1、前言，先吹一會

相信大家都對于物流管理的目標都很清楚:

·  TheRightProduct

·  TheRightQuantity

·  TheRightCustomer

·  TheRightTime

·  TheRightCondition

·  TheLowestPossibleCost

翻譯過來，就是把指定的SKU和要求的數(shù)量以合適的成本、在約定的時間和送達特定的地點、并確保貨物完好無損交付給指定的接收者。簡約一點說法：經(jīng)濟及精準。

但要達到這個目標，它必然是一個供應鏈整體協(xié)作的結(jié)果，再大的一點講是S&OP的結(jié)果，包括前期地規(guī)劃，以及協(xié)調(diào)落實，后期不折不扣地執(zhí)行，且輔以始終貴穿全程以PDCA循環(huán)的不停優(yōu)化改善的過程的結(jié)果。

對于供應鏈的執(zhí)行來講，又包括多層次的協(xié)調(diào)，簡單從IT系統(tǒng)角度來看，就是ERP、MES、SCM、OMS、TMS、WMS、WCS等各系統(tǒng)之間的協(xié)作完成的。但這些都不是本文計劃要討論的。今天只討論倉庫內(nèi)部的實際揀貨技術(shù)如何來支撐日常的作業(yè)，及各種優(yōu)缺點，最終會嘗試算出它的每次揀貨成本。

具體到揀貨環(huán)節(jié)來講，我們對它的期待也基本類同于物流管理：簡單易用、高效并穩(wěn)定，且低成本。雖然它只是整個倉儲作業(yè)中的一環(huán)，但卻是最重要的一環(huán)，在相當多種的倉庫業(yè)態(tài)中，揀貨的作業(yè)成本投入占整個倉儲作業(yè)成本的50%，甚至更多，如一個典型電商倉庫中100個員工，其中有70個員工主要就是揀貨和分播。所以，大部分倉庫作業(yè)的優(yōu)化方案都是圍繞著如何更快、更好、更經(jīng)濟完成揀貨任務為目的展開的，因為這個環(huán)節(jié)每提升一點，帶來的經(jīng)濟效率是非?？捎^的，這也符合二八原則，日常管理中，沒有可能把的所有問題一次性解決，只要把20%的影響最大的主要問題解決，逐步改善，就能達到卓越運營的目標。所以就可以看到層出不窮各種技術(shù)在這里出現(xiàn)，只要這個環(huán)節(jié)出現(xiàn)一個新技術(shù)都將十分吸引眼球，現(xiàn)在烘烘烈烈的機器人什么的，也是基于此。

2、怎么揀的貨

言歸正傳，物流技術(shù)發(fā)展到今天，就揀貨模式來說，無非就是兩大類：人到貨，或貨到人。但是不管是人到貨，又或是貨到人，結(jié)果都是貨物發(fā)生了移動。是移動了多少、移得多快、移動起來費不費勁的問題。

就人到貨來講，目前有：紙單或標簽揀貨、手持揀貨、燈光揀貨、語音揀貨，這四種是比較成熟的，還有一種還在吹的視覺揀貨，目前沒見過實際的應用，這里不討論了。

換到貨到人來說，目前有：ASRS自動化立體庫揀貨、AGV揀貨、機器人揀貨。前些日子，宣布機器人揀貨修仙有成的文章到處刷屏。但是，我注意所有軟文，都把成本避開不談了，我的乖乖，敢不敢把作業(yè)能力、運行成本及投資成本算上一算，看看是幾年回報還是多少來的，就算按設(shè)計能力滿載運轉(zhuǎn)，給個理論值也成。但是，現(xiàn)實上所有倉庫，都是空半天，忙半天的。

好了，就以上五種人到貨，及三種化到人的方式，我們會把揀貨過程拆開看一下，將其分成幾個部分

2.1 行走

旅行是主題：從作業(yè)起點到存儲點，再從存儲點到集貨交付點；

人到貨：是人在走或開著設(shè)備走；

貨到人：是AGV、Robot或傳送帶在走。

2.2 揀選

在貨位中找到需要的商品，提取需要的數(shù)量。

人到貨：由工人去找，工人去拿需要的數(shù)量；

貨到人：由機器去找，但是拿多少，托揀和箱揀的沒有問題。但是零揀，機器現(xiàn)在還不能搞定全部類型商品或業(yè)態(tài)，目前只有很少不需要人工參與，大部分都需要人工協(xié)作才能完整個拿的過程，目前只在藥品行業(yè)看到可以直接揀出，其它還暫沒有看到。

