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（来源：JitLogistics）
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e-SupplyChain
制造业 · 供应链 · 持续改善
在本集的案例中，仓库接了客户的VMI服务后，发现每次送货时送货量往往小于整包装数，导致大量增加了拣货、拆箱、封箱、上架的工作，此外，送货频次大幅增加。后来采用了二次配送的方式大大缓解了问题。案例链接：
每集案例之后，我们分享的两类知识，我们称为“AB分析”：A分析-案例中的供应链管理知识 + B分析-案例中的供应链系统知识。上一期的案例A分析中，已经介绍了案例相关的供应链管理知识：
本期是案例B分析，介绍案例相关的信息系统知识。
在仓储管理的信息系统中，收、发、转、盘等标准功能大家都比较熟悉了，这里不再赘述。今天主要要介绍的是仓储管理系统中相对比较难确定方案的两个部分：库位推荐和拣货路径规划。
今天要介绍的并不是一些艰深的数学算法，而是信息系统中处理这两个部分一些关键的原则，目的是帮助非IT人员了解，如果要从信息系统中得到库位推荐或拣货路径推荐，自己需要做哪些准备。
1
库位推荐
仓库管理系统的库位推荐方式，大致可以分为定置库位和动态优化两类。
█ 定置库位
定置库位是指系统提前为每种物料（或产品）预设了应该存放的固定位置，待物料完检入库时，系统就按照事先设定的存放位置的优先序推荐给仓库管理人员。这种做法有以下几个原则：
1、每种物料如果设置不止一个可用位置，就需要为这些位置设置优先序。
2、这里所指的“位置”，可以由以下信息构成：
StoreCode(仓库)
AreaCode(区域)
PipeCode(通道)
ShelfCode(货架)
LayerCode(货架层)
RowCode(货架格)
LocationID(库位)
上述信息对位置的描述是越来越精确的。位置定义不是非得把上述内容都定义清楚，定义位置的精确程度要和自己企业的工作特点相配合。规律性越强、作业流程越规范的企业，越可以把位置定义得精确。反之，当作业管理尚未达到一定水平时，最好能将位置定义得宽泛些，以便作业员在操作时有一定的调整余地，不至于很多工作都被认定为违规存放。
3、一旦启用了按定置管理原则进行的库位推荐，就应该记录下没按库位推荐存放的入库记录，以便事后检核分析。
4、实际经验分享：在我们给大中型制造厂的仓库服务的实际经历中，每种物料设置的定置位置一般两个就够用了。从系统实际使用情况来看，再多设置也没有太大实用价值，基本用不到。
在制造工厂的仓库里，使用比较多的库位推荐方式是定置库位的方式。因为比起物流中心的大型仓库来，一是制造工厂的仓库一般面积不大（多数是5000平米以下的中小型库），二是存取频率并不太高，所以使用动态优化带来的拣选效率提升并不明显，但因选用动态管理必须额外花费的精力却一点也不少。因此从投入产出上看，并不是明智的选择。
尽管如此，我们还是稍微介绍一点动态优化的方法，为大家做个知识储备。
█ 动态优化
动态优化是指，随着物料发货频次的变化，系统能够不断为每种物料更新其最合理的存放位置，并在物料入库时将新的位置推荐给仓库作业员。
所有的动态优化，从数学模型上说，都是规划问题。而规划问题求解，就必须确定约束条件。所以确定约束条件，就是我们想要用动态规划必须提前做好的准备。最主要的准备包括：
1、移动耗费假设
移动耗费听起来有点太学术化，用大白话说就是移动起来到底有多费事（比如移动距离更长的方案就比移动距离较短的方案“移动耗费”高）。这个移动耗费的主要影响因素就是水平移动距离和垂直移动距离。
库位动态优化的目的，就是在发货需求不断变化的过程中，自动寻找能令拣货时移动耗费更低的物料存放方案。其原理就是高频发货的物料要放在离出货口移动耗费较低的货位上。而计算每个货位到出货口的移动耗费，是需要事先确立一些原则的，比如离出货口更远一格的货位和更高一格的货位相比，哪个移动耗费更高，这些是需要管理实际工作的非IT人员人为确定的前提假设。
2、发货频次更新周期和统计周期
既然动态优化的原则是把发货频次高的物料存放到移动耗费低的库位上，那么多长时间更新一次物料发货频次（更新周期），以及更新时以过去多长时间之内（统计周期）的发货次数为依据，当然就是要做动态优化必须确定的参数了。
