提升零售物流配送中心儲位流通效率的路徑

何 萌

（華僑大學 經濟與金融學院，福建 泉州 362021）

1 引言

在零售物流配送中心運作中，為了使儲存作業中貨物流通頻率、貨物品種和數量迅速增加，零售物流配送中心的需求向著小批量、多品種和時效性方向發展。但目前，部分零售物流配送中心存在著貨物擺放沒有合理的儲配方案，倉庫內物品沒有合理的分類、庫內作業效率低下，尤其是內部揀貨區，人員行走距離和揀貨時間長，出貨頻率高等問題，嚴重地阻礙了物資流通的效率。為了解決這些問題，需要為其設計合理的儲配方案，不斷提升零售物流配送中心儲位流通效率，促使零售物流配送中心有序、快速的工作，滿足消費者的需求。

2 運用EIQ-ABC 分類法管理物品，提升儲位流通效率

本文采取EIQ、ABC 兩種分類管理方法，其中ABC 分類法是按照品種和耗用金額的多少，將庫存貨物分為3個等級，然后實施分別管理和控制以提升零售物流配送中心儲位流通效率，即：A 類庫存屬于特別重要的，B 類庫存是一般重要的，C 類庫存是不太重要的；EIQ 分類法主要是從客戶訂單的品類、數量與訂購次數等觀點出發來研究配送中心的需求特性。通過這兩種方法管理物流配送中心的物品，可以提升配送中心儲位流通效率。如：通過對M 物流配送中心實地調查發現，結合物流仿真軟件，根據每天物流配送中心各個點的訂購產品種類和數量等訂貨信息，對其進行區域劃分，可知總體訂貨量趨于穩定。

對訂單號進行分類后得出表1。

對部分產品進行標記后，得出表2。

可以看出標記AD 鈣奶飲料為G1，C 驅動為G2，…，檸檬茶飲料為G27，槐花蜜植物飲品為G28，卡曼橘冰紅茶飲料為G29…某品牌奶茶飲料為G54。即該物流配送中心向19 家小型零售店配送的貨物品種為G1，G2，G3，…，G54，運用EIQ-ABC分類法將零售店所訂購的產品分為A 類、B 類和C 類，側重于IQ分析和IK分析（見表3）。

表2 產品標記表

表3 EIQ-ABC分析表

進行IQ-ABC分析后，將數據繪制成柏拉圖分析（如圖1），可知，根據ABC分類法對產品進行分類，出貨數量呈兩極分化，得出的產品分類表見表4。

圖1 IQ-ABC柏拉圖分析圖

表4 IQ-ABC產品分類表

進行IK-ABC分析后，將數據繪制成柏拉圖分析圖（如圖2所示）。

圖2 IK-ABC柏拉圖分析圖

由圖2 可見，出貨數量波動不明顯，基本處于穩定狀態中，后段數量逐漸減少，前段數量比較大，由此可以得出IK-ABC分類表（見表5）。

表5 IK-ABC產品分類表

進行IQ、IK交叉分析后得出圖3。

圖3 IQ、IK交叉分析圖

由圖3 可知，結果傾向于IQ-ABC 分析的結果，出貨數量大，出貨次數也就多。所以最終的ABC 分類結果是：A 類的占69.33%，包括G20、8、10、44、16、52；B 類的占20.36%，包括G9、53、40、37、43、2、46、39、1、22、35、5、19；C類的占10.31%，包括G4、54、48、27、14、30、3、15、6、31、34、21、42、29、11、38、13、7、25、12、47、28…

3 結合產品管理要求與分配原則，優化儲位分配

根據M 公司所提供的產品信息以及儲位信息，通過對m 公司的實地調查研究，整理得出優化前儲位分布圖，發現產品儲位擺放混亂、對工作人員操作影響很大，沒有根據產品的實際情況進行安排，出庫慢、效率低下，降低了倉庫作業效率。優化前儲位分布如圖4所示。

圖4 優化前儲位分布圖

鑒于優化前儲位分配造成倉庫作業成本增加，產品的擺放沒有充分利用倉庫空間，占用地面空間大，由此對儲位分配進行了優化，從而得出圖5結果。

圖5 優化后儲位分布圖

由圖5可知，將出貨頻率高的A類產品擺放在靠近庫區的位置，對于貨物出庫能夠帶來極大的方便；將出貨頻率較低的B 類產品擺放在出庫區稍近的位置；出貨頻率最低的C類產品擺放在出庫區較遠的位置上，這樣能夠提升揀貨的效率，縮短揀貨員的揀取距離。

4 優化揀貨路線，提升零售物流配送中心儲位流通效率

為了驗證調整后儲位分布的物流效率，本文以揀貨作業為例，結合調研情況，在仿真系統模擬了四張訂單，將揀貨區分成P1、P2、P3、P4區進行分析，訂單商品信息見表6。

表6 四張訂單的商品信息表

根據四張訂單信息，通過仿真系統分別模擬了在貨物儲位優化前與優化后的揀貨路線圖，如圖6、圖7所示。

圖6 優化前的揀貨路徑圖

圖7 優化后的揀貨路徑圖

流程一：從P1區到P2區的時間對比（見表7）。

成本值：單位時間中所產生的成本估計值，即總成本除以總時間，本案例為0.3元/s，下同。

優化前人工成本為0.3×216+0.3×120+0.3×743=323.7元，總時間為1 079s；優化后的人工成本為0.3×134+0.3×120+0.3×608=258.6 元，所用的總時間為862s。

表7 從P1區到P2區的時間對比表

流程二：從P2區到P3區的時間對比（見表8）。

優化前人工成本為0.3×369+0.3×125+0.3×469=297元，總時間為990s；優化后的人工成本為0.3×352+0.3×125+0.3×490=290.1元，總時間為967s。

表8 從P2區到P3區的時間對比表

流程三：從P3區到P4區的時間對比（見表9）。

優化前人工成本為0.3×333+0.3×70+0.3×543=283.8 元，總時間為946s；優化后人工成本為0.3×320+0.3×70+0.3×520=273元，總時間為910s。

表9 從P3區到P4區的時間對比表

對優化前與優化后的揀貨距離，采用仿真軟件進行了對比分析，假設揀貨區長2m，寬1m，揀貨距離的計算根據訂單揀選路徑距離進行，得出：優化前揀貨人員揀選距離為35m（9+4+9+4+9=35m），完成仿真系統內訂單所需的時間為1 079+990+946=3 015s；優化后總共縮短了9m（35-26=9m），揀貨人員的揀選距離為26m（9+9+8=26m）（見表10），完成仿真系統內訂單所需的時間為862+967+910=2 739s。前后對比，成本節省了（323.7+297+283.3）-（258.6+290.1+273）=82.8元，即時間節省了約4.6min，即節省了3 015-2 739=276s（見表11）。

根據M公司所提供的訂單信息，經過優化后，每日平均訂單量為156 張的：成本總共節省約156/4×82.8×365=1 178 658 元/a，節約效果比較明顯，時間可節省156/4×4.6×365=65 481min/a=1 091.35h/a=45.47d/a。

表10 優化前后的效果對比表

表11 時間成本對比

5 總結

進入21 世紀以來，智能化作業已經成為未來發展趨勢，結合科學合理的儲位分配，運用EIQ-ABC分類法進行分析，由智能終端設備執行作業，能夠提升零售物流配送中心儲位流通效率，充分發揮出新零售下倉儲管理的最大效用，為新零售發展提速，實現經濟快速增長。