仓储规划核心方法的全面解析

“对于物流资源规划中的仓储内部规划，是对当前的物流体系中的仓储内部资源进行一个总体规划，涉及到仓储基本流程、布局，以及人员、设施与设备的资源配置。目的在于通过系统化与合理化的分析与规划后，可以对仓储资源进行采购与建设并指导仓储内部的运作。我们首先看看仓储规划的基本概念与步骤，然后再对规划中的重点分析方法进行阐述，供参考。

我们以图中的仓储相关活动为基础，来看看仓储规划的思路与技术方法。首先我们从基本概念和方法步骤上去理解仓储内部规划：

一、仓储规划基本概念与步骤

1. 站在供应链全局视角进行仓储规划

1.1 前瞻性

从供应链的视角纵观全局，有助于更加清晰的理解当前所规划的仓储节点应该解决什么问题，可能出现什么风险，在未来可能会发生什么样的演变。站在专业和更为宏观的角度去审视和理解后面将要陈述的方案。

图：仓储分布在供应链的各环节中

1.2 定位清晰

不同的仓储节点功能下的规划，所规划的要素参数一定不同。简单说，原料仓、成品仓或者配送中心这些不同仓储类型中，流程要素大多一样，但是作业方式和效果可能完全不同。所以从全局的角度把仓储定位搞清楚，规避可能出现的偏差。

图：仓储在供应链中的定位示意图

1.3 架构清晰

物流活动是由供应链需求而触发，那么在对当前活动规划时，必然需要了解触发的原因。用技术化的语言的来说，就是要做好接口，将仓储流程“模块化”，当上游发生变化的时候，仓储这个模块，或者仓储里的子模块可以很好的去调整内部结构和过程。

图：仓储规划蓝图框架示例

2. 存储对象的特征分析

2.1 物料物理属性分析

分析物料的物理属性是对存储对象最基础性的认识，分析所要规划对象的外形特征，长、宽、高，便于容器和货位尺寸的规划，梳理存储对象所需要的存放条件的要求，比如温度要求、通风要求、消防要求、摆放要求等。

图：对货物对象的分析

2.2 数据分析

对仓储对象进行数据分析是另一个重要的分析环节。比如对订单分析中，最通用的分析方式就是EIQ，基于前面的物料分类，然后对其按订单、物料（商品）等多维度进行分析，找出分类对象在一个动态环境中的特征。物料的进出作业可能存在季节性，存在高频次和低频次，每一天也存在多个波次。

图：仓储规划中的数据分析示例

2.3 运作流程分析

在仓储规划中，对流程分析或配置是串连整个仓储活动最重要的步骤之一。为了对仓储流程分析得更清晰，我们可以构造一个流程的模型，分为多层级。第一层级是最主要的几个活动，比如入库、理货、上架、分拣等，第二层级就可以按对象进行细分，不同的物料对象分类下可能会用到不同的流程或活动。

图：原料仓储中的流程活动示例

3. 方案设计

前面的分析最终都会在仓储布局上进行直观的体现，仓储布局实际是对仓储内的所有对象进行重组，只是看精细程度。如果只是到大的功能区，那么可以将功能区作为对象进行拆分，通常主要功能区和次要功能区一共加在一起会有20-30个功能区（同类功能区可能会有多个分区），将这些功能区按一定的逻辑进行布置（比如用SLP的方法）就可以完成简单的仓储布局。

图：仓储规划方案设计示例

4. 评估-系统评价

系统性评估是仓储规划的一个非常重要的步骤，这里需要从系统论的角度来看待仓储规划，也只有把仓储作为一个“系统”，才能把最好的解释仓储规划的所有逻辑。我们来从排队论的角度看仓储系统，从作业流程的角度，把流程作业中人、设备、功能区等看成是服务台，仓储中需要处理的货物形成队列，将服务台串联，上一个流程完成的作业量，到下一个流程又形成了新的队列，那么这就是系统，有输入也有输出。通过仿真模拟作业过程中人、设施、设备的资源利用率，也就是忙闲程度，这样就可以从仿真的角度对所规划的仓储系统进行生产力评估。

图：仓储生产力评估方法

5. 运作支持

5.1 设备配置

按仓储规划规划的模型中将仓储流程进行细分后，每一步操作都会按照流程活动进行，从系统模型的角度看，设备的操作无非是在处理“数据”，根据作业要求、高效的运作、合理的成本来对设备的配置进行约束，追求用科学的方式来配置设备。

5.2 信息化需求

从仓储流程中的实际需求为出发点，考虑整个仓储的功能定位，首先要对信息化需求做一个完整的架构，覆盖哪些模块，交付哪些数据，达到什么样的管理要求。然后再对功能进行配置，与业务场景结合，这样才实现有一个既实用又具有扩展性和战略性考虑的信息化建设。

图：物流信息化结构示意

5.3 仓库建筑设计

有的仓储规划是先有了仓库再进行规划，有的是先考虑物流在进行仓库建设，当然我们也建议最好是按后者的方式进行，因为从建筑的角度看，在一定的参数范围内进行设计和实施都是可行的，但是不一定最后选择的参数对于仓储作业来说是最合理的。

图：仓库建筑结构示意

然后我们再从技术方法的角度看上述的步骤如何具体完成：

二、仓储规划的主要技术方法

图：仓储规划方法结构

1. 数据分析中的几个重点分析方法

1.1 ABC分类分析

ABC分类分析作为一项重要的分析方法在很多行业中都会用到，物流的数据分析中也是如此。基本原理是运用数理统计的方法，对种类繁多的各种事物属性或所占权重的不同要求，进行统计、排列和分类，划分为A、B、C部分，分别给予重点、一般、次要等不同程度的相应管理。比如物流中的物料、订单、客户、供应商等，这些在物流规划中常见的对象，在数据分析中常常都会有成千上万个“个体”。那么通过ABC分类分析，可以把其中的重点对象找出来，然后进行重点的分析和策略制定，这样便可以快速的解决掉核心问题。