选用不同统计周期，对动态优化的结果也会有不同的影响。选用的统计周期和更新周期越短，系统对变化就越敏感，越能够及时做出优化降低移动耗费，但同时，在同一时刻同种物料分布在不相邻的库位上的概率也越大，在同一库位一次拣够料的概率会降低。如果周期设置得长一些，一些短期变动就会被忽略，减少一种物料无谓地变化储存位置的可能。
无论周期是增长还是缩短，总有一种效率在提升、另一种效率在下降。最好的平衡点在哪里，也是需要熟悉实际业务管理的非IT人员经过权衡后确定的。
从前面的介绍可以看出，动态优化虽然能有效降低移动耗费，但实施起来要做的准备以及之后需要的维护工作是比较多的，而且对企业自身的物流运营水平及规范化程度也有比较高的要求。考虑这些因素对于大部分的工厂的仓库来说，这种方式不一定优于定置库位的管理方式。
在信息系统中，要获得一些好处，就必定要付出一些代价，信息系统方案的选择，其实就是在一对儿一对儿的“好处+代价”中做选择。
2
拣货路径规划
仓储管理系统中另一个难点是拣货路径规划，这是指运输设备（叉车、AGV等）在接到拣货指令后，由系统为其规划出从运输设备启动到拣货完成的最佳路径。
在制造厂的仓库中，这项技术应用并不太广，原因也是制造厂的仓库一般面积都不大，仓库取货路径可选方案很少，且存取货频率不高，使用这么复杂的技术带来的提升可能非常有限。
今天介绍的内容仅是为了让非IT人员从这个例子中多了解一下，面对这类问题时信息系统这家伙的脑子到底是怎么运转的。
█ 位置矩阵化
这又是一个有点学术化的词儿，看着就有点头大。但是既然要学习信息系统知识嘛，大家就稍微忍着点，虽然每个让人头大的词儿后面我们都会有翻译，但仍然想让大家接触这些说法，是因为熟悉了这些说法后，大家再看别的学习资料就不会那么困难了。稍微忍忍啊，后面的内容就不头大了。
位置矩阵化，其实翻译成大白话就是把仓库的所有位置都划分成同样大小、按行列排整齐的很多小格子，每个格子有个编号。干嘛用呢？当地图啊！把货架和其他障碍物占用的格子剔除后，剩下的格子就是叉车可以跑的地方了呀！路径规划出来的“路径”，其实就是从起点到终点的一串连在一起的小格子，明白了吗？
█ 走一步看一步
信息系统中路径规划的算法就是“走一步看一步”。站在起点（目前叉车所在地）所处的那个小格子里，周围是不是围着八个一样大的小格子啊？把不能走车的小格子剔除后，剩下的小格子做一下比较，在其中找到离终点小格子最近的那个小格子，这就是路径的“下一步”。然后，再站到“下一步”这个小格子上，从周围的八个小格子中再找到“下一步”......就这么“走一步看一步”，一直到终点，路径就规划出来了。简单吧？
█ 交通管制
交通管制倒是挺好解释的，就是两部设备（叉车、AGV）在运动过程中相遇时，谁让谁先走。通常人开着叉车是不用信息系统来帮忙做这个事儿的，因为驾驶人员自己就处理了。但是如果是AGV的话，就要系统帮忙规划好了。这个算法还是挺复杂的，这里就略去不介绍了。作为非IT人员，只要知道路径规划里需要解决这个问题就好了，怎么解决就交给IT或者软件提供商去吧，他们不就是靠这个挣饭吃的嘛。
好了，今天的仓储管理信息系统的知识就介绍这些。能坚持看到这里，你真的好有耐心！为自己竖个大拇指吧。
3
总结和思考
非IT人员学习IT知识，最主要的好处有两个：
1、知道信息系统能干什么不能干什么
当IT人员告诉你说这个不行那个不行的时候，你可以有理有据地说清楚，这个也是行的那个也是行的，不会被他们蒙了——其实我们鼓励IT人员多学习业务知识时，也告诉他们多懂些业务知识就不会被用户部门的不合理需求逼得生不如死了——反正IT人员和非IT人员也不经常好好沟通，也不会发现我们两头说不一样的话的，对吧？
2、知道要获取一项信息系统的服务要付出哪些代价
对信息系统缺乏了解的人，常常认为获取信息系统服务的“代价”，就是买信息系统要花的钱。但是随着对信息系统了解的深入，我们会逐渐明白，买系统花的钱，从来就不是要使用系统的代价中最大的部分。
更大更难的部分是提前要做的组织、流程、数据上的准备，以及学习使用系统、适应系统工作方式、不断优化系统使用方法要付出的时间和精力。这会是一个以非IT人员为主的持续的付出过程。只有把这些成本都算进去了，发现上一套系统（或增加一些功能）带来的好处仍然是大于成本的，这才能说：“这回赚了！”
以上就是本次案例的B分析的全部内容。希望能对大家有所帮助，也欢迎您在留言区分享自己的想法。
本文将收录到公众号的《我不是IT》栏目中，这个栏目分享借助系统推进供应链改善需要的IT知识。
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