基于EIQ-ABC模型的仓库管理优化—以H商场配送中心仓库管理优化为例
2015-02-18郝燕
郝 燕
(四川大学锦城学院 工商管理系,四川 成都 611731)
1 引言
进入21世纪,各地人民生活水平不断上升,各种大小商场迅速崛起,人们也逐渐适应了这种比普通市场规范、洁净、健康,比普通杂货铺更全面、更有保障的综合市场。但是随着社会的不断发展,消费者越来越多,商品流入流出也越来越频繁,企业对仓库的要求也越来越高。仓库是影响物流企业作业效率的一个重要因素,适当的库存和合理的仓库布局能够保证仓储工作的顺利进行,提高物流企业的经济效益。由于影响仓库管理的因素很多,致使人们一直在不断地寻找最佳的仓库管理方法。
2 EIQ-ABC分析法
EIQ分析法是用于指导ABC分类法,对仓库布局实进行货品需求、进货出库等分析的手段。
2.1 EIQ主要分析指标
(1)EQ(订单量)分析。对产品的单张订单出货数量情况进行详细的分析,通过分析能够了解供应链下游的零售商单次订货数量分布,EQ(订单量)分析决定了配送货物包装的基本单位。
(2)EN(订单品项数)分析。对每张订单出货的品项数量进行分析,EN(订单品项数)分析不但深深地影响着拣货系统的规划和处理产品订单的原则,而且对出货区规划及出货方式选择的影响也非常大。
(3)IQ(品种数量)分析。对产品的每一个品种规格的出货总数量进行分析,分析结果可以指导货物的ABC分类,进而针对不同的货物品种确定不同的处理方法。
(4)IK(品种受订次数)分析。对产品的每一个品种规格出货次数进行分析,根据分析结果确定常用的货物品种,并考虑如何正确、有效地确定库存位置。
(5)SQ(出货量)分析。对一定时间内的出货总数量进行分析。
(6)SEN(出货品种数)分析。对一定时间内的出货品项总数进行分析。
2.2 仓库现有布局
泸州市H电器商场在一个大型的仓储中心选定了一间库房,面积约为700m2,放置了所有备用商品,所放货物只有一个大体上的区分,左边是大宗货物,右边是小件货物,而且其摆放比较随意。具体布局如图1所示。
图1 仓库现有布局图
2.3 商场仓存存在的问题及分析
2.3.1 库存问题及分析。通过实地考察了解后,发现该仓库在库存上存在以下几个问题:
(1)商品种类多、数量多。进到仓库一看就会发现,仓库里面堆满了货物,每种商品都有很多。
原因:因为要保障一个很大的消费者群体的货源,所以企业为了避免缺货,盲目追求库存,秉持“多多益善”的观念。
(2)商品订货周期和数量不合理。每种商品统一时间但又不定时的订货,当多数货物库存都不足时开始订货,且都是按照最保险的数量来订,直接导致期初仓库满满的,期末仓库完全处于一个较为空闲的状态,这样不仅浪费了仓库资源,也浪费了人力资源。
原因:为避免供不应求,所以每次订货量都比较大;且为了节省订货批次,省去一些环节。
2.3.2 布局问题及分析。由图1可看出,该仓库布局较简单,通过实际观察后,发现其存在如下问题:
(1)总体布局太简单。仓库只有一道大门,出入库都在一起,库门口堆积了一堆待出库的货物,容易造成混乱;仓库内左右两侧全部堆满货物,只有较小的左右各两条通道。
原因:初期货物太多,为了提高空间利用率;一些因为需求较大的小电器,就早早地提出来放在待出库区,也就说该区域是大电器的待出库区,小家电的短期暂存区。
(2)商品分类分区不明确。仓库内大大小小的货物没有区分得很明确,各类货物插空而放,虽然堆放得不太高,可便于人工直接搬动,但太杂乱,需要花费大量的寻找时间。
原因:只考虑到便于搬运和提高利用率,而忽略了其他环节的重要性,导致出库程序衔接不顺利。
3 H商场仓库管理的总体优化方案
3.1 因素分析
(1)货品特征分析。仓库所存储的货物,都是单件电器,通常以件为单位订货,单件储存。大至冰箱、空调等,小至吹风机、剃须刀,虽然非易碎物品,但是都要特别注意防震。
(2)目标客户分析。根据消费者订单的情况和生活经验分析,市场对不同商品的需求量不同,有些商品可以长期使用,需求较少;有些商品需要随时更换,需求量较大。那么不同商品所需的安全库存和订货批次、订货量就有所不同,同时,需求量不同的情况下,商品本身价格差异也很大,因此要兼顾数量与价格,既能给顾客满意的服务又能使企业顺利运作,良好的仓库管理是实现这一目标的重要途径。为了实现仓库的有效管理,笔者对这些商品进行EIQ-ABC分类,区分出商品的价值高低,对重要性不同的商品进行不同的管理。
3.2 订单资料的EIQ分析
通过对该仓库的实地调查,得出该仓库每个月商品出库的种类和数量相对较稳定,因此从中随机抽取了一个月的商品订货情况进行EIQ-ABC分析。数据的整理都以整件为单位。考虑到数据的有效性,对原始数据进行筛选,将不同品牌的同一种商品归为一类商品,去掉一些进货量小、价值也比较低的商品数据,使得整个结论更符合实际情况。经Excel数据整理后,得到该商场配送中心仓库月出库的EIQ分析表,见表1。
