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倉儲管理

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雙11爆倉?倉庫經(jīng)理告訴你制勝錦囊!

發(fā)布者:貨之家  來源:http://dndsk.cn  發(fā)布日期:2018-10-12  瀏覽:2222次

摘要:今年的雙11已經(jīng)步入倒計時,很多商家已經(jīng)開始準備了,每次談到雙11,大家內(nèi)心都是比較矛盾和糾結(jié)的,單量多的時候希望下次少一點就好了,少的時候又希望多一點,還沒來的及發(fā)揮功力,訂單就沒了。我聽到過最多的吐槽是“雙11就是賠錢賺吆喝的”。較大力度的折扣帶來爆炸式單量的同時,也帶來了爆炸式的客訴和退貨,而...
 

今年的雙11已經(jīng)步入倒計時,很多商家已經(jīng)開始準備了,每次談到雙11,大家內(nèi)心都是比較矛盾和糾結(jié)的,單量多的時候希望下次少一點就好了,少的時候又希望多一點,還沒來的及發(fā)揮功力,訂單就沒了。我聽到過最多的吐槽是“雙11就是賠錢賺吆喝的”。較大力度的折扣帶來爆炸式單量的同時,也帶來了爆炸式的客訴和退貨,而客訴的鍋通常都是直接朝著咱們這些干倉儲、干物流的老鐵們砸過來。


細心的小兄弟會進行萬全的準備,但是當(dāng)雙11真的如約而至的時候,那些本以為會避免的問題又再一次出現(xiàn),當(dāng)所有人都焦頭爛額的時候,問題越發(fā)的頻繁,仿佛在說:我們會遲到,但從來不爽約。我身邊很多朋友都有這樣的感覺,相同的問題總是反反復(fù)復(fù),如影隨形;所以希望今天分享的內(nèi)容能夠給大家在后面的雙11帶來一些啟發(fā)。


首先針對雙11常見的問題,從宏觀角度來講,我認為主要可以概括為以下四個因素所引發(fā)出來:人、貨、場、單。將以上四個因素細化來講,可以細分出如下的問題,我們一起來看看這些問題你有沒有遇到過。


一、人員要素所引發(fā)的各種問題


1、人員的分工混亂


人員的分工混亂,尤其是多層級崗位的人員職責(zé)模糊,這類問題的主要起因為:企業(yè)為了滿足雙11的大規(guī)模訂單需求增加人力,通常做法是增加大量的臨時用工來緩解雙11訂單量大的壓力。這意味著到了雙11會有高于平時數(shù)倍甚至數(shù)十倍的人員需要進行管理,這無形的給倉儲管理人員帶來了巨大的壓力,如果不提前做好應(yīng)對方案,現(xiàn)場一定會像國慶時的熱門旅游景點一樣熱鬧。


因此當(dāng)面臨人員分工問題時,一定要提前做好充分預(yù)案,這一步至關(guān)重要,將直接影響到作為總指揮官的你的工作壓力,合理的方案將會為你在雙11期間爭取大量的時間,能夠以上帝視角去審視每個環(huán)節(jié)的變化,從而作出相應(yīng)的排兵布陣。


方案中要首先要將內(nèi)部員工進行合理分組,他們是你最大的王牌,這里可以參考sop的流程和訂單預(yù)測或者日發(fā)貨計劃來進行分組和人員比例的分配,并明確每個分組崗位的職責(zé),確認組長以保證小組穩(wěn)定產(chǎn)出的同時,能夠處理和匯報異常情況。


接著確定各環(huán)節(jié)的交接人及流程保證所有環(huán)節(jié)閉環(huán)。例如,雙11時很多倉庫會提前預(yù)打包,預(yù)打包區(qū)的商品領(lǐng)料,揀貨員和庫管員之間要依據(jù)訂單做好交接工作,保證訂單和庫存的準確,在每個分組中除了指定組長明確職責(zé)外,還需將內(nèi)部員工盡可能的分解到各個小組中去,以保證每個小組都有熟練的老司機,比如打包組細分到每個小組時都能有至少一個內(nèi)部員工參與其中,這里除了給內(nèi)部員工根據(jù)現(xiàn)狀重新分組明確職責(zé)外,還解決了平時多崗位員工雙11迷茫的問題。


