基于第三方物流公司服务优化方案研究

文/肖琪敏 张志颖 曾思钰 李奇蓬

基于第三方物流公司服务优化方案研究

文/肖琪敏 张志颖 曾思钰 李奇蓬

随着电商时代的到来，物流运输业备受关注，近年来，物流优化方案成为众多学者研究的一个热点，本文将焦点放在了第三方物流公司服务方案的优化研究上，针对因预测不准确而造成的缺货损失，大量产品积压造成的库存成本过高等问题提出了解决建议方案，优化入库、拣货、出库整个作业流程，提高整个作业的效率。

第三方物流服务公司；ABC分类法；ARIMA模型；安全库存；拣货路径

引言

仓储作业是物流供应链的一部分，对整个物流作业的效率有着决定性的影响，本文以仓库出入系统为实际研究对象，通过对其工作模式作业流程分析，找出影响系统的关键因素，发现作业过程中的瓶颈以及存在的问题。然后根据现有仓库系统现状，设计了适合现有仓库作业系统的仓库设置规划方案，对整个第三方物流公司服务方案进行优化，提高了整体作业的效率，为仓储物流的发展提出了建设化的建议。（见表1）

一、物流仓库整体设施情况调研结果

经过对现有第三方物流服务公司的调研，对物流仓库共有的基础设施做如下整理：

二、问题分析及优化

2.1因库存预测不准确而引起的缺货损失

控制库存量既要保证安全库存防止因缺货带来的损失，又要避免因货物积压引起的仓库货位库存量的浪费，准确地保持一定的库存，这就需要管理人员对仓库最大库存量及各类货物的安全库存进行精准地预测。

2.1.1物流中心可用库存量预测

存货周转就是对暂时未卖出的货架上的产品依据先进先出的原则进行循环。存货周转包括两种类型：前线存货和后备存货的周转。前线存货是指陈列在货架或者零售商购物环境处的散装商品，后备存货指的是存放在仓库内的用于补货的货物。库存周转天数为10～20天，存储区库存量维持在80%左右。

通过对物流中心的调研，可以计算出仓库内托盘储位的数量（包括立体仓库和普通货架）假设为3488个、阁楼货架储位假设为828以及拣货储位数量假设为384。

计算库存容量时，假设货物包装规格600mm×400mm×500mm、440mm×320mm×300mm、300mm×240mm×230mm的货物占比分别为15%、65%、20%。每个阁楼储位可存放3箱货物，每个拣货储位可存放4箱货物。

表1 物流仓库调研结果

表2 安全系数表

图1 立体仓库储位设计方案

由此可计算出库存最大容量：

库存最大容量=3488×(10×0.15+24×0.65+6 0×0.15)+828×3+384×4=105172(箱)

可用库存容量=最大库存容量×(1-80%)=21034(箱)

2.1.2安全库存的预测

安全库存量是为了防止需求率增长和到货延期所引起的缺货而设置的仓库最低储存量，在保证物流的畅通的基础上做最少量的库存，一般情况下，安全库存量需保持稳定不变，稍有变化，便需要尽快补齐。

安全库存量的计算公式：安全库存量=α*Δ

α：安全系数（见表2）

Δ：需求量变化偏差值

2.1.3销售量的预测

准确地预测下一个时间单位的销售量，可以更精确地控制相关产品的库存量，保证货物的供求平衡，本文利用ARIMA模型进行预测。AR是自回归，p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。

研究ARIMA模型建模步骤

1.根据时间序列的序列图、自相关函数和偏自相关函数图检验其趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行判断。

2.对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。

3.根据时间序列模型的识别规则，确定相应的模型参数。

4.进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。

5.利用已通过检验的模型进行预测分析。

2.2货位安排不合理

合理安排每种货位的储位，既可以充分地利用仓库的储位，更能提高入库、拣货、出货整个流程的工作效率，本文首先采用ABC分类法将货物进行分类，根据分类结果以及各类货物的特征进行货位安排。

ABC分类基本思路：

一级分类：根据年销量金额对产品进行分类，计算累计频率，按照2080原则排序分类。

二级类间排序：针对于ABC每类产品内部，根据每类产品流通速度进行排序（由年销量可反映），进行二级分类

经过对仓库货物的往年销量表以及货物的基本信息表研究分析，我们认为，对于配送中心来说，某种产品的年销售额可以直观地反应某种产品的重要程度，研究ABC的分类步骤如下：

第一步，计算：

1.计算每一种产品的年销量金额：

2.计算全部商品年总销量金额：

3.计算每种产品年销量金额占年总销量金额比：

第二步，制作ABC分析表，计算累计频率由大到小排序。

第三步，根据累计频率表，制作ABC分析图。

第四步，ABC分类完成后，根据每种产品年销量来进行ABC各类内部之间的排序。

2.2.1存储储位设计及指派

存储储位主要分为两部分区域：立体仓库存储储位和普通货架存储储位。

对于立体仓库存储储位来说，本研究将各类产品指派的标准如下：

1.基础：为了使每个堆垛机工作量大致相同，使每种产品均匀地放在每一排（排：水平于地面），确保某个堆垛机不会因为货位安排不合理过度使用而损坏，也不会产品分布不均匀导致其他堆垛机闲置造成时间成本的提高。