表1 基于EIQ分析的出货资料
3.3 IQ分析及ABC分类
结合单品出货数量IQ和单品总价格各自所占比例来分析该商品的价值,然后根据其价值重要性来进行ABC分类。因为该商场所销售的各个商品之间价格差异较大,所以根据其价格所占比例来分析其价值并进行ABC分类。
由表1可提取分析出单品在出货数量中所占的百分比和在总价格上所占的百分比,根据公式(单品出货数量/全部商品月出货总量3 275)×100%,计算得出I1-I10类商品的出货量百分比;根据公式(单品出货总价格/全部商品月出货总价格539.6万元)×100%,计算得出各类商品的价值所占百分比(见表2),并用直方图表示出来(如图2所示)。
表2 单品数量价格百分比
图2 IQ分析直方图
商品ABC分类分析:
A类:由图2可直观地看出,I1类商品所占数量比为11.45%,而所占价格比高达34.75%,虽然出货量也比较大,但是其价格远远高于其他商品,因此很明显地,将I1类商品归类为A类商品,也就是最有价值的商品;I3类商品价格比也比较高,数量相对较少,因为ABC分类自身界定就不是特别明确,因此按照实际情况来划分,I3类商品也可以划分为A类商品;
B类:I2、I4、I5、I6四类商品总数量比为28.58%,总价格比为39.54%,确定为B类商品;
C类:I7、I8、I9、I10总数量比为50.29%,价值比为8.09%,数量占大部分,而几类商品总价格却不足10%,因此把它们确定为C类商品。
通过IQ分析得知,该仓库应该将商品分类分区储存,以保证A类商品储位固定且存货充足,储区空间较大,储区接近出货口以便出货。
3.4 IK分析确认储位
进行IK分析,要结合IQ分析,通过计算各种商品平均单次订货数量(见表3),然后进行分类,确定其储存位置安排。
表3 物品平均单次订货数量
该仓库I1商品总出货量和平均单次订货数量都比较大,且考虑到其价值较高,货物较大宗,规划时应分配固定储存位置,保证较高存货水平,并且应靠近出口处,保证其出货便捷安全。
I2、I4、I5、I6总出货量和物品平均单次订货数量都较小,应分配弹性储位并且货位大小易于调整,可将其拣货区和储货区合并规划以减少多余库存。
I7、I8、I9、I10这几类商品出货量和单次订货数量都很大,首先应考虑其出入货方便,所以应靠近出口。因为都是比较小件的货物,所以都必须要有固定储位,品牌型号间分类明确,采用货架存放,而不是直接堆垛。
3.5 布局优化
通过使用EIQ-ABC分析法将商品分类后,结合商品特征、外观大小、商品价值等因素,将I1、I3类商品固定储位,储存在便于出入库的地方,将I7等四种C类商品也集中但又分离开来放于贴近门口位置,将出库与入库分开,再设立一个办公区域和损坏品区域,由此提出新的仓库布局方案,如图3所示。
图3 仓库优化后布局图
3.6 布局优化前后对比
优化前:布局简单,商品分类分区不明确,摆放杂乱,可能会导致工作人员操作受影响,致使出库慢,效率低下;并且因为商品摆放杂乱而占用地面空间,没有充分利用仓库上层空间;出入货物的地方没有间隔,这样有可能导致货物出入库同时进行时发生混乱;而且没有专门放置提货单和盘存登记簿等纸质资料的地方,多半是工人随身携带,更没有残损货物堆放的地方,有时甚至把退换货品和正品混淆。
优化后:布局上有了明确的分区,将A类产品储存在正对大门的位置,既方便存储也方便出货,该类商品实际是电视机和冰箱等大宗货物,在这个位置存放可以缩短路程,大大提高了工作人员的效率,也避免了对货物的损坏。而I7这类小件商品,订单多,出入货更新快,将其放在门口位置也特别利于随时出货。安排货架摆放,总体上按照合理的仓库布局将各类商品分隔开来,再将同一类商品按不同品牌来放置,可以大大提高仓库工作效率。
在仓库入口处设立的办公区域,里面将配置电脑和打印机等设备,用于库存的科学性管理,商品的采购、销售都有详细的记录,商场的销售员可以直接从商场里的电子设备上查询某种商品的存货量,这样就可以更加准确地向顾客提供商品信息和作出配送承诺,就能避免因不清楚商品存货信息而给消费者带来的失信与尴尬。从另一个角度讲,如果顾客感受到商场的高效率服务,那下次必定会再次选择该商场,这也就成了吸引消费者的重要因素,进而也提高了商场的销售额。
4 结束语
EIQ分析从消费者角度出发,结合ABC分析方法,对顾客订单进行不同标准的分析,得出货物在仓库各个流通环节的特征,最终成为仓库规划设计的决定因素。通过EIQ分析及ABC分类,商场可以得到许多实用的信息,特别是可对货物特性更加了解,这样就可以准确地根据货物信息来制定库存计划和仓库布局。
本文将EIQ模型和ABC分类法的结合是最基础最简单的模型,假设货物是按照价值来进行仓储管理。在现实情况中,可进一步拓展货物的出入库先后顺序、货物的重要程度等指标,将需要用到更为高级复杂的优化模型。
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