B2C電商倉庫分揀車間問題分析

■ 李朝霞 譚彐瓊（李朝霞，云南外事外語職業學院；譚彐瓊，云南經濟管理學院財會金融學院）

目前B2C電商物流倉庫經營主要有兩種方式：自主經營（如京東自營物流）和外包第三方物流（如天貓倉）。除少數倉庫，如天貓廣州倉、京東總部倉，已啟用自動化、機械化作業，運作全程幾乎無人作業外，國內B2C電商物流倉庫主要是人工作業，即主要依靠人力加電動叉車、地牛、揀選槍和傳送帶等簡單物流設備輔助。

本文研究的重點為人工作業加簡單物流設備輔助的倉庫分揀車間問題，以阿里巴巴集團下天貓超市平臺外包的第三方物流A天貓倉庫（以下簡稱A天貓倉）為例。

一、B2C電商倉儲

（一）B2C電商倉庫運作流程

B2C電商倉庫的貨物從入到出，需要經歷入庫、儲存、分揀、包裝和出庫五個流程。倉庫補貨組負責人依據庫存消耗情況、預計需求量提前下單備貨；貨物送達入庫，暫存于儲存貨位；分揀組依據網上訂單實時從倉庫貨架上找到貨、揀出貨；上架組依據揀貨組分揀出貨情況，實時監控，補貨上架到相應分揀貨位；包裝組負責將分揀組分揀出來的貨打包，最終貨物出庫。如下圖一：

圖1 電商倉庫運作流程圖

（二）A天貓倉分揀車間具體運作模式

A天貓倉分揀車間的運作為典型的“人到貨”模式，即貨物的存儲位置固定，人步行、或乘揀貨用車、或乘載人巷道堆操機、或用AGV等其他設施將人載到貨物前，進行人工揀配訂單。該倉分揀實際具體運作如下：

數據文員依據網上分散化、碎片化訂單數據，把18位客戶的訂單分為一組，形成揀貨單派發給各分揀員，分揀員依據揀貨單步行在整個庫區內找到貨物存放位置，拿到貨物用揀選槍掃貨物條碼，一方面確保貨物品類、數量揀選正確，另一方面掃描數據自動上傳信息系統，之后將貨物放入揀選車內，當揀選車滿將車推出分揀車間，包裝組開始包裝。

二、A天貓倉分揀車間主要參數

A天貓倉分揀車間長期揀貨人員總體≈100人，人員波動性大，每月均有員工離職、入職，依據不同促銷時節（如619、11.11等）和日訂單量，靈活增加臨時揀貨人員（外聘或倉庫內其他組成員支援）；揀貨人員每天平均工作12小時，一月工作26天，月總工時312小時/人。

以參數估計法，調查分析樣本12月揀貨量和揀貨異常情況，用區間估計來估測總體參數。在這長期揀貨人員中，刨除中途離職、長時間請假等情況，隨機選取到19個有效樣本。調查結果如下表一，其中1單包裹內有N(N=1，2，3......)件貨，即1單=N(N=1，2，3......)件。

表1 樣本12月揀貨量統計表（2018年）

三、倉庫分揀車間存在的問題

（一）個體作業效率差異性大且總體效率低

從表一數據計算可得，樣本每人月均揀貨量50984.58件，8930.21單。由于總體標準差未知，取樣本標準差S，取均值95%的置信區間，代入公式估計總體參數：

：樣本均值；

S：樣本標準差；

n：樣本數；

t?/2(n?1)是自由度為(n?1)的t分布的?/2分位點，t?/2=1.96；

求解得總體每人月揀貨（件）均值上限為62130.31件，下限為39838.84件；總體每人月揀貨（單）均值上限為10962.87單，下限為6897.55單。

以月總工時312小時/人計，總體作業效率均值為[127.89，199.12]件/人-小時，[22.11，35.14]單/人-小時。該總體作業效率均值上、下限區間大，差異分別為71.23件/人-小時，13.03單/人-小時，說明分揀車間個體作業效率差異性大。此外，以分揀車間揀貨人員總體100人計，10000萬個訂單，需2.85-4.5小時才能完成，總體作業效率很低。

（二）揀貨量和異形件呈二律背反

異形件即單個人在核算時間內出現多揀、少揀、信息系統顯示已揀實際未揀和其他異常情況的件數。用SPSS軟件對樣本B2C揀貨（件）和異形件兩變量進行散點圖和相關性分析，從圖一散點圖和趨向線可知兩者是相關的且為正相關，從表二可知兩者相關系數為0.430，偏中度相關。

表2 B2C揀貨（件）和異形件兩變量相關性

圖2 B2C揀貨（件）和異形件兩變量散點圖

原則上，為了利潤最大化和客戶滿意，倉庫希望揀貨組單位時間內揀貨量越多越好，同時異形件少甚至為零。實際上，A天貓倉分揀車間單個員工單位揀貨量增多時，出現異形件的情況也變大，產生二律背反現象。

（三）分揀員勞動強度大，流失率高

分揀員勞動強度大表現在：1.工作時間長。每天平均工作12小時，一月工作26天，月總工時312小時/人；2.單日行走路徑長。分揀員拿到數據員分好的隨機18位客戶的訂單組揀貨單，于整個庫區找貨、揀貨，行走路徑涉及庫區的各個角落，日步行量15-30公里。再此強度下，分揀員流失率很高，每月均有員工離職、入職。

綜上所述，本文從B2C電商倉庫分揀車間員工工作量的角度，通過參數估計法，分析出現象背后存在的本質問題：（1）個體作業效率差異性大且總體效率低；（2）揀貨量和異形件呈二律背反；（3）分揀員勞動強度大，流失率高。