2.分区而治：将同一种公司的同类产品尽量放在一起，保证调用时的效率。

3.使A类产品均匀地分布在靠近出库口底层的位置。因为A类产品周转率最高，根据“两点之间直线最短原则”将其放置在离出库口最近的位置，最大程度地提高了A类产品在出货时的效率，减少了堆垛机工作的路径和时间。

4.使C类产品均匀地分布在靠近入口顶层的位置。C类产品周转率最低，出货频率较低，品种数量占比很大，入库时需要调用堆垛机的次数相对较多，这样安排能使堆垛机在对C类产品进行入库操作时最小化减少时间成本提高堆垛机路径优化效率。

5.使B类产品均匀地分布在立体仓库正中心偏左位置。B类产品周转率和产品种类居于A和C类产品中间，根据A、C两类指派原则与方法容易分析到B类产品的指派。

2.2.2拣货储位的设计及指派

拣货储位主要有两种：电子货架拣货区和阁楼货架拣货区。

对于电子标签货架来说，储位设计及产品指派的标准如下：

1.将A类产品放置在电子货架拣货区中，保证拣货过程中的拣货效率。

2.分区而治：将同一种公司的同类产品尽量放在一起，保证调用时的效率。

3.摆放层数：由于电子标签货架只有两层且每层层高安排合理，故不做具体放置要求。

对于阁楼货架拣货区来说，储位设计及产品指派的标准如下：

1.由于B的周转率比C较高，B1区靠近传送带，故B1区货架位置优于B2区，将B类产品放置在B1区左侧货架位置，C类产品放置在B2区左侧货架位置。

2.分区而治：将同一种公司的同类产品尽量放在一起，保证调用时的效率。

3.摆放层数：将B类商品尽量放置在货架中层方便拣货员提高拣货效率。

由于C的周转率较低，将C类商品放置在下层或者上层。

根据以上思想，做出如下的货物储位安排：

1.立体仓库储位设计方案：（见图1）

区域划分原则：同类货物离出货口空间距离大致相同，A类货物离出货口最近，B类适中，C类最远

结论：将所有A类货物放在上图中左侧三角形区域

将所有B类货物放在上图中间梯形区域

将所有C类货物放在上图中右侧梯形内

2.普通货架区储位设计方案（见图2）

图2 普通货架区储位设计方案

普通货架特点：在视野范围内，易于监管、便于盘存

结论：将A类货物放普通货架区存储

安排原因：A类货物周转率大、价值较高、需要重点监管，以免货物损坏、丢失造成的损失

3.阁楼货架储位设计方案（见图3）

图3 阁楼货架储位设计方案

阁楼货架拣货B1区：放置B类商品，卓悦电磁炉等5种商品

阁楼货架拣货B2区：放置C类商品，卓越榨汁机等11种商品

2.3作业流程优化

在整个作业流程中，拣货因订单的不同会存在诸多的多样性，占整个作业流程最大比重（如下图），因此，我们把优化重点放在拣货这个具体流程，对拣货方式和拣货路径进行了优化。

2.3.1拣货方式

将该物流中心收到的订单数据进行处理，按产品种类、每个收货人、产品ABC类型进行统计分析。

根据订单分析表结果，分析产品ABC类型，选择拣货时的拣货储位及存储储位。

根据订单分析表结果，分析订单中的所有产品的体积大小尺寸和规格，结合码盘方式，得到每种货物在码盘时最多可堆放数量进行分析，进而分析选择拣选方式。

分析：对于小件物品，为了在同一时段达到最高的拣货效率、节约时间成本，本研究采用以分类为前提的播种式分拣为主（即分播），与智能订单波次合单+拣选复核区二次拣选相结合的模式。

即拣选模式：PDA手持RF射频拣货技术+智能订单波次合单处理+电子标签分播模式

由此，为了提高拣货的工作效率，我们对拣货的路径进行了优化，现仓库采用的拣货路径有两种：回转路径和穿越十中点回转式路径，对仓库的布局进行合理的假设，我们得到如下的拣货路径：（见图4、5）

图4 回转路径拣货路线图

图5 穿越+中点回转式拣货路径图

针对上述两中拣货路径存在的问题，我们对拣货路径进行了如下优化：（见图6）

通过上述优化，现有的拣货路径总长为：24+40=64m，相比于回转路径提高了150%，相比于回转式拣货路径提高了90.6%。

总结

图6 优化方案

第三方物流公司服务优化方案对整个物流供应链的效率有着决定性的影响，国内对于物流系统的优化研究已经相当成熟，本文在了解现有仓库的运行模式的基础上，进行了适当的数据模型假设，并进行研究分析，在较短的时间内验证了方案的合理性，本文在前人研究的基础上，针对预测不准造成的缺货损失，货位安排不合理，拣货效率低等亟待解决的问题，运用现有的技术和智能算法，提出了优化方案，为第三方物流服务公司的改进提出了可参考建议。

（作者单位：大连理工大学）

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