2.3 交互

獲取要貨指令：取什么，在哪取，什么時間取，取多少，給誰的，放到哪里去，有什么特別需要注意的；

回復作業(yè)結(jié)果：拿了什么SKU，哪個批號的，拿了多少，有沒有缺貨。

核對作業(yè)過程：庫位對不，商品對不，批號對不，數(shù)量對不，等等。

人到貨，是人在交互，與紙張、標簽、屏幕、語音、指示燈。視覺的沒有研究，實在想不出什么樣靠譜方法交互，難不成工人只是單向接收？

貨到人，那就是機器與系統(tǒng)交互了，采用磁條、紅外線、近場通訊、藍牙、雷達、WIFI、LAMP、GPS、重力感應等技術(shù)呀，不停在掃描啊、掃描，邊跑邊算，現(xiàn)在在哪、距離目標還有多遠、到目標了么、目標捕獲沒有，我們走。數(shù)量對不對？看壓力夠不夠，夠了，也許是它吧。

2.4 理貨

整理待揀貨位上商品，拆箱、碼放規(guī)整等

整理揀貨容器中的商品，放對位置和順序，減少后續(xù)工種工作

人到貨：由工人完成

貨到人：機器不管或是一次放到位

3、揀貨技術(shù)

因此，就以上四個步驟，我們來對比一下不同的類型的商品，分別采用不同的揀貨技術(shù)會有什么樣的表現(xiàn)。

3.1 以揀選目標單元分

? 托揀(PlatePicking)：一次揀一托，不拆托，無所謂商品的商品大小和體積，總之是一托走；

? 箱揀(CasePicking)：一次揀一箱或多箱，不拆箱，僅限于同一托上可以存放多箱，如果一托一箱，那就歸入托揀了；

? 零揀(PiecePicking)：進行單個或最小包裝揀選，一次揀一件或多件，件揀通常都是在成千上萬的商品揀選，每個揀貨行中都只有幾個數(shù)量，并且要求在很短的時間里完成，電商倉或售后維修備件倉庫都是一個很好的件揀方法例子場景，又以貨物商品體積及重量，可以進一步細分：

o 小件：體積小，重量小，單手輕松拿起；

o 中件：體積稍大，重量稍重，雙手輕松拿起；

o 大件：體積大，重量重，需要采用設(shè)備搬運，其實類同于托揀；

對于零揀優(yōu)化方法很多，但是對于托揀和箱揀，優(yōu)化方法就比較簡單粗暴，如果你的工人還是地牛揀貨的，就直接換成電牛，無論的你原來倉儲規(guī)劃有多么不如意，效率立馬提升30%。

3.2 以訂單揀選模式的角度看

3.2.1 摘果式(Discreetpicking)

在一次揀貨旅行時中把一個訂單中所有需要的商品全部揀出。

優(yōu)點：一次完成，不必再分揀、合并，作業(yè)方法簡單；彈性大，調(diào)整容易；適合客戶少，大量訂單處理，訂單數(shù)量變化頻繁，有季節(jié)性趨勢。

缺點：品種多時，揀選路徑加長，揀選效率降低；多個工人揀選不同的大數(shù)量訂單時，會通道擁擠；揀選區(qū)域大時，搬運系統(tǒng)設(shè)計困難。

3.2.2 先揀后播式(BatchpickingandBatchsorting)

合并多個訂單的需求，在一次行走將一個或多個商品按總量揀出，然后再進行重新分播到各個訂單，需要額外的工作場地或設(shè)施進行分播處理；

優(yōu)點：縮短揀選距離；適合訂單數(shù)量龐大的系統(tǒng)，訂單大小變化小，訂單數(shù)量穩(wěn)定。

缺點：訂單響應慢；揀取后還要分揀，如數(shù)量多，則費時。

3.2.3 波次先揀后播式(Wavepickingandsorting)

在一次行走中將同時揀選多個訂單，但在揀貨過程中需要采用周轉(zhuǎn)箱等容器進行獨立裝載每個訂單，揀完之后，無需再次分播；

優(yōu)點：一次可批次揀多個訂單，波次揀貨是所有方法最快的（盡可能短的響應周期），可以同時揀選多個訂單，由分揀系統(tǒng)自動進行處理。波次揀貨適用于倉庫有巨量的SKU，并且每個訂單都有很多個揀貨行。當然波次也可以用于訂單離散性比大的場量，可以用以特殊的方式進行組織，比如承運人、路線或區(qū)。

