解析仓库效率的范畴

一般而言,仓库的效率分为两个方面:一方面是时间上的效率,另一方面是成本上的效率。

从要素上看,这两个方面有些交叉点,但有些地方却有着相应的冲突。比如忙时从社会上招募临时仓库人员加大人手以应对业务量的激增。

其结果从效率上看:一方面是时间效率上的节省,但从成本上看则付出了更多的结果。

针对仓库现场而言,如果我们要考虑其二者冲突的话,则将是一笔永远都算不清楚的“账”。

其实,时间上的效率一般都有一个达标线,只要在限定时间内能完成所需要的操作,都可以接受,而成本上的效率不一样,每一块钱都是钱,能省则省。

所以,当我们讨论效率的时候,虽然分析的往往是操作时间,但本质上都是冲着成本去的,脱离了成本考量来对比时间效率,通常没什么意义

与仓库效率的有关的指标

响应速度:也就是从接收到操作指令到完成操作所需的时间,主要用于考核出库订单的操作速度。

这个指标没什么统计上的困难,不过大多数仓库都不会去统计,因为没什么用。一个出库订单并不是操作完了就算完了,对于客户来说,订单上的货物真正拿到手中才算流程的结束,而制约到达时间的,一般不是仓库的操作速度,而是运输派送的速度,因为运输派送往往是按批次处理的,一个订单操作完成后,还要等待下一个配送批次才能装车发出。

但在实际操作中有没有应用这个指标呢?有,不过具体的使用方式是:客户设定一个到达时限,仓库需要在时限前送达,也就是说,这个指标不仅考虑仓库操作速度,还包括对运输速度的考核。有些考核是比较严格的,例如说,1小时或2小时内送达,出于在管理上分清责任的考虑,也就会对仓库操作的响应速度进行统计,并提出相应的标准。

另一个是入库动作的实际操作量,这个指标在统计方面有着一定难度的统计口径,先将相关元素提炼出来

订单数:不论是系统还是单证操作量,都随订单数的增减而增减;

订单行数:每个订单可能包含的货物品种数不一样,一般来说是每行订单包含一个SKU类别,不同SKU的货物存储方式和库位不一样,品种更多,就意味着操作量更大;

件数:每次入库的货量不一样,件数越多,显然操作压力越大;

重量:同样的件数,重量越重,操作人员的体力消耗就越大;

时间:假定同一个人以同等努力程度工作,花费时间越多,说明操作量越大,时间数据虽然不太好统计,但方便和仓库中其它操作动作的工作量进行对比;

不同的仓库,不同的岗位,适用的口径显然是不一样的:对于系统和单证操作岗位,按订单数或者订单行数更能反映这个岗位的操作压力;对于实物操作岗位,则用件数或重量会合适一些,其中对于单件货物操作比较麻烦,例如有挑选/包装等附加动作的,用件数进行统计较为合理,而对于单件货物操作比较简单的,一般按重量进行统计。

在实际操作中,也并不一定需要使用单一口径来计算操作量,多个参数的对比分析,往往能为我们提供一些意想不到的信息。

统计口径关心的是我们需要哪些数据,而怎么获取这些数据,就是统计方式的问题。这是个实务性比较强的问题,事实上,有许多仓库在数据统计上的失败都是因为统计方式设计得太麻烦。

WMS系统的普及使用,就让数据统计方便了很多。不过难免还是有些数据是系统字段没有包含在内的,于是就需要报表登记,手动录入。

手动录入倒不是很大的问题,虽然枯燥无聊,无非是花些时间;报表登记就没那么简单了,至少说,一定要让登记行为和登记人利益之间有紧密的关系,否则,当然不免有漏记或者记错之类的问题发生。

对一些仓库来说,存储加工都是不必计算在操作量里面的,因为确实没什么整理的动作和加工的需求。但大多数仓库都没这么幸运,哪怕没有加工的需求,整理的工作量还是占相当部分的。加工的工作量比较好衡量,整理却恰恰相反。

有些仓库没有看到整理的工作量,有可能是因为没有做好整理工作,或者认为整理工作在仓库流程中是不创造价值的,这些问题我们主要在仓库环境一节进行讨论。

出库操作一般是仓库现场关注的主要方面,操作量也是最大的:

主要包括订单处理、拣货、复核、打包、装车交接等。统计口径与入库类似:订单数、订单行数、件数、重量、时间等,统计方式除了系统,也有些地方依靠报表登记。

操作量之外,我们还要计算消耗的资源量,大多数情况下,主要指操作人员的数量或者操作工时,这些之后可以进行详细的讨论。

来源:SmartWMS智慧仓储管理系统、网络

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