仓库布局,搞懂这两张图就够了

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先来考一考大家,下面两张仓库布局图,哪一个更加好?

难不倒你?

那再来看下这两张对比图,哪个布局更加好?

我们先讲下为什么要关注仓库布局吧。

01

为什么要关注仓库布局?

在仓库操作中,什么操作最耗时?

有一个大概的统计,假如说总工作量是100%的话,那么大概的分布如下:

  • 收货:10%
  • 上架:15%
  • 拣选:55%
  • 检查,包装以及发货:20%

根据订单进行拣选花费仓库大部分的操作精力,如何优化拣选,对仓库的操作效率至关重要。

如果将拣选本身进一步细分的话,移动搬运占比55%,寻找占比15%,拿取占比10%,文件准备和其他工作20%。

所以拣选占到整个仓库作业的大头,而其中移动搬运又占到拣选操作的大头。

如果仓库足够大,那么拣选就必须要考虑分工,分区域进行拣选。但是分工又会带来下游合并包裹的操作。比如我之前就有幸参观过亚马逊的仓库,亚马逊的中心仓确实非常大,就采用了分工区域拣选,下游包裹合并的操作。

另外一件对拣选,尤其是搬运和移动非常重要的事情就是:仓库布局。

以我自己的观察,大部分的工业企业对仓库布局的关注是不够的。

重要布局要素:收货和发货位置

收货和发货代表了仓库流程的起始和终结,也非常大程度上决定了仓库运营的效率。

从收货和发货的位置上来考虑,其实只有两种大的布局:

-贯穿性仓库:收货和发货在相反的位置

-U型流仓库:收货和发货在相同的位置

02

收发货位置的不同,会造成了什么样的效率影响呢?

要评估效率,就要看从收到发走完一个流程的路径。

在贯穿型仓库中,中间的一排大直道,是从收到发最短的路径。

而另外一个特别有意思的特点是,在同一列上的货物的效率是相同的。怎么理解?因为同样都要走完收货到上架加上配送到发货的整个路径,在同一列上的货物的路径最终是一样的。

而不同的列,则有着不同的效率水平。

如果说这个仓库因为某种原因收发的位置都跑到最右边去,那整个仓库的效率就变差了,因为最左边那一列的效率就变成两倍低效。

与此相对的,在U型仓库里,收发位置非常的近,这就造成了一个黄金三角区,在靠近这个黄金三角区的地方,收发非常的方便,比流通性仓库效率要高得多!但是,这个区域却没有多大。而在远端的角落里,则非常的不方便。

所以这两种大的布局方式对比,如果要用一句话来对比的话,那么贯穿型仓库是相对的平均主义,有比较多还算不错的库位,比较少的很不方便的库位;而U型仓库则是好的更好,差的更差。

当然这两种大的布局方案还有一些其他的特点,比如U型仓库收发货的卸货平台是可以共用的,而且U型还有另外一个隐藏的属性:如果想提高叉车效率减少叉车的空载,经常采用的一个办法就是合并上架操作和捡货操作,让一部叉车在上架完成以后,直接去操作一个捡货,那么当收发货区都在一个地方的时候,这么做才更加合理。

在条件允许的情况下,贯穿型仓库更加适合物流量大,没有非常显著的高当量的SKU;而U型仓库则更加适合有明显长尾效应的业务。

添加横向走道

我们前面举得例子都是一整排的货架,在实际中像这种横向走道也非常常见,可以为货位间的走动提供一个更加方便的路径。当然增加横向通道是有成本的,减少了可以仓储的面积,而且如果是贯穿型仓库的话,等于所有的货物在整个进出库过程中都需要过一次马路。

03

那么回到我们最初的问题,你的答案会不会不一样呢?

我来讲一下我的观点。

这两张图里的布局都是贯穿型仓库。在第一张图里,左边所有的货物都比右边的要少走一些路。右边的也不是一点好处都没有,比如说它的中央大直道就更加长,能放更多的货物。当然因为仓库的纵深更加深了,所以右边更加可能会需要增加横向走道。总体来讲,左边更好。

第二张图,因为都是贯穿型,增加横向走道的影响对所有货物的进出影响都是一样的。横向走道本身的位置更多的是影响货位间物流的便利性,一般来讲,横向走道在中间大概率上是最合理的,最大可能性的减小货位间移动的距离。

像图二左右两个方案都偏向一边的,也很难讲哪一个会更好一点。再没有更多信息的前提下,我认为两个方案一样。

用热力图来表达货位位置

就好像商场里location非常重要一样,一个仓库里就是有这种黄金位置,代表了更低的操作成本。

我们可以用excel简单的搭建一个热力图分析,就能够快速的判断出仓库中相对位置的好与坏。

下图就是我在一个项目上对一个“凹”字型仓库做的热力图分析。具体做法也很简单,就是讲进出库位置的值定成0,其他所有位置都计算出距离进出库位置的综合绝对值,差距越大的颜色越深。

把货物摆在适当的货位上

把最黄金的货位留给你最繁忙的SKU。就是这么简单。

其实很多时候,不用管理层多啰嗦,“会偷懒”的仓库操作人员都非常自觉的把最货量最大的产品放在最方便的地方了。根据我的经验,反而是那些发货量在中间段的货位位置,经过分析有着更加优化的可能性。

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