从Oracle WMS角度看仓库拣选面的存储策略

目前，大家有这样的共识：传统的仓库正在向现代的配送中心转变。而现代的配送中心的核心正是快速的分拣，如何做到快速分拣？一方面来自仓库内部有足够多的拣选面，另一方面来自于拣选面的存储策略，因为拣选面的分拣效率正是来源于拣选面的存储策略是否得当。为什么这样说？

因为，物料的储存策略决定了它在拣选工作面的位置和理想存货水准。你是否思考过，将物料储存在仓库的哪个位置才能真正使得仓储效率的显著提高？试想一下，如果将一种经常用的物料放置在离装运区域远的位置，带来的不增值活动将要花费多少时间，比如说额外增加的运输时间。那么将一个常用的很重的物品放在一个很低的货架上，使得工人要经常弯腰花大力气来搬运也是一样的道理。 

大多数仓库拣选工作面都有一些黄金区域。你可以想象的到，这些黄金区域是拣选工作的“黄金地段”。一般来说，这里的储位临近拣选线路的终点，货架高度也非常适合搬运。但是呢，这些区域实在太少，当然事实也必须如此，否则拣选工作面就会很大而且很难管理。那么何不从生产效率最大化的角度来设计物料储存地点呢？通常人们都希望把常用物品放在最便利的位置。 

配送中心通常保证了顾客需求—利用大批量物流来满足这种需求。大批量物流是用托盘和大储存箱接收物料以及以件装或内部包装发货给顾客。要满足这种需要，你要使得拣选工作面适合拣选件装物品（或者是更小的单件物品），还要适合大量储存物料。你还得建立从仓储区到拣选工作面的补给。拣选工作面的库存水平也很重要，必须优化拣选工作面的最大和最小库存水平，避免积压物料，同样也避免经常从仓储区往工作面的补给。 

为了选择合适的拣选工作面储存策略，你需要分析拣选工作面物品的需求模式以及其他约束条件，例如拣选工作面的空间。需要关注的参数是需求模式以及约束条件。物品需求模式可以通过历史数据或者预测得出。

需求模式 

时间范围：是指你希望分析需求，确定储存策略的未来某一时期。 
物料需求与很多因素有关，例如季节性、外部事件、促销以及产品处于生命周期的阶段。要确定储存策略，你必须非常清楚物品在某个阶段的需求量，例如，你想为节假期选择一个储存策略，你需要知道储存策略有效实施的时间范围以及在这一范围内物品的需求量。 

拣选频率：如果物品的拣选频率很高，你一定希望将它放置于一个便利的地方以供拣选而不去考虑每次拣选物品的数量。 
打个比方说：有两类物品，第一类物品要取10次，每次1件，第二类物品要取2次，每次5件，尽管两类物品的总需求量一样，但你仍然愿意把第一件物品储存在最便利的地方。 

拣选需求：物品需求数量决定每类物品在工作面的库存水平。 
如果需求大，你肯定希望库存量大以避免高频率的补给。 

频率和需求的变化：这种物品的需求量在特定的时期内是否不规律？ 
在某一天是否具有较高的拣选频率而在另一天却不需要呢？这个因素决定你是否将该物品放置在工作面。

约束条件

物品尺寸：在确定某物品最大补给时能放置的拣选工作面区域时，物品尺寸非常重要。你肯定希望拣选工作面空间最大化。

物品性质：这些因素包括物品的可碎性、重量等。
如果一件物品容易破碎，你肯定希望最后拣选它。同样，如果一件物品很重，你肯定希望在拣选线路的终点拣选它。一些仓库通常将那些外观相似的物品相互隔离以尽量减少拣选错误。同理，在拣选工作面也不能将外包装箱相同的不同物品混放在一起。

标准包装：许多仓库通常采用整数件物品进行补给以减少物料搬运。所以标准包装决定补给批量大小。

储存点特征：这些特征决定了储存点的容量。例如，储存点是否可以承重，是否有足够的空间，是否有合适的尺寸来储存物品。


通过以上分析，我们可知在仓库中影响存储策略的因素，存储策略要回答下列问题：

•在拣选区存储哪些产品项？
•每项产品应该在拣选区存储多少？
•特殊产品应该存储在哪里？
•你怎样补充拣选区的产品？

要解答这些问题我们需要简化我们的解决办法。这样做的一个方法，就是应用仿形即利用帕累托原则的分组产品项及储位。典型的ABC分析方法就是一个帕累托原则的例子。它的思想是为了简化分析某些产品项和储位可以集合在一起。

储位优化

在拣选区优化储位意味着对定位进行分组归类时要建立在方便拣选的基础上。拣选方便性是测度拣选机器在进行拣选时移动的距离和完成拣选的复杂度。在这些因素基础上，储位可以被分类。一个简单的分组可以是如表1所示的：


如果你选择更形象的图像法，则储位分类如下：


产品项优化

为了实现这一分类，我们需要分析拣选区所预期的产品需求模式。如果仓库中的拣选区只是设计用来存储单件，你一定要把整箱和托盘拣选排除。我们假设拣选时间跟拣选数量无关，因此我们不关心拣选量。当获得了拣选频率后，按照拣选频率从高到低排列。你会看到小部分的产品却占拣选任务的大部分。

更新：下图显示的是拣选活动的“长尾”分布图。X轴上产品项的拣选在Y轴上以绝对数字标出。

长尾拣选分布

在这个例子中，80%的拣选来自不到20%的产品项。

如果你的仓库需求模式在各种产品项间均匀分布，你就得需要用很大的产品比例来满足很小的拣选任务。

更新：下图显示的是拣选活动分布的“肥尾”类型。X轴上产品项的拣选在Y轴上以绝对数字标出。

肥尾拣选分布


在这个例子中，60%的拣选任务占用了40%的产品项。


如果你面临“肥尾”拣选分布，在拣选区制定精确的定位可能效果不明显。

货位分配

下一步是在来自储位仿形的储位信息的基础上利用这些信息对产品项进行货位分配。例如，如果有5个“黄金”储位，你需要确定前5种占大部分拣选任务的产品项，然后确定剩下的产品项来分配“白银”储位。


经过储位和产品项的仿形，我们已经很大地简化了问题。不是为成百上千的产品项分配少数几个储位，而是将几个很少的产品类分配到几个有限数量的储位类中。一个很简单的方案如下：


如果一个给定的储位由于容量或者其他约束没有指定产品项，那这个储位可以指定给拣选频率低点的产品项。不是所有的产品项都有储位，因为拣选区有容量限制。