第三方物流企业A公司门店储位管理方案设计<br/>——以X门店为例

第三方物流企业A公司门店储位管理方案设计
——以X门店为例

2018-10-17李晓洁新疆农业大学科学技术学院新疆乌鲁木齐830052

物流科技 2018年9期

李晓洁（新疆农业大学科学技术学院，新疆乌鲁木齐 830052）

A公司在门店储位分配、管理及制度建立方面基本是空白的。由于A公司门店地理位置、门店面积、货物种类、货物量及订单数量差异较大，无法用统一标准为门店制定储位管理优化方案，因此本文将以A公司X门店为案例，进行门店储位管理优化，其他门店的储位管理优化方案可参考X门店优化方法进行。

1 X门店进站货物储位管理方案

进站货物的储位可以按照配送段道进行分配。货物从转运中心串点班车卸下后，根据配送段道分拣货物，段道不清的货物可以分拣至特殊货物处理区。分拣完毕后，门店配送人员可根据段道装载货物进行配送。

2 X门店出站货物的EIQ分析与ABC分类

由于出站货物在到达门店时，还没有按照订单打包、贴标签，需要根据订单信息进行相应分拣工作，且串点班车常常不能一次提取门店所有货物，需要根据货物品类的数量及订单的频率确定出货顺序，因此需要通过相关分析方法，分配出站货物储位和确定货物拣选方法。

2.1 X门店出站货物的EIQ分析

A公司X门店货物类型和货量较多，通过EIQ分析确定使用的储存模式和相关储存策略及设备，优化储位分配，从而提高作业效率、减少运营成本。图1是A公司X门店2017年8月份发货量的分布情况，可以看出发货量最大的一天是2017年8月16号，有30个订单出货量48件，最小的是8月21号没有出货订单。

通过对8月份每一张订单情况的EQ分析（如图2所示），可以得出以下结论：最大一笔订单的出货量是20件，最小一笔订单的出货量是1件，平均1.5件/单，但同时也看到订单的出货量分布较散且有明显波动。

通过对8月份每张订单品项数据的EN分析（如图3所示），可以得到以下结论：最大一笔订单的品项数是3，最小一笔订单的品项数是1，平均1.2单/项，单一订单品项数较少且基本稳定，差距不大。

图1 A公司X门店2017年8月发货分布图

图2 单一订单出货量

图3 单一订单品项数

通过对8月份订单各种商品出货量的IQ分析（如图4所示），可以得到以下结论：当日IQ最大值是76，最小值是1，平均值是9件/品项，大部分单品出货量是11件以内，但同时也看到最大值和最小值的差距非常明显，单一品项呈现两极分化，可对货物进行ABC分类。

通过8月份单一货物品项的IK分析（如图5所示），可以得到以下结论：当月IK的最大值是58，最小值是1，平均值是5次/项，不同的品项订购次数相差较大，可以结合相应品项的出货量进行分析。

2.2 出站货物的IQ/IK和ABC的分析

基于货物品项、发货数量、订购次数，按照门店当月总品项数1∶2∶7的比例对货物进行ABC分类，主要就订单品项的发货量和订购次数两个关键要素分析（如表1所示），即门店货物的ABC分类表。由于品项数量（IQ）和品项订购次数（IK）已按照降序排列，那么前10%品项的货物是重点订单，货品的出货量大、订购次数多作为A类；中间20%品项的货物是一般订单，货品的出货量、订购次数都不多作为B类；后70%品项的货物是非重点订单，货品的出货量小、订购次数少作为C类。

2.3 EIQ和ABC分析的小结

（1）A公司门店8月总订单数量较多，涉及的货物总品项和总出货量也较多，但每日每单品项不多、批量较小和批次较少，因而每日的拣选任务量小，不需要分拣机设备。

（2）由IQ分析可以看出门店的货物订单大部分为拆零拣选，即分拣单位为单品。

（3）由IK数据可以看出需求量不多的货物也需保有一定的储区。

（4）单一品项最大出货量是76件，单一品项最大订购次数是58次，而且IQ和IK的波峰重合，因此我们应优先对订单进行分类，采用不同的拣选策略。

（5）通过IQ和IK的数据分析获悉，可将货品进行分类分区存储，使得A类货物存货最多且储区空间需求最大，储位不宜变化，储区位置需距离出货口最近。

（6）通过EQ数据分析获悉，门店可将订单分类管理，保证优先处理A类订单和B类订单的订货，以实现合理而迅速的订单分拣和配送。

（7）通过EN数据分析获悉，门店单一订单出货种类（最高3种）数较少，而货物总品种数（66种）较多，总出货种类数比单一订单出货种类大出数十倍。说明需拣选的货物种类较多，因此需要根据货物自身特征及货品数量的多少来选取拣选作业方式方法，从而提高拣选作业效率。

（8）根据货物分类特性归为相应的分类货品中，各货物品种的出货次数结合ABC分类法进行IQ、IK交叉分析得出：A类货品为月出货量和单日出货量均大，出货频繁，储位管理规划时应分配固定储位；B类货品月出货量较大但单日出货量较小，出货天数较多，分配共同储位；C类货品为月出货量和单日出货量均较少，分配弹性储位且储位大小宜于改动。

图4 单一品项出货量

图5 单一品项订购次数

表1 品类IQ/IK-ABC分类表

2.4 出站货物储位管理优化方案

（1）门店货物的出货数量。EIQ说明中的IQ分析可以分析一段时期内货品的种类和数目的关系，根据IQ得到的货品的出货特性可以分为A、B、C三类，不同的类型有不同的出货次数与货物品种数的比例关系，如表2所示。A类表示货物发货量大但品种少，B类货物表示发货量和品种一般，C类货物表示发货量很小但品种很多。

表2 货品IQ-ABC分析表

（2）门店出站货物拣选分拣模式的方案。物流管理中，分拣方法一般可分为订单分拣、批次分拣等。A公司门店适用订单分拣，而一般经常用的订单拣选可分为播种式拣选和摘果式拣选。选用播种式拣选策略还是摘果式拣选策略将影响货品的储存和拣选机械设备的挑选。选用播种式拣选办法，可以整合订单，批量出库，比较容易采取自动化存储和拣选方式，与摘果式拣选办法对比之下，采用播种式拣选办法需要在拣选后手工和自动的对相应订单进行拆分。

通过对A公司X门店的EIQ分析中的EN分析和IK分析，可以获得采用播种式还是摘果式的分拣方式的决策，如表3所示。按照EN值和IK值的大小分布，可以得到出货物品项数的多少和货物周转率的高低的情况，从而确定不同货品的分拣作业方式。EN值越大，表示一张订单货品的种类数量越多，货品的种类数量越多，分拣时分类作业就越复杂，采取摘果式拣选策略比较好。相对的，IK值越大，表示某货品的订购次数越多，货品订单的重复频率越高，则货品周转率越高，采用播种式拣选策略可以提高分拣作业效率。