图：ABC数据分析工具示意图

1.2 EIQ分析

EIQ分析，是利用“E”、“I”、“Q”、“N”、“K”这几个关键要素来进行出货特征的分析，其中,E—订单；I—品项；Q—数量；N—订单行数；K—频次。EIQ分析的主要内容是对订单数据进行统计，并以图形的方式表现出来，从中得出订单的特征与物流活动的特征，以此作为物流规划设计的依据。我们在分拣策略制定中通常都会用到EIQ分析，基于EIQ的分析结果去制定合理的分拣策略。

图：EIQ分析框架示意图

1.3 库容分析

库容分析主要是从仓储视角去看待库存的问题，通过对库存逻辑的理解，以便更好的与采购和销售进行配合，明确合理的仓储库容。然后根据库存量确定合理的库容和存储方式。但是在行业实践中，企业少有在库存的设置中能真正考虑到仓储的环境，使得仓储部门在执行中比较被动。因此，仓储部门可以用一些基本库存分析方法对库存进行合理性的分析验证，并提出更加有效的库存建议，进而使得仓储的库容量合理化。

图：库存分析示意图

1.4 储运单元分析

储运单位分析（PCB分析），即考察仓储中各作业环节的基本储运单位类型（P表示托盘单位、C表示件单位、B表示单品）。不同的储运单位将对应不同的储区，拣选分区，所配备的储存、分拣和搬运设备也是不同的。

2. 仓储布局的基本方法

图：EIQ分析框架示意图

2.1 面积计算

各功能区的面积计算是仓储布局的一个重要部分，只有各个功能区面积计算完成后，仓库面积才能够确定。但功能区的面积计算并不是一项简单的工作，如果是存储功能区则需要考虑到存储方式与存储设备类型。如果是缓存则需要考虑到缓存批量与摆放方式的问题。

图：仓储面积计算示意图

2.2 确定流向

从货物卸货开始仓储中作业的物流流向就已经开始，这里需要确定货物进入仓储后上架存储或者是接收订单货物出库后，每个流程的先后逻辑顺序。确定了逻辑顺序后，才能计算不同的功能区布局方案下的仓储作业距离。

图：仓储流向构建示意图

2.3 确定流量

根据物流单元统计物流量，标准化程度高的行业相对比较容易统计，大多数物流环境很难完全准确的统计出物流量，在无法准确统计出物流量的物流环境中建议可以模糊处理，比如通过现场作业情况采集数据，然后根据需求进行估算。

图：仓储流量统计示例

2.4 连通路

不同的仓库建筑环境下，功能区连通的路径不同。比如有的仓库是多层，那么在搬运过程中会有提升机或者货运电梯。因此对仓库建筑物中有特定路径环境的情况需要提前建立约束。如果在没有特定建筑物的环境下进行布局，也可以直接采用对功能区的面积中心建立连通路，虽然这种方法得出距离数据精确度不高，但也具有一定的参考价值。

2.5 物流效率运算

物流效率的运算中，主要是对物流量距的计算，步骤如下：

根据约束条件，将固定不可变动的实体位置优先布局（ST）；

根据设施环境，将实体进行拆分（S）；

每一个实体都有自己的物流量属性（Q）；

根据物流环境对实体构建不同的配送批次（T）；

对设施编码，每个设施到每个设施的距离形成矩阵（D）；

将实体与设施进行组合；

根据关联关系计算组合下的原料入库物流量距（R）；

根据关联关系计算组合下的成品入库和成品出库的物流量距；

求和计算一种布局组合下的物流量距

图：仓储作业距离计算示例

2.6 布局方案评价

构建评价矩阵，再对剩余的方案进行系统性的评价，评价维度可根据项目实际需求构建，比如物流效率、面积利用率、易于管理、可扩展性、可参观性、搬迁成本等。

图：仓储流量统计示例

3. 仿真

我们从仓储场景构建、仓储业务逻辑、仓储参数设置、概率统计、算法构建以及数据输出基本方面呈现仓储仿真。

3.1 仓储场景构建

根据实际环境与仓储特征分析结果构建当前的或者未来的仓储场景。

图：仓储三维场景构建

3.2 仓储业务逻辑

在搭建好虚拟场景后将对业务过程进行仿真，那么便需要分析当前仓储作业的过程是如何开展的，如果是仓储全局的仿真，那么需要从入库到出库的全流程梳理。如果是局部的仿真，也可以只构建某个环节的业务逻辑。

图：仓储流程逻辑示意图

3.3 仓储参数设置

在仿真运行前，需要输入数据，但是通常采集的数据的物流量是非标准的，比如有一些物料在尺寸规格上不规整，或者缺失。那么这时需要对数据进行标准化处理。或者一些关于时间计划，作业资源能力的数据也需要按仿真的需求进行采集和处理。

图：仓储数据参数输入示意图

3.4 概率统计

通过数据的统计，对于历史和未来的数据发生概率进行拟合及预测，输入系统。

图：仓储数据概率统计示意图

3.5 模型算法构建

对构建的场景逻辑规则进行控制，也是模拟仿真的核心部分（此部分在后续的文章中详细阐述）。

图：基本逻辑示例

3.6 仿真的输出

仓储系统仿真运行完成后，将输出运行过程中的所有数据，包括资源（人员、设施、设备）的利用率，仿真过程中每个资源的批量与批次等。进而可以分析资源瓶颈，判断当前仓储运作方案的可行性。如果不可行，再调整场景继续前面的步骤，直到找到可行方案。

图：仓储资源利用率输出示意图