缺點：需要對訂單波次管理足夠的細致，并需要相對應作業(yè)技術(shù)及設(shè)備的支持。

3.2.4 分區(qū)接力式(Zonepicking)

將同一個訂單的任務按區(qū)拆開，分發(fā)到各個作業(yè)區(qū)，每個揀貨員負責一片存儲區(qū)內(nèi)貨物的揀貨，作業(yè)區(qū)可能采用以上三種方法任何一種，最后再進行一次集貨完成揀選。這種一般都要配上輸送線及自動分揀系統(tǒng)。

優(yōu)點：適合每區(qū)可采用不同的技術(shù)和設(shè)備。

缺點：難平衡各區(qū)工人的工作量和速度。

拼個矩陣Mapping一下

就上面兩種分類方法，看看:

從上表得出來組合可以看到，不同的方式適應性有其的局限性，因為是二維表，其實還有以下幾個維度也要考量，這里不討論先。

? 訂單數(shù)的多少

? 訂單行的多少

? 訂單行的SKU要貨量的多少

? 訂單與訂單之間的SKU重合命中度

? 以訂單要求響應時間需求

3.3 我們怎么來對比

揀貨應都是從提升揀貨效率、縮短響應時間、提升準確率、降低作業(yè)成本這些個度量指標來看的。但是這些目標經(jīng)常會互相沖突，當關(guān)注于揀貨效率時可能無法提供盡可能快的響應時間，或者著重于準確率也會犧牲揀貨效率，要降低成本，可能效率和準確率全完了。但是無所謂，我們試著分析一下。

3.3.1 揀貨效率

揀貨效率是用于計算揀貨速率。件揀貨通常計算每小時揀貨行數(shù)；箱揀貨通常計算每小時揀貨箱數(shù)及每小時揀貨行數(shù)這兩個數(shù)值；但是托揀的最合理計算方式是每小時實際揀貨托盤數(shù)。無論哪種方式的揀貨，都將貨物從源庫位物理移動到目標位置需的時間都基本固定的，那么揀貨效率提高往往都是從減少行走時間獲得最大的收益。

3.3.2 響應時間

響應時間是指從接收訂單開始到將商品放到發(fā)貨碼頭準備裝車的時間跨度。由于電商的發(fā)展，越來越來的客戶希望賣家能夠提供當天送達，那么縮短訂單響應時間成為了成為了重點關(guān)注，從之前的幾天到現(xiàn)在幾小時，甚至幾分鐘。當業(yè)務體量足夠大時，在訂單產(chǎn)生之后就即刻發(fā)布揀貨指令，并允許任務并行作業(yè)，將有效縮短響應時間。

3.3.3 差錯率

無論是哪一種業(yè)態(tài)，差錯率都是一個重要的指標。事實性，任何一個在規(guī)劃倉庫時的決策，都會對準確率有或多或少的影響，從商品編號編碼架構(gòu)、到商品標簽格式設(shè)計、包裝方法、揀貨作業(yè)文檔設(shè)計、庫位號碼編碼架構(gòu)、存儲設(shè)備選擇、環(huán)境燈光照明設(shè)計、以及揀貨方法選擇。提升準確率的技術(shù)包括以下幾種：語音揀選、燈光揀選、稱重、條碼掃描。無論是采用什么樣的揀貨方式，員工培訓、準確率跟蹤以及明確責任都是提升準確率的關(guān)鍵性因素。揀貨差錯率的產(chǎn)生一般是如下幾種情況：

? 45%是漏揀：以紙單作業(yè)的倉庫發(fā)生機率最高，如果工人不嚴格按照SOP操作，基它技術(shù)也可能發(fā)生。

? 30%是錯揀：工人揀錯了SKU，發(fā)生這種錯誤90%是因為工人走錯了貨位，或者走對了貨位，但貨位是混放的。

? 23%是少揀：箱揀、件揀時經(jīng)常會發(fā)生，以紙單作業(yè)為最。

? 2%是包裝揀錯：特別是托揀、箱揀、件揀混在一個任務中同時摘果揀，這是倉庫管理中最嚴重的病，一定要治。

3.3.4 作業(yè)成本

無論采用什么方法，最終會落到成本上，不控制好成本，那么再先進的設(shè)計也是白搭，成本包括：設(shè)施設(shè)備初始化及拆舊成本，設(shè)施設(shè)備運行維護成本，新員曲培訓成本，工人正常作業(yè)成本，以及處理差錯產(chǎn)生的額外成本和新員工培訓成本。

