这里说的仓储物流布局,包含了仓储的主要功能区布局,比如卸货区、检验区、理货区、存储区、分拣区、打包区等,其中每个功能区还可以根据需求进行细分。我们从以下几个角度对该方法进行阐述,其应用后续将发布在环球物流咨询决策平台中:
1. 对象化:每个需要布局的功能区都是一个对象
将需要布局的实体看成是一个对象,是系统规划与设计的一个很重要的方法,将每个功能区看成是需要布局的对象,然后对对象构建其属性,功能区中的流量、存量、批次等都是其属性。属性的取值是来源于对于物料和订单的分析,比如我们前面文章中所提到的EIQ、ABC、PCB等数据分析方法,都是功能区属性取值的输入。
2. 精细化:对功能区进行“切割”
如果只是将10个左右的功能区当作对象进行布局,势必会导致颗粒度不够细而达不到期望的布局效果。因此,我们也构建了一个从“PCB-ABC-EIQ”交叉分析的方法,对于仓储中的物流量进行了分类拆分,通常经过细分后可以达到数十个功能区,根据具体场景的需要进行扩展或者合并。同时在布局时将其赋值给“切割”好的功能区,这样就将布局对象构建得足够的精细。
3. 场景初始化:适用于非规则的仓库环境
当我们是在一个没有约束的场景下任意构建仓库形态,是可以用最理想的形态来构建仓储场景,如果是在一个既定的形态下构建场景,那么可以用其已经完成的CAD三维图形来进行作为一个初始化场景。同时,需要对场景不同区域构建属性,比如某些区域有高度限制、有些区域不能用于功能区布局等。另外,很多仓库由于地形原因只能在一个不规则的环境下去布局,这种布局方法已经将功能区细化到了尽量小的单位,只需要在初始化的时候对数字化的设施环境进行便利性的参数设置体现出差异即可。
4. 遍历搜索:从全局的角度进行布局
前面讲功能区进行精细化的对象构建并且赋值后,就可以进行布局,当然这里的布局是通过计算机运算,而非人工操作。在遍历前为了考虑布局结果的形态问题,我们将遍历的对象进行最小单位的拆分,比如可以是以1方为一个遍历对象,也可以是3方为一个遍历对象,也可以是一个SKU的大小为遍历对象。这里需要注意,遍历的规则是将仓库的场景构建为一个数字化的三维坐标系,其每个三维网格为一个遍历对象,通过算法将和设施场景中网格同等大小的功能区在其这个数字化场景中进行遍历搜索,直到找出最优化的布局结果。
5. 寻优:与目标函数进行比较
在使用遍历搜索方法的过程中,每个功能区对象在进行遍历时都需要经过与目标函数的比较判断,找到它的“最佳”位置,同时,功能区相同属性值的对象,也尽量的集中靠拢,即:让相同的功能区可以聚合并且找到最优的布局方式。具体的目标函数构造可以根据现实环境去构建,比如成本、效率,不同资源配置下布局方式不同,举例来说,单位物流量的搬运距离可以作为一个基本的判断依据。在布局完成后,每个功能区中的流量、投入资源,时间批次,都是已知条件,基于此可以通过生产力评估指标来评估每个区域的生产力情况,同时形成可视化的效果。