接下來就要根據(jù)每日的訂單完成計劃確定每個組的臨時人員數(shù)量,最好在計劃中向勞務(wù)公司多要兩到三個名額,以解決勞務(wù)公司人員不足和不符合要求的人員替換的問題。


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2、人員數(shù)量不足


這個問題的原因其實上面已經(jīng)帶到,因為訂單量的增長超出了日常的作業(yè)峰值,通常倉庫的做法是聘用臨時工來解決這個問題。下圖是勞務(wù)進出場的流程案例,供大家參考。


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如果企業(yè)是屬于日常做活動的那一類,可以考慮找一兩家長期合作的勞務(wù)公司達成戰(zhàn)略合作,第一可以有效的控制賬期,從而降低人員成本;第二可以保證一定比例的人員對業(yè)務(wù)的熟悉程度,好的甚至可以直接招募;第三可以保證人員素質(zhì),與勞務(wù)方之間的約束力更強。


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還有一部分的倉庫喜歡申請讓公司其他部門或門店的同事到倉庫支援雙11,方法也是可行的,但是我個人不太建議。首先拋開每個部門都有自身工作職責(zé)不談,跨部門同事支援雙11,倉庫的約束力、工作效率難以保障,且差錯率難以問責(zé),只會激化不必要的部門矛盾,當(dāng)然前后期的一些工作例如盤點可以采用此方案來解決。

 

3、人員業(yè)務(wù)生疏


在大多數(shù)倉庫中,內(nèi)部員工跨崗位協(xié)助的情況是很常見的,即使像京東這樣的電商巨頭跨崗位工作在其倉庫中也是家常便飯,所以內(nèi)部員工對自家業(yè)務(wù)基本了然于胸,即便是陌生的崗位也可以在短時間內(nèi)上手。


問題主要就集中到了臨時人員身上,我給出的方案是:在雙11前務(wù)必給臨時人員做好學(xué)習(xí)培訓(xùn)工作,提前參與到各崗位的工作中去熟悉業(yè)務(wù),如果能如第二點提到的有穩(wěn)定的熟悉自家業(yè)務(wù)的臨時人員則最佳;接著就是通過合理分組和內(nèi)部人員帶教的方式保障每個小組的產(chǎn)出;最后一點,把臨時人員盡可能的安排到門檻相對較低的崗位,做好庫存的交接和轉(zhuǎn)移工作。

 

4、人員績效統(tǒng)計


現(xiàn)在倉庫中計件的績效模式非常常見,能者多勞,多勞多得也很合乎情理,通常倉儲管理系統(tǒng)都有非常細化的人員工作績效統(tǒng)計。


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上圖為C-WMS的拉卡揀貨功能

 

涉及到系統(tǒng)以外的工作可以由交接至組長處的單據(jù)進行統(tǒng)計匯總,最好細化到小組成員,針對勞務(wù)公司也要做好職責(zé)確認,明確賠償標準避免日后結(jié)算時扯皮。下表是勞務(wù)外包績效考核案例,供大家參考。


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二、貨物即庫存所引發(fā)的問題


1、庫存混亂準確率低


這一點我相信大家應(yīng)該都有比較深刻的感悟,也是個老生常談的問題。導(dǎo)致庫存混亂的原因有很多,最常見的是日常收發(fā)貨時的差錯,上架、揀選、補貨時的人為失誤,尤其是揀貨,為了個人方便,不依據(jù)系統(tǒng)指引的庫位隨意揀選,同樣會導(dǎo)致庫存的異常。


訂單的取消機制不合理,也會導(dǎo)致已經(jīng)揀選的商品在逆向流程中出現(xiàn)問題;再加上在庫過程中的日常損耗、移庫盤點損益時的粗心大意都會導(dǎo)致庫存異常。單個的庫存異常如果不定期修正,庫存狀況會持續(xù)惡化,就像腫瘤一般越發(fā)的嚴重。


庫存管理也是日常倉儲管理中最常見的問題,通常采用盤點+損益的方式來保障庫存準確和異常庫存的修正,盤點+損益也是目前最行之有效的方法,但是同樣與之隨行的是更多的衍生問題。再者,就是通過庫位優(yōu)化的方式,將庫存布局優(yōu)化得更加合理,更有利于庫存管理和盤點工作,同樣會降低庫存出錯概率。


我們經(jīng)常提到的云倉、前置倉、門店后倉其實就是一種庫位優(yōu)化的模式,只是更宏觀,通過數(shù)據(jù)分析的結(jié)果將庫存調(diào)撥到離客戶最近的分倉、前置倉,本質(zhì)就是一種庫存優(yōu)化的方式。和我們在庫內(nèi)將同SKU、同品類集中存儲、對SKU做ABC分類存儲等做法是殊途同歸的。


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2、庫存盤點困難


盤點是解決庫存問題的一大重要手段,在雙11來臨前做好盤點工作,保障庫存準確穩(wěn)定是不是就可無一失了呢?