對比計算規(guī)則：

由于要和機器人、ASRS進行對比，因都以全天24小時全負荷計算；

人到貨的全部三班倒，工人按三班次支付成本，每班8小時；

納入工業(yè)工程中的設(shè)計，在測算出來的時間上增加5%寬放時間；

管理人員也以3班計算；

機器人數(shù)以工作20小時計算，停機維護或充電4小時；

同一個通道只有一臺堆垛機，同時要還做上架，所以只能1/2來計算產(chǎn)能；

新員工培訓成本，假定工人完成培訓期可達成ＫＰＩ

如紙單作業(yè)每個新員工入職30天達到KPI，學習速率均衡，那么陰影面積就是工人的提供的有效勞動，約為50%。

4、托揀

假定從庫位A150901揀選一托重1噸的商品，到出庫待發(fā)區(qū)B01。

4.1 庫位在哪

那么使用不同技術(shù)，倉庫布局和規(guī)劃也有所不同：

4.1.1 人到貨的平面或高架庫

一個按照物流標準規(guī)劃的倉庫，地面庫的通道及蜂窩空間損失約為0.75；而高架的損失約為0.59。地面庫實在太不經(jīng)濟，所以本文以一個有10,000個標準托盤庫位五層高架庫，并輔以電牛揀選的做為討論目標，大約需要7,000平方米的倉庫面積，長約140米，寬約50米，縱向排布，四面不靠，中間有主通道，大約32條通道，17列貨架。 

以最中間庫位A150901來考量,從到A150901到B01，需要經(jīng)過行走的距離約為100米（通道距離：15*4.3米+9*2.2米，集貨區(qū)到貨架區(qū)：16米），同時假定B01也是作業(yè)的起點，那么一次行走約200米。

4.1.2 貨到人的ASRS庫

建設(shè)一個13層6通道65列2深的立體庫，需要長50米，寬40米的面積約2000平米。

假定庫位A013206位于通道中間部位，距離巷道口約44米，需要堆垛機將托盤取出并送到巷道口，從巷道口到B01，需要經(jīng)過輸送線的距離約為10米，另需人工接力叉到B01下來，大約50米。

4.1.3 貨到人的機器人庫

托盤庫位布局應是與高架相同，但只有一層，同樣假定庫位A150901位于通道中間部位,從A150901到B01，需要經(jīng)過行走的距離約為100米，直接落放，無需人工接力。

因為只是托揀，摘果什么的揀貨方式?jīng)]有必要分析，只討論不同的技術(shù)有什么不同：

4.2 紙單.托

4.2.1 動作分析

4.2.1.1 200米能走多久

開電牛以平均5KM的時速移動，大約旅行時間約為2分24秒；

如果是地牛，那么倉儲老黃牛們大約是2.5KM的時速在移動，估計需要5分鐘才到位，我們這里之后的分析都是假定是電牛，不考量地牛的情況。

4.2.1.2 交互

共有以下交互：

打印及領(lǐng)單：30秒；

看任務找目標庫位及商品：5秒；

行走到目標庫時核對任務上的商品和數(shù)量：5秒；

核對目標存放庫位：5秒；

簽單及標記：15秒；

交單：15秒；

共計1分15秒。

4.2.1.3 揀貨

在一層貨位揀出一托貨需要以下動作：

 

計1分鐘

4.2.1.4 理貨

無需

4.2.2 作業(yè)效率

合計揀一托約需279秒：

行走：2分24

交互：1分15秒

揀貨：1分

加5%寬放時間，則為293秒，4分53秒。

平均每小時約12.9托=3600秒/293秒；

反正是租來的倉庫、租來的設(shè)備、租來的人，就往死里用，工人單班8小時生產(chǎn)力為98.1托=12.9托*8小時；

10000個庫位，三班倒，每班約需34個工人才能揀空；

當然很少有這樣的倉庫，目前只看到過工廠發(fā)貨基本是以托作業(yè)，還有輪胎、冰箱、洗衣倉庫里，但都不采用高架，基本上是地面堆垛，SKU少還成，上千的SKU就空間浪費的利害了。

