图:物流规划中库容问题分析与解决方法的逻辑图
物流中的库容问题,总体上是物流资源规划的问题,其核心矛盾为:货物的库存机制、未来的业务需求与实际已有的仓库设施空间资源是否匹配。
我们来对这三个要素进行说明:
图:库容与未来业务需求在供应链物流中的位置示意
企业供应链是否对每种货物(SKU)制定了相应的库存机制,比如货物的库存量低于一定的数量后开始触发补货机制,或者是每隔一定的周期每种货物补充一定的数量。如果已构建,物流规划需获取构建库存机制的逻辑。
基于已建立的库存机制,分析其逻辑中是否考虑了物流作业成本以及仓库设施空间约束,如果没有,则需要补充构建。
1. 计算库容需求
基于当前的库存机制以及未来的业务量需求,计算出货物实际的库容需求量(参考具体计算方法)。
1. 从内部物流视角去解决
2. 从内部供应链视角去解决
3. 从物流外包的视角去解决
解决这些问题首先需要对其进行基础数据的分析,基于量化分析中呈现的特征,然后再打开供应链物流的运作结构,分析仓储库容存在的问题,并提出合理的解决办法。
我们来看看对这类问题如何去具体分析与解决。
对于以上的问题,我们将相应的物流数据从信息系统中导出,并对其进行分析,比如将货物的存储特征、出库特征以及入库特征进行ABC分类,便于在后续的解决方法中可使用到已分析的数据。
具体分析方法如下:
导出的库存表中有“日期”、“货物名称”和“库存数量”几个主要的数据,我们可以选择一个初始日期,导出当前日期所有货物名称的库存量。
导出出库表中“出库日期”、“货物名称”、“出库数量”几个主要数据,通过这些数据可以统计每天该货物的出库量。
2. 找出占用空间大的货物
如果导出的库存数据中已经关联了货物的库存物流量,如托盘、件、箱等直接可以物流存储和搬运的物流单元,那么数据中便已经有了物流量。如果还是以货物本身规格进行统计的数量,那么需要转换为物流单元后,再进行库存物流量的统计。
如果可以连续导出周期内每天的库存数据,那么将数据直接导出。也可以通过结合每天的出入库数据计算周期内的库存波动。
对货物进行分类,比如对货物存储量进行统计,量化出仓储空间中各种货物占用空间的比例。
将货物按照库存物流量进行ABC分类,找出占用空间多的A类货物,其中A类货物的比例可以根据仓储运作的具体情况而定,通常是按二八原则进行划分。
出库表中如果有物流单元规格的数据,如箱、托、件等,则在统计分析的时候可以直接使用这些数据,如果只有货物裸料规格的出库量,那么需要将出库量转化为物流单元数据再进行统计。
计算出每天每一种货物(SKU)的出库物流量,并用矩阵进行呈现,纵轴为货物名称,横轴为时间,矩阵中的数据为出库量。
可以通过上面的矩阵,计算出货物周期内的出库总量、每天的出库量以及周期内的出库频次。
将货物通过出库频次和出库量对所有的货物进行ABC分类,找出出库频次高、出库量大的A类货物。
4. 分析货物入库的合理性
导出的入库表如果有物流单元规格的数据,如箱、托、件等,则在统计分析的时候可以直接使用这些数据,如果只有货物裸料规格的入库量,那么需要将入库量转化为物流单元数据再进行统计。
(2) 计算以上导出货物的每天的入库物流量
计算每天每一种货物(SKU)的入库物流量,并用矩阵进行呈现,纵轴为货物名称,横轴为时间,矩阵中的数据为入库量。
(3) 对货物的入库物流量进行统计分析
将货物通过入库频次和入库量,对所有货物进行入库的ABC分类。
(4) 分析各类货物的入库批量与批次
并结合货物的出库需求特征以及供应商属性,分析其库存量与入库批量与批次的合理性。
结合上述的数据分析结果,我们可以从内部物流、内部供应链以及外部物流三个视角去解决库容问题。
结合对库存分析后货物分类的结果,存量大的货物可以采取密集型存储的方式;
如果货物的存储量大,有足够的高度可以利用,并且物流包装容器也可以标准化,那么可以考虑采用立体化仓库的存储方式。
结合对货物出库数据分析的结果,可考虑采用提高对高频货物的分拣与出库作业的频次,或者采用机械化、自动化或者智能化的作业方式,提高作业效率,减少仓库内的缓存空间,提高存储空间资源。
考虑库容能力的约束,以供应链及物流总体最优的视角,建立库存管理与补货机制。对出库分析中,高频货物实现小批量多批次的补货方式,使得货物的流动性更强,这样便可以减少库容的压力。同时对库存分析中,存储量或者占用空间大的货物给予更多的存储空间。
结合企业自身的仓库资源下的库容能力,联合外部3PL的仓储资源,将部分或者全部物流业务外包,提高仓储运作的灵活性,避免波峰波谷时对资源瓶颈以及利用率的影响。可根据出库物流量、库存物流量以及未来的业务发展的增量,对物流资源投入进行物流费用与物流资源投入产出的分析,如果将物流业务外包更利于企业供应链达到运作效率与成本的最优,那么可以采用将物流业务部分或整体外包。
后续文章将继续分析物流规划中的其它难点,欢迎关注。
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