當(dāng)我們著手盤點時會發(fā)現(xiàn)倉庫庫存太高,尤其是雙11即將開始,倉庫的備貨量和sku數(shù)超出了平時的數(shù)倍,再加上其他各項準備工作,無疑給盤點增加了難度,于是又面臨了一個新的問題:如何解決盤點困難無從下手、事倍功半的問題?


盤點主要分為:異動盤點(也叫動碰盤點)、靜態(tài)盤點(也叫計劃盤點)、動態(tài)盤點(也叫循環(huán)盤點)這幾種盤點類型。哪一種盤點最適合雙11這種場景呢?


我建議采用動碰盤點結(jié)合循環(huán)盤點的方式。

動碰盤點可以利用每天的零碎時間保障發(fā)生庫存變化的庫位庫存準確,既對之前的訂單進行了復(fù)查又保證了常規(guī)庫位的庫存準確性。

循環(huán)盤點則要根據(jù)優(yōu)先級進行,優(yōu)先針對A類商品,也就是雙11的爆款或者快消類商品進行集中盤點,這樣可以保證盤點的效率最大化,利用有限的時間盤點出貨頻率最高的商品和庫位,從而保障更多的訂單正常。


這里有幾個評判A類商品的指標供大家參考:


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3、如何保障庫存盤點的準確性


最簡單的做法就是將盤點的數(shù)據(jù)與原始庫存數(shù)據(jù)進行核對,找出差異較大的部分,分配給不同的盤點人員進行復(fù)盤,保障盤點的可靠性,特別注意要保證多套系統(tǒng)間的庫存一致,當(dāng)WMS完成庫存修正后,一定要檢查上下游系統(tǒng)間的庫存是否一致,差異部分要及時調(diào)整。

 

4、揀選出錯


實際作業(yè)中會出現(xiàn)很多始料未及的狀況,日常揀選出錯是非常常見的,即使應(yīng)用RF甚至機器人的貨到人揀選也難以避免這類情況的發(fā)生。


常規(guī)揀選中的多揀、漏揀、串揀,都可以依據(jù)揀貨單或者系統(tǒng)中的揀選紀錄找到原始庫位進行處理,就不累述了。這里和大家分享一個比較特殊極端的場景:比如在復(fù)核時會發(fā)現(xiàn)揀貨員有時會犯這樣一個錯誤:錯揀了揀貨單上并沒有的sku,當(dāng)你問他是從哪個庫位揀出來的時候,他又不記得了,面對這樣的情況,常規(guī)做法是查出這個sku的庫存明細,逐一盤點查找是哪個庫位缺少了,這樣糾錯雖然合理但極其消耗時間。我們也可以借助系統(tǒng)來簡化操作,將商品從異常區(qū)借一個負庫存移出來至常規(guī)庫位中,這樣總庫存還是正確的,當(dāng)發(fā)現(xiàn)實際出錯的庫位時再將出錯的庫存移入異常區(qū),抵消借出的負庫存,這樣可以保證每個環(huán)節(jié)相互獨立,通過最小的操作完成調(diào)整且盡可能的不影響其他作業(yè)。


三、場地使用空間運用的問題


1、倉庫庫容不足倉庫爆倉


爆倉幾乎是每年雙11的熱門詞,不僅僅是自家倉庫的爆倉,承運商爆倉導(dǎo)致的運力不足現(xiàn)象也是屢見不鮮。


庫存?zhèn)湄浟康脑黾右馕吨枰蟮目臻g存儲商品,訂單量增加意味著需要更大的空間進行作業(yè),這里可以看出有兩個空間是最為重要的:作業(yè)區(qū)空間、倉儲庫存空間,這些都給有限的倉庫空間帶來了巨大挑戰(zhàn)。


