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倉庫數據分析應用實例

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發表于 2019-5-28 16:46:42 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式


設計一個新倉庫,翻新一個現有的倉庫,或改善倉庫運營需要詳細了解設施設備能負載的工作量。其中,必須分析客戶訂單模式和它如何決定設施內的工作量。下面,我們來看看如何進行倉庫數據統計分析:

數據來源:

主要有三類必需的數據用于支撐性能分析:每個SKU有關的數據,客戶訂單有關的數據和倉庫內位置相關的數據。

SKU數據收集關于每個SKU包涵的有用的信息

•一個區別于其他所有SKU的唯一ID,能夠允許我們將其他資料和這個數據連接起來

•一個簡短的文本解釋,用于確認和檢查錯誤

•產品系列可能對存儲和操作有一定的影響,這些尤其成為產業的趨勢,所以必需了解內容。比如,一個藥品連鎖店的產品系列可能包括護發產品,牙科產品,剃須產品等,在零售店里都擺放在一起。對于雜貨店經銷商來說,產品系列可能包括干貨、日化、生產、冷藏、冷凍等。

對于一個糖果經銷商來說,產品系列可能包括巧克力(對熱度過敏),薄荷味的糖(有氣味),棉花糖(輕,容易吸收其周圍的氣味)等等。對于一個服裝經銷商來說,產品系列可能包括服裝類型,磨(mill),款式,顏色或大小。請注意,一個SKU可能會超出一種產品系列。

•倉庫內存儲位置的地址,可能包括區,過道,部件,貨架和貨架上的位置

•對于以這種SKU存儲的每個位置

存儲單元的規模,如托盤或箱子,有利于驗證和檢查錯誤

存儲單元的物理維度(長度,寬度,高度,重量),都有利于認識所需求的空間

銷售單位的規模,如箱數或件數,這利于驗證和檢查錯誤

每個存儲單元所銷售的數量,這可能是1

•推出日期,這有助于識別可能因新推出的在作業中所代表數不足的SKU

•按月或周的最大庫存水平,這有助于確定有多少空間必須提供給這個SKU

倉庫所使用的不同類型的存儲單元和銷售單元是有區別的,了解這些約定顯得尤為重要,例如,詞語“紙箱”通常被稱為其它名稱(“箱”,“盒”),并根據其在一個倉庫中使用時所能具有本質上的不同的含義。

例如,一個供應商出貨的一個紙箱內可能包含幾個包,每個包內包含幾個盒子,每個盒子包含著件數(如圖2.2),一個標準的例子,辦公產品經銷商提供一個標準SKU的圓珠筆,制造商可能會提供12只產品作為一盒(如同你在商店里看到一樣),12盒為一個內包裝(放在一個薄紙箱容器),4個內包裝為一個紙箱,供應商的紙箱(或貨運單位)里總共有576只筆。雖然每個術語,盒、內包、紙箱、貨運單位都普遍使用,也并沒有約定它們適用于哪個級別的包裝。

了解這個包裝的數據如何存儲在數據庫中,是很重要的,常常零售客戶(經銷商的)必需購買的銷售單位的整數倍數量,筆的銷售單位可能是每一個,這意味著一個客戶實際上可以訂購不足一個12只筆的完整的盒子。在數據庫中這些信息可能被存儲為任一數字“1”或符號“EA”(代指每個),如果客戶必需是購買盒數的,那么銷售單位可能被列為“12”或“盒”。

現在假設數據庫記錄的客戶購買是12,出現在訂單揀選員的揀貨單上的是什么?究竟是什么意思?12只筆(1盒)或12盒?如果您認為這意味著12只筆的時候,而實際上表示12盒,你會低估需求12的一個因素。如果制造商銷售的筆以件數計,會計將以一只單一的筆為單位記錄交易,盡管在出站端對它是如何被轉售有限制。

為確保一致性,人們可以隨時以最小的物理單位記錄,鋼筆數,但這要求訂單揀選員清楚,如:156只=13盒。為了便于精確揀貨,所要求的記錄可能是13,同時訂單揀選員需要知道,這意味著13盒。(當然,如果另種筆是以只數轉售的,這會導致混亂),為了避免這種混亂情況,許多設施都以會計目的,將如何記錄需求和如何將其呈現在揀貨清單上分開處理,例如,揀貨清單上應該這樣說:需求=156=13盒12只裝。

還有另外一個原因使這種包裝的數據很重要,它總是以某種輕松手持容器而不是松散的件數,更高效的存儲和處理產品。以筆作為案例,這個處理單元可以是12盒或12箱的內包。為了補充庫存產品的貨架,這將是更容易以內包裝單位補貨。為了貨架的空間效率和訂單揀選效率,堆放整齊的盒裝產品將是更好的存儲方式。

SKU的數據可能保存在一個公司內不同的數據庫,所以收集所有數據可能會呈現出挑戰,作為一般的規則,如果你認為一些數據可能是相關的有最小的機會,那么收集它!

訂單歷史訂單歷史就是在過去一年提交的所有顧客的購物清單的簡單串聯,它包含以下信息

•這個訂單唯一的ID,與其他客戶的購物清單所區別,并從另一天或之后的同一天,區分同一客戶的購物清單

•SKU唯一的ID,可以讓我們看見SKU就明白它存儲的地方

•客戶

•特殊處理

•訂單揀選日期/時間

•出貨數量

為了分析倉庫操作,你必須要對你獲得這個數據仔細,通常這個數據是來自于銷售交易數據庫,通過金融作業而不是倉庫作業。結果,記錄的日期可能是代表訂單被放置或印刷時的日期,不是當它在設施中被處理的日期。

類似地,出現在銷售交易數據庫的訂單也許實際上已經在另一臺設備處理過了。然而,一般情況下,有些地方的信息是可用的,因為每天訂單揀選員不得不知道要揀選的東西。

記住,一個訂單歷史記錄的主要是財務信息,好的一點是它很可能是非常準確的;但它也可以是誤導性的,因為它所代表的是金融交易,而不必是操作作業。例如,它可以發生這樣的情況,所被要求的SKU顯示的金額為負數,但這通常意味著類似的貨物被退回和進貨到貨架上。

有一個簡單的檢查是否收到的訂單數據大約是正確的,大部分公司持續跟蹤每一天的發貨線路,作為第一個驗證檢查的辦法,按時間段計算在數據庫中的線路數,這些數字應該與所記錄的數據非常匹配。(如果您只是獲知相信員工已經發貨,當通過仔細處理數據庫后得到的數字是明顯不同時,請不要感到驚訝。)

訂單數據將會是你必須管理的最大的文件,用一個粗略的估計預計每行每條線路約50個字節,每天的線路數可以涵蓋從2000-8000條(每年0.5-2萬條線路)為一般活躍的設施(例如辦公用品,高級紙張,電信物資)。

到每天10000-40000條線(每年2.5-10萬條)為一個非常活躍的設施(例如,服務配件,零售藥店),更達到每天超過80000條線路(每年20萬條)為最活躍的設施(例如,藥物或目錄分銷)。因此,一年的訂單數據可能超過100兆字節.

倉庫的布局與選址一張倉庫的地圖讓我們清楚每個SKU存儲的地點,我們可以推斷,一個訂單揀選員不得不前往這個位置取回產品;并從圖上我們可以推斷一些關于所需行走的事情,這將使我們能夠評估選擇布局和倉庫的設計。

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沙發
發表于 2019-6-12 14:30:05 | 只看該作者
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