

  第四,检货路径低效。在规模化的B2C企业中,检货是批量操作进行的,每一次检货会同时检出数十个订单,然后再进行分检。这也就意味着,检货员一次检货需要检出上百个SKU,这些SKU可能分布在库房的各个角落中,需要事先规划一条最优路径,以提高检货效率。但是在一个SKU存在多个Location的情况下,检货人员有可能需要遍历所有的Location才可以完成检货的任务,效率受到影响。

  第五,检货出错率高。基于该货位系统的检货过程完全是人工操作的,无系统检验,出错率较高。例如,在同一货位上,若摆放了类似的两个SKU,检货人员不小心就会检错。再例如,批量检货时检货员若漏检了某个SKU,则必须要等到分检时候才能够发现错误。

  应对之策

  以上的问题,在“多对多”货位管理的基本框架下,无法通过系统的方式根本解决,而只能通过以下的操作,降低这些缺点和劣势的影响。

  A. 清理冗余信息:

  定期对所有存在两个以上货位的SKU作核实,删除冗余的无用信息。

  B. 规律性地理货:

  对货架上的产品作整理,例如将本段时间的热销品挪到货位体积较大的区域;将销售比较慢的产品挪到货位体积较小的区域,或者和别的产品放到同一个区域;或者是将分散在多个货位的同一个产品并到一起

  C. 日常运营管理:

  A). 当某一产品的货位已经存在,并且货位上有库存时,尽量不新增货位;

  B). 原有货位无法放在所有库存时,可以找一个较大的货位,将所有的库存都放在其中,并删除原有货位;

  C). 类似的产品不放在同一货位;

  以上的这几点可以降低该库存系统的缺点影响,但是无法根除。如何根除呢?且听下回分解。

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当某一SKU货位已经存在,但不够存放剩余商品时,可以依照就近原则选择下一个货位。
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很好学习了
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专家就是专家
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受教 了。学习中
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第一,货位信息冗余不可避免。这一点很好理解,例如Location N上面放了SKU N,后来在逐次出货的过程中,SKU N被一个个地检走了,最后Location N上面并没有SKU N了,但系统上仍然显示着SKU N在Location N上有货。
如果是这样的话应该是系统有问题了,或者说出库的时候系统没有维护而导致的
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这个帖子写得很好,学习了,谢谢!
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很好,值得学习
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