我見過很多犧牲作業(yè)區(qū)空間去滿足庫存空間的例子,更有甚者連動線巷道、消防通道都不放過的,這種方式往往是整體混亂,效率低下的開始。


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應(yīng)對空間問題,還是有其他方法可以處理的。比如先計算大致所需的整體空間,再進行合理的空間規(guī)劃,有過倉儲規(guī)劃經(jīng)驗的朋友應(yīng)該深有體會,前期有效的數(shù)據(jù)分析對后期規(guī)劃的合理性十分有益。


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還可以根據(jù)自身的倉庫情況采取一些簡單的措施提高倉庫利用率。比如將耗材存放在月臺,預(yù)打包的作業(yè)區(qū)設(shè)置在月臺貨主外倉,在倉外搭建活動棚倉,條件允許可以租用就近的倉庫,將大批量商品通過地堆集中存儲不留巷道,利用高度空間托盤疊加,預(yù)打包商品存于活動棚倉等,記得做好防盜工作。


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庫內(nèi)按照前面提到的庫位優(yōu)化策略做一些調(diào)整,將滯銷商品后移,同時充分利用固定的貨架或托盤空間,如零散的sku集中存儲,提高貨位混放上限,但不宜過多,以免影響揀貨效率,數(shù)量控制在3-5個sku為最佳。


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對于揀選區(qū)域來說,盡可能的不去影響作業(yè),尤其是揀貨的動線巷道。有的朋友會疑惑,擴大了平面空間會增加揀選面積,拉長了揀選距離,揀貨效率不就會下降了嗎?這么說沒有錯,是多開3公里到達目的地還是遙遙無期地堵在三環(huán)的高架上,我相信大家都會作出明智的選擇。等大促結(jié)束后大家分析數(shù)據(jù)時一定會發(fā)現(xiàn)這段時間的坪效會是出奇的高,最后強調(diào)一下,無論什么情況下消防通道不能堵,畢竟安全第一。


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倉庫7s的作用遠遠不止好看這么簡單,除了能夠更好利用倉庫空間外,對正常作業(yè)效率提升也十分顯著,倉庫作業(yè)耗時最多的莫過于行走,即使是機器人也要不斷負重行走,因此越是在雙11期間越要保證庫容良好,需要安排專人負責(zé)巷道雜物清理與物料耗材歸整。


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四、大批量訂單所引發(fā)的大型車禍現(xiàn)場


專業(yè)的倉儲管理系統(tǒng)中有一個非常重要的功能——波次管理,可以有效地對大批量訂單進行數(shù)據(jù)分析和處理,從而保證訂單的處理效率和流水線般的穩(wěn)定生產(chǎn),波次規(guī)則配置得不夠合理會導(dǎo)致現(xiàn)場情況非?;靵y。


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上圖為C-WMS的訂單結(jié)構(gòu)分析功能

 

1、揀貨效率低下


對雙11訂單來說,最棘手的問題莫過于揀貨效率低下。效率低下的環(huán)節(jié)并不止揀貨,但是揀貨是其中最核心最重要的環(huán)節(jié),因此也最被在意。


揀貨效率之所以低下是由于訂單量突然井噴,引發(fā)補貨量增大、存儲量增大導(dǎo)致揀選面積增加、揀貨動線變長、巷道擁堵、臨時工生疏、sku過多且分散等問題。


因此要保證揀貨效率就要保證A類商品的集中存儲,揀選人數(shù)在同區(qū)域的控制、巷道的暢通,這些都是最基本也較常規(guī)、高效的解決方法。


如果我們能夠利用訂單結(jié)構(gòu)中的規(guī)則,通過波次控制揀貨節(jié)奏,會給揀貨帶來質(zhì)的提升。由于雙11的訂單規(guī)?;攸c,訂單的重合率基數(shù)也會被放大,我們可以充分利用這一點對訂單進行聚合。


舉個例子說明,假設(shè)下表是雙11的訂單結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù):


微信圖片_20181012105918.jpg


這里一共涉及到了“A、B、C、D、E、F、G、H、I、J”10個sku,共計7050單。假設(shè)每次只揀選5個sku,如何選擇能讓揀選效率最大化?


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我們來看一下分析結(jié)果:依據(jù)頻次排名的前5個sku是“A、B、C、E、G”,涉及到的訂單數(shù)達到4100單,占比58%。意味著揀選“A、B、C、E、G”這5個sku可以完成58%的訂單。


如何結(jié)合這些sku涉及的訂單量,也就是重疊頻率來分析,結(jié)果會如何?


