企业经营中的产供销协同,或者说S&OP实施,平移至2B仓库运营亦通,销,即作业任务;供,即配置产能;产,即实际产量。通过从需求到供给到交付的端到端监测,我们可以围绕2B仓库运营,实现任务的分解、资源的点检和达成的复盘,从而识别瓶颈,发现卡点,提炼亮点,干预改善。
具体来看,典型的2B仓库,任务来自于OMS(所谓OMS,即非OMS,是名OMS),我们暂以发货任务举例:
基于发货任务的下达或释放提前期及任务量,结合发货任务分解的各工序(如下架、零拣、平移、复核、发货、装车等)的基础效率(可能是出勤工时效率或有效工时效率)、出勤时间或有效工时,我们可以由前面说的销(作业任务)转换出供(配置产能),并进一步测算出所需资源(作业线组数,每组作业线的配置或构成),结合实际配置碰撞,可知现有配置存在冗余或缺口,进而有效干预。譬如冗余,或追加任务,或理货盘点,或休整培训;若是缺口,或增配资源,或延长工时,或针对性激励以提高单产。
然而,配置产能不一定会如愿转换成实际产量,或高或低,放大或者缩小产能转换率的因素诸多,常在嘴边的如“货散车晚加急单”或“货整车准无插单”;如果是多单体库,则更受纵向的工序是否无缝(墙内外的咬合)和横向的库间是否联动(库与库的串联)影响,动线的动态调整,可能锦上添花或雪上加霜。而更全然的,可通过工单、工期、工种、工序、工艺、工具、工位去点检自查,是通过人、机、物、法、环、能、信、安、质、去识别瓶颈或改善机会。
基于场景的多变、约束的多维和要素的多样,即便手法与规则外化入流程,内化至系统,也无法确保不同控盘、看盘、操盘者的输出大同小异,甚至可能会大相径庭,我们可以思考下,如何通过产供销的正向和逆向的推导、试算、回顾,实现任务有谱,产能识谱,产量靠谱。
从仓储规划,看DeepSeek的实用性、局限性和突破之道
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