仓储部分:

1、存储方式

传统物流一般情况大都存储区和拣配区域共用,其实质就是上述少品种、大批量的出入模式所决定。库内设施一般为平面库(堆垛),立体高位货架。

由于大批量的特点,进出以箱数为单位,甚至以托为辅助单位;存储和转移多以托盘为载体。而电商的物流则需要应付多品种、小批量的特点,同时在目前以人工作业为主的前提下,必须以专门的存储区来提高存储利用率;专门的拣货区提高拣选效率(配以轻型货架为主,平面托盘库位补充。)

最后【我们】所看到的仓库布局、辅助器械都有很大差异。传统仓库品类的ABC分类基本稳定,产品足够成熟,所以其存储方位大致确定。电商物流则由于多种组合和空间压缩让ABC分类极具动态性,所以这种常用方式(分类存储)变得很难上手,亚马逊的随机存储也一定程度上反映了这种困境。

2、拣货方式

概括来讲:传统物流出库批量大,可以用叉车直接拣货,在衡量拣货效率时多以箱数(原包装箱)为主要单位。很少使用RF辅助,因为数量大,但品种少,可重复清点;拣货过程直接摘果,或者摘果后播种;一个订单批量已经足够大,不需要考虑订单如何组建波次。相反,电商需要以规模制胜,品种繁多,但数量多为个位数,甚至多为一件两件,拣货时一个订单显然不足以摘果,需要统筹考虑以波次为单位,边摘果边播种,这种精细是无法驾驶叉车类似的粗糙工具完成的,所以常见的电商拣货多是RF,拣货小车,周转箱。RF代替了人眼做到完成一个动作的校验,周转箱则代替了移动包装单位(托盘)。

这里想特殊强调一下,笔者认为大型电商仓库作业最具提升潜力的就是拣货,几乎没有之一。

①数量级大,小小改变但收获或许颇丰

②电商的拣货在目前看来,短期无法机械化,执行上存在很大变数。如何建立科学的流程,保证效率仍然有很多工作要做。

③其复杂性更高,比起传统仓储作业,这里更要强调其系统性优化思想。

尽管和传统物流一样,提升拣货作业效率需要从入库规划做起,怎么样组合一个最精明的波次,建立一个什么样的指导路径等等,但电商拣货要实现这些目标就困难多了,因为【我们】要从大数据中考虑货物的ABC属性,波次如何组合,路径如何优化;

而且这些基础性质可能还是时刻变化的。我想表达的意思是,关于这项工作的背后需要IT技术、数据【分析】技术,当然也包括物流实践经验完美结合。由于篇幅有限,加之有跑题之嫌,只能后会有期。

如果把这些特征总结一下,那就是电商需做一步就得务必保证正确,怎么做?那就是几乎每一个步骤都要傻瓜验证。传统拣货相对明朗,在笔者从事经历中,很多熟练的拣货人员(传统物流)基本能清楚记得一些常见货物的库位,此时IT系统的作用可见一斑。一句话,还是电商的动态性和作业规模(数据规模)大大超过传统物流。

3、出库复核

传统出库的复核程序重要,但基本上基于数量清点,以及零头箱,以及品种校验,也多为人工单独可以完成,而电商的复核几乎是重新清点,通过电子【设备】终端一一完成校验。

4、信息元素

传统物流货物上的信息元素要求不高,因为货物本身外表或物理属性可以区分,例如可以不贴标签也行,也不需要有票据一一对应,即发票可以和货物异步流通;然而电商物流却严格要求标签信息规范性和完整性,在同一时间的订单内容如果没有标签、条码信息就如石沉大海,发票也必须和货物同步流动,如果分开不仅是费用的问题更是对核心“顾客体验”的伤害。

5、包装

电商包装的复杂性

传统物流自从运出工厂后包装一般不需要再行调整,所以传统物流没有明显的包装线,其包装的起因是加固或安全;而电商物流则因为商品经过重组,“新产品”则处于无包装状态,电商仓库包装线则需要有设计包装能力,并进行响应操作,需要根据不同的商品特征,在成本时间的约束下,研制包装方案,保证在途货物的安全。这点上,包装环节是仓储物流其中又一最具专业性和【行业】技术含量的一环。

6、盘点

传统物流的盘点定期进行,由于没有强系统约束,盘点也成为库存管理或者问题暴漏的重要手段。传统物流可以停止运作进行盘点,而多级库存分布也保证了停止作业的可行性。电商物流则无法达成这样的静态盘点,7*24小时的【服务】一直让仓库处于运转中。

那如何保证账实一致呢?的确在电商的仓库首先要重点控制过程,杜绝差异产生,(传统过程可以偏离系统要求,事后补救。)其次,差异的处理要不断通过系统引导控制进行处理,做到数量、状态、位置的每次变化都系统实物同步进行。通过这些方面的严格管控,来弥补无法进行静态盘点工作的不足。较为可行的是局部盘点,分类盘点。

电商物流和传统物流都做过,感觉整体向电商物流的运作标准化是走在前头的,电商物流所有操作都是成体系,可复制的,【行业】内各企业管理差异不大,而传统物流的各企业差异很大,理论上是以箱为基本单位,但是在通讯【行业】的仓储上,拆箱分拣的作业依然存在很大,也有使用RFID的,不过【比较】少,个人感觉传统物流特别是零售店的配送网络跟电商物流是有异曲同工之妙的。

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