在說明具體的指標分析前,我們先從工具應用本身來看以工具為導向的倉儲規劃的層級劃分。其包含了多個層級,最上面是面向使用者的用戶操作層,其次分別為面向規劃方向的應用問題層、方案設計層、指標層、流程活動層、功能區層、數據采集層。
數據采集是在倉儲規劃進入量化分析前的關鍵環節。其中數據的采集主要分為三個部分,第一部分是信息系統中字段的采集,包含物料表、入庫表、出庫表、庫存表、補貨表、庫存表等,這些字段可以從數據庫中根據分析的需要自定義導出。
下圖以出庫表的部分信息為例(以下圖表皆為平臺各個功能模塊數據展示示意圖)
第二部分是資源信息的采集。主要包括設備、設施、人員三類資源信息,這些資源信息由資源數量、資源成本和作業能力構成。這些數據主要的用途在于資源作業效率的計算,資源成本的計算以及仿真模擬時的資源調用。這里的資源同時和作業班組進行關聯,以分析每個倉儲活動流程中所使用的資源情況。
第三部分是作業計劃信息的采集。此部分主要是與入庫和出庫作業中的工作班次相關,提取實際的作業時間,以供數據分析。
這里我們將倉儲指標從實際應用的角度進行區分,分為倉儲數據總覽、資源使用總覽、倉儲基本特征、倉儲生產力和仿真模擬幾個部分。
1 倉儲數據總覽看板
體現倉儲的整體環境。從倉儲的吞吐量、存量、供應商數量、客戶數量、送達方數量等數據觀測當前倉儲所需要承載的作業對象需求總量以及周期內的波動情況。
2 資源使用情況看板
體現倉儲的分類資源的數據環境。如倉儲人員數量、庫區數量、卸貨口、各個功能區面積、各活動中人員利用率、各活動中設備利用率等數值,體現倉儲活動中主要資源的使用整體情況數值。
3 倉儲基本特征
基本數據特征中包含了主要訂單詳細數據分析、客戶詳細數據分析、物料詳細數據分析。
其中訂單指標中包含了訂單的EN、EQ分析,分別并對其峰值、谷值、均值、振幅等特征值進行統計,展現訂單的特征以及波動情況,為倉儲活動的策略以及柔性作準備。并且呈現周期內每日訂單量的曲線。
物料指標中包含了物料的IQ、IK分析,分別對其數據特征進行統計和展示,如峰值、谷值、均值、中位數、偏度等,同時也對物料的ABC進行統計分析。展現物料出入庫的波動情況,為倉儲活動中物料的作業策略、存儲策略做準備。
客戶指標中包含了按客戶的出庫量、周期內送達方送貨次數,配送頻次類型等,主要分析客戶的出庫特征,為出庫策略設計做準備。
4 倉儲生產力
生產指標主要是對倉儲活動中的資源利用效率進行詳細的統計分析,如人員作業效率、設施利用效率、設備作業效率,其中包括進向活動、出向活動以及存儲活動。這里的資源效率統計主要是靜態的特征統計,顆粒度可到時段的均值。在數值中展示了各時段資源活動所處理的訂單以及物料量的峰值、均值、谷值,以及波動振幅情況。
5 仿真模擬
仿真模擬指標主要從動態的角度用排隊論的方法,模擬由入庫和出庫中所產生的物流量在各個流程活動中形成的隊列,然后通過調用各個流程活動中所使用到的資源情況,如使用到的人員、設備以及功能區面積。通過對這些場景的模擬,分別呈現各個流程活動中的隊列曲線以及資源的活動忙閑比例。通過對動態的資源利用率的分析,進一步優化倉儲活動的資源配置與作業策略的設計。在模擬過程中使用到了數據輸入中的資源的作業能力、數量等參數。
在布局的板塊中,首先是功能區面積測算,其次是功能區設備與設施的自由組合操作,然后是倉儲布局的可視化呈現,該平臺的倉儲可視化操作與布局算法仍在開發完善中。
我們將功能區分為卸貨月臺、入庫緩存區、存儲區、出庫緩存區、裝車月臺,其中存儲區再根據存儲方式進行細分為托盤貨架區、輕型貨架區等。
在功能區面積測算中,對每個功能區面積的計算參數進行了細化,一共包含了50個以上的參數類型,有的數據與前面的統計數據進行對接,最后計算出設施數量或面積,并進行可視化展示。在平臺的布局功能上可進行自由旋轉查看,以及手動填寫參數的數值查看功能區布局情況等操作。
除此之外,平臺還可以在線操作和查看繪制好的倉儲三維模型,也可以通過平臺的分析后進行圖形繪制,并在線查看。
倉儲規劃的分析報告是一項重要的工作,同時也需要分析者能理解數據分析的含義。我們根據企業物流咨詢的方法,為數據分析建立了數據分析的主體邏輯,主要包含以下內容:首先是數據特征所呈現的現狀特征,其次是根據數據特征所分析出的現狀問題,然后是規劃或者優化方向建議,最后是具體的規劃或者優化策略。平臺的后臺可以自動獲取分析分析者填寫的內容,并形成分析報告頁面,基于每一個分析圖表可以呈現出一份完整的分析倉儲分析報告。
在分析報告的填寫過程中,我們對每個數據圖表進行標簽的設計,也就是每個數據可以自定義所分析的方向,比如針對該圖表的分析是分析的某個流程活動,或者是某類資源,亦或者是分析的訂單、物料等。根據標簽的分類,可以在報告查看的頁面中各分類報告中進行查看。如匯總報告板塊、流程報告板塊、倉庫資源配置板塊等。
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