浅谈仓库发运运作的优化策略
Rocky Wang - 我心飞翔
浅谈仓库发运运作的优化策略
Thursday, June 19, 2008
2:44 PM
- 很少有客户实施高级的任务优化；
- 高级任务优化的方案不容易实施，需要量化的参数和优化规则的层次结构将变得很复杂；
- 一些优化的策略主要是针对工人而不是自动的设备（如传送链同步）
- 优化通常发生在计划阶段而不是执行阶段
- 适合于在大的物流中心仓库，具有复杂的物料类型
- 具备仓库管理和仓库控制的功能，能同时优化物料移动自动化设备和工人的执行。
- 基于约束理论（TOC）的优化的逻辑。
关键词：仓库管理，发运，分拣，运作管理，优化策略，约束理论
在市面上有很多的供应商提供（仓库管理解决方案）WMS及供应链管理的解决方案，通常WMS主要在管理库存上，供应链管理主要在物流的运输管理上。对于一个物流配送中心，其发运运作的优化处于仓库管理和供应链管理的边缘，同时和仓库控制系统还有很大的关联。对于发运运作管理通常包含发运的调度及计划，任务的分解及调度，运单的分拣，物料传送，物料保证和打包，装车等。例如，如果物流调度联邦快递的卡车计划下午2点到达运货，对于仓库管理来说，理想的状况是要确保在卡车到达时，所有的计划这个卡车需要发运的订单的货物都已经从仓库里分拣，打包，并且堆放在仓库的发运坞。所有发运订单按照目标的分拣是工作的波峰。
一些仓库管理系统通常会提供一些途径试图实现任务的优化。例如“智能任务”是一种基于计划层面的优化模式，仓库管理系统按照所有任务完成需要的大约的时间预计每个任务组大约需要的工作量。系统将按照每个任务组的工作量用最佳的方案分配给每个任务组的工人，在这个过程中，每个工人的能力，和对于一些特殊的仓库操作哪些工人是具有资质的都在考量范围。在这种模式下，优化是在任务分配的时候去考虑的，在计划的层面。如果在执行过程中发生例外，如工人在操作过程中受伤而不能继续按照预定的速度工作，实施不能按照理想的计划完成。
另一种优化的模式出现在执行的层面，例如通过仓库区域的平衡实现执行的优化。在仓库中，一个区域的工人可能完成工作比其他区域的工人快，或者由于例外的发生，一个区域的工作速度受到影响。通过区域平衡，如果一个区域的工人相对其他区域的工人提前完成任务，他们将会分配到其他未完成的区域。在动态调配时，通常所需要考虑的是工作的优先级，工人的能力，每个区域的未完成的工作量，这些通常是量化作为系统的参数来配置的。在这种模式下，任务的同步是在任务执行过程中实时实现的，而不是仅仅局限于计划的阶段。
对于仓库发运运作的优化，目前的现状是：
实现仓库发运运作优化的方案至少应该具备以下特点：
按照约束理论，每个组织单元，在任何时间点，至少有一个约束条件限制系统的执行达到目标。在物流中心的仓库，关键的限制条件是分类系统，打包站或在一些特殊区域的分拣。按照约束理论，目标是约束条件下的最大的产能。所有其他的流程或操作都需要服从约束条件。例如，如果分类系统是一个关键约束条件，所有上游的分拣，物料放在传送链上，传送链的速度等都必须保证分类系统按照最大的速度运行，但不会比这个速度再快。简单来说，找到核心的约束条件，所有上游的人工和传送链的速度以此相匹配以保持约束因素的完全的利用。如果少数其他的工人增加在约束因素的上游或下游，将会增加成本。但如果从保持关键约束因素运行在最大速度的相关联的节约可能会超过人工成本。
在一些立体仓库或自动化仓库中，通过机器人进行操作，优化的策略必须和机器人的操作相匹配。例如，在分拣过程中，通过向仓库里自动智能小车(AGV)类型的机器人发布命令，指导机器人到达需要分拣的仓储位置，控制其提升，并运送物料到打包生产线的工人。分拣的机器人按次序等候在打包生产线，当到达生产线的工位时，生产线的工人通过计算机界面可以了解多少物料被机器人分拣，通过扫描确认物料并放入包装箱中。仓库的其他操作，如入库也是和这个操作非常相似的模式。
在这种情况下，应该如何来考虑约束理论的优化解决方案呢？在这种情况下，应该是保持手动操作工人的完全的利用率。仓库的设计可以使按照约束目标设计为相对数量较少的员工。平均来说，大约每个分拣/打包工人对应6台机器人。当然，在考虑优化的解决方案时，应该避免机器人跨仓库搬运，同时还要要考虑按一定的算法和规则存储物料。但是，如果有足够的机器人，工人总是保持满负荷的。按照约束理论，为了保证工人能有最大的产出率总是保证有足够的机器人的。
所以在不同的场景下，要按照物流仓库的实际操作选择不同的解决方案以实现发运的运作的优化，而在实现发运运作的优化过程中，考虑和选择实际运作中的约束因素是非常重要的环节。
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