文/宋书琴 任宏波
随着消费多样化、生产柔性化、流通高效化时代的到来,物流配送的敏捷化是成为重要发展趋势。客户对物流服务的要求越来越高,需求更倾向于多批次、多品种、小批量、短周期等,对仓储作业效率提出更高要求。物流中心为了降低仓储管理成本,提高效益,不断通过优化拣选作业来提升仓储管理效率。不过,大多数物流中心普遍存在因订单拣选方式不当或货位划分不合理而造成的物流仓储效率低下问题。
图1 EQ分析柏拉图
图2 订单品种EN图
图3 每种产品订货量IQ
图4 每种产品出货频率
表1 公司主营产品
表2 订单出货量EQ分析
表3 订单品种数EN分析
表4 产品整件IQ-ABC分类统计表
表5 产品整件IK-ABC分类统计表
表6 AB类货物名称汇总
目前仓储布局优化研究较多,如采用ABC分类法和商品关联法对货物货位分配进行设计,并结合聚类分析法对订单分批拣选模式进行优化,通过EIQ分析对配送中心仓储布局进行优化,提升出货效率。本文以仁宝集团为例,收集配送中心订单,采用EIQ分析、ABC分类法对订单数据进行分析,对货物仓储布局进行合理规划设计,以提高企业的出入库效率。
仁宝集团始建于1984年,总部位于台北市内湖区,公司凭着专业的经营团队和坚强的研发实力,成为全球笔记本电脑制造龙头,连续九年名列美国《商业周刊》评选的世界科技百强企业;其主要产品有NB产品、视讯产品、数位媒体产品、智慧型装置产品、车用电子产品等(如表1)。公司先后在昆山、成都设立厂房用于产品生产和配送。其中,仁宝昆山厂2000年 6 月成立,主要生产笔记型电脑,拥有CET、CIC、CIT、CIT2等四个厂房。仁宝集团成都厂2011年开始运作,共两个厂房,面积达25万平方米,基地项目产品包括笔记本电脑、All-IN-OnePC一体机电脑、平板电脑、电视等等。本文主要对仁宝集团成都配送中心的仓储布局进行优化分析。
成都配送中心为仁宝集团的子配送中心,面向周围城市的微小型企业发送货物。随着公司业务增加,仁宝集团成都配送中心货品出入库订单剧增,经常出现货物入库堆积库外或者货物出库拥堵的现象。出现这种情况的原因,主要是配送中心货物布局安排不科学。本文通过分析仁宝集团成都配送中心的作业过程,发现产品出库存在效率低下的问题,并对存储布局进行分析,提出优化方案。
仁宝集团成都配送中心共有289种产品,按照ABC分类法对仁宝集团的产品进行划分,物料价值最为贵重的产品归为A类,物料价值较为贵重的归为B类,价值低的归为C类。从2014年某天的订单中随机抽取300份订单作为分析数据发现,公司出库订单中大多数为散件出库,占比90%,以整件为单位的出库订单最少,所以整件区可以为散件区进行补货。
EQ分析为订单数量与订单总订货量的关系进行分析,可决定订单处理的原则,分拣系统的规划来影响出货方式,根据出货量大小对其ABC分类。将所有订单输入表格中绘制出图1,并得出EQ分析,如表2。
由图1、表2得出,公司每次订货量在20到60之间的订单,订货量多,订单相对较多,作为A类重点管理。订货量在60到140之间订货量多,订单较少,归为B类。C类订单量及订货量都较少,所以在仓储布局中可以将其放置在离出入库较远的地方。
图6 堆垛机设备运行保障体系图
EN分析为订单订货种类与订单之间的关系,分析产品的重要程度以及运量规模,可用于储存系统和规划选用、储位、空间估算,并影响分拣方式。仁宝集团成都配送中心货品种类为289种,根据EN走势图可以得出,订单处理方式采取摘果式处理更合适。摘果式处理订单在配送中心巡回过程中对产品存放要求并不高,所以A、B、C类产品存放布局可以按照EQ的分析结论。订单品种EN图,如图2。订单品种数EN分析,如表3。
IQ分析为每种货物与其出货量之间的关系。了解每个品种的订货量,对处理订单的方式有很大影响,并影响出货方式,由图3可知,1-30产品应归为A类,30到100分为B类,其他为C类。表4为产品整件IQ-ABC分类统计表。
IK分析为品项受订次数,统计各种品种被不同客户重复订货次数,有助于了解各产品的出货频率,如图4。
IK分析结论:各品种出货频率出现两极分化,按照ABC法对其归类,对A类品种重点管理,1到36设为A类,36到65归为B类,其他为C类。如表5。
通过EQ、EN、IQ、IK分析,对仁宝集团289类产品整体进行ABC类产品划分结果,如表6。
根据IQ、IK分析以及ABC分类法对其分类,A类货物应该放到距离分拣区较近的地方,B、C次之。根据EQ、EN分析,公司大部分订单相似,订单批量不大,但货物种类多,应选用通道式货架。将货物分区后,根据EQ与EN分析得出仁宝集团订单出货两级分化,对于较大订单,考虑由整件分拣区出库,分区处理,每区由专人负责处理。图5为优化后的配送中心仓储区布局。