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依據(jù)涉及訂單量排名的前5個sku是“A、B、C、D、E”,訂單數(shù)達到4500單,占比64%,高于剛才依據(jù)頻次計算出的結(jié)果,這意味著揀選這“A、B、C、D、E”5個sku可以完成64%的訂單,大大提高了揀選效率。


不難發(fā)現(xiàn),這種訂單結(jié)構(gòu)的聚合分析方式和做倉儲規(guī)劃時常用的EIQ分析法十分相似。雖然訂單結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化和sku過多,會讓sku的覆蓋率被拉低,但是通過訂單結(jié)構(gòu)聚合的思路一定可以為揀貨策略帶來非常大的幫助。并且,雙11訂單的規(guī)模性會拉大訂單基數(shù),sku的覆蓋率會再度被拉伸,因此這種思路在大促期間非常值得使用且有價值。這里只介紹一種思路,還有很多其他訂單分析聚類方式和方法,這里就不延伸了。


綜合來講,雙11是非常突出的表現(xiàn)了電商倉儲的一大特性:訂單波動性強的特點促使大促來臨時,訂單將呈現(xiàn)出規(guī)?;?,這對倉儲而言是有利有弊的。


有利的因素在于,不同類型的訂單形成規(guī)模化便于集中批量處理,可以大大提高訂單處理效率;而不利的因素在于,正是由于訂單量的幾何倍數(shù)增長,隨著訂單基數(shù)的增長,電商訂單的快速響應(yīng)、高準確率、訂單量未知等特性也被不斷的放大,上面提到的種種問題都會隨之被放大,這就加大了大促訂單的處理難度。因此我們制定方案和策略的目的就在于利用有利的因素,快速批量的處理訂單。規(guī)避和應(yīng)對可能存在的風(fēng)險和問題,充分發(fā)揮作為管理者的主觀能動性。

 

2、訂單結(jié)構(gòu)復(fù)雜


單一的作業(yè)流程無法滿足不同類型訂單的批量處理,可以利用不同訂單的結(jié)構(gòu)特性做訂單分類,不同的業(yè)務(wù)流程做對應(yīng)處理,只要提前做好流程控制即可在一定程度上提高訂單的生產(chǎn)效率。


1)對訂單進行分類。以下是一些常規(guī)的訂單分類方式,在對應(yīng)的場景中合理運用會帶來不錯的效果。比如通過地址篩選訂單,將同地區(qū)的訂單進行集中批量處理,為承運商減輕回中轉(zhuǎn)中心分揀的壓力,從而帶來更有效的承運商資源。


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2)針對不同類型的訂單選用不同的揀選策略。這一方法在電商倉儲運營中也很常見,日常訂單量較小的時候,有些訂單不需要刻意分類出來處理,到了雙11,分類處理能夠大大提高作業(yè)效率。


微信圖片_20181012105939.jpg


3)在復(fù)核環(huán)節(jié),每家倉儲都有自己的執(zhí)著,這里給大家一個參考,具體依據(jù)實際業(yè)務(wù)場景和揀選準確率來選擇。日常打印的發(fā)貨清單在雙11期間可以考慮免打印,尤其是在預(yù)打包的訂單中,這樣可以提高出貨效率,減輕硬件壓力、人員成本、紙張成本。


微信圖片_20181012105942.jpg


最后再回顧一下電商倉儲的幾大特性,工作中充分利用其特性和訂單結(jié)構(gòu),結(jié)合軟硬件的加持,從而達到增效降本的目標。


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雖然倉儲物流行業(yè)比較辛苦,但是并非枯燥無味,也希望大家在日后的工作中不斷上下而求索;最后預(yù)祝大家在即將到來的雙11大放異彩,謝謝大家!


本文整理自徐健在羅戈知識平臺《倉庫經(jīng)理的雙11制勝錦囊》的演講。

分享人:徐健

現(xiàn)任C-WMS產(chǎn)品總監(jiān),曾就職于南京醫(yī)藥、江蘇孩子王。

專長于電商倉庫運營管理,具備豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)歷。

擅長通過流程、管理策略、資源配置、數(shù)據(jù)分析處理倉儲運作中存在的諸多問題。


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