4.2.3 考量響應時間

紙單工作是無法即時響應的，訂單到達之后，需要經(jīng)過幾個步驟(人工或自動打單->等待領(lǐng)取->被動傳送或主動來領(lǐng))才能開始揀貨作業(yè)，而且完成之后，也需要額外的處理和等待時間才能反饋給下一個環(huán)節(jié)（標記完成->交單->等待處理->手工處理）,簡單來說，如果現(xiàn)場目視化和SOP沒有控制好，則會有大量的時間浪費在等待上。如果出現(xiàn)單證丟失，現(xiàn)場管理將是一個災難，全靠管理人員的盯、關(guān)、跟，以及工人經(jīng)驗和發(fā)揮主觀能動性才能保證現(xiàn)場的順利運作。所以紙單的作業(yè)的倉庫，基本上響應時間以天來計，當天揀前一天的任務為主，響應時間24小時是比較靠譜的。

4.2.4 看看差錯率

假定紙單作業(yè)揀選差錯率平均在1%，差的一點的會在2%或更多。而且越是經(jīng)驗豐富的員工，差錯率越高，個人認為，是因為他們完全相信自己的經(jīng)驗，不會像新員工那樣仔細的幾次核對，覺得大約差不多了，就叉了就走，反應過來還可能改正，反應不過來，就等著復核才發(fā)現(xiàn)不對。

4.2.5 列出成本項

紙單揀選對于倉庫基礎(chǔ)設(shè)施要求比較低，可以適用于地面平庫或高架庫作業(yè)；為方便比較，這里只討論揀貨環(huán)節(jié)，以一年為期間來考量，全天24小時作業(yè)，其它環(huán)節(jié)的請自行推導（這里先感謝一下大董物流知庫的各位幫忙，特別感謝Tiger的回復關(guān)于天津武清那里的成本情況）。

4.2.6 試算總支出

現(xiàn)實上沒有哪一個倉庫是把揀貨作業(yè)能力發(fā)揮出來，倉庫在供應鏈，主要的功能還是為了存儲商品，建立體庫存，以適應供應鏈上下游各種需求。

因此從庫存周轉(zhuǎn)率的角度來看看對倉庫揀貨作業(yè)能力需求比較實際一點。對標，也對標供應鏈強人，向上看齊，參考蘋果公司6天的平均庫存周期，簡單用幾個公式代入算一下：

揀貨需求量=360天/庫存周期*庫位數(shù)

工人需求量=揀貨量/8小時單人產(chǎn)能

年成本=固定開支+人均人工及工具開支*工人數(shù)量+耗材及運行開支*揀貨量

每托成本=年成本/揀貨量

那么可計算出來下面的數(shù)據(jù)

4.2.7 其它考量

倉庫條碼化：無需

倉庫可視化：通道、庫位、商品、托盤都需要有可見編碼標識

工人經(jīng)驗要求：高，需要熟悉庫位分布，紙單上指令含義，以及貨品

培訓成本：達到KPI，平均需要1個月左右

實時性：差；

缺貨：無法處理，需要通過對講或其它方法找管理層或其它人員處理；

庫存帳實相符率：80%；

盤點:循環(huán)盤點無法實現(xiàn)，僅能日清月結(jié)，只能停庫大盤；

庫位優(yōu)化：無法動態(tài)優(yōu)化，需要專業(yè)規(guī)劃人員不完整數(shù)據(jù)定期分析后優(yōu)化，如果要想進行ABC分類，變動一次成本較高；

過程跟蹤：無

作業(yè)能力擴展：加人就可以提升倉庫作業(yè)能力，但當揀貨人員上升到一定的數(shù)量時，通道擁塞情況成指數(shù)上升，整體能力不升反降，這里就需要計算機來規(guī)劃路徑了，比如蟻群、Qos約束、啟發(fā)之類的算法顯身手了。

多訂單揀選：也許同時揀選兩托，無法更多，叉兩托視線被阻會帶來安全隱患，同時行車速度會下降到3KM。

安全性：不高，行車的同時，會不時去看一眼紙張，以確認指令

作業(yè)能力可靠性：一般

SOP符合率：不高

雙手雙眼解放：不能

4.2.8 插個題外話，為什么要電牛？

如果換成地牛，工人每托的作業(yè)時間將延長到470秒，去除租電牛成本，為每個工人配備1200元一臺的地牛；