仓库库位优化

1、仓库库位优化 为了符合当今客户更快速和更时常发生的配送要求，物 流中心的拣选作业必须比以前更快而且更有效率。理想的拣 选作业的解决方案，是将恰当的设备和一种拣选方法相结 合。但是，为了更加有效率地拣选，我们同时也一定要把存 货单元放入正确的地方即货位优化。 将货品位置最优 化，可以减少货物搬运的成本，降低货物在存储过程及搬运 过程中的损耗，从而降低物流业务本身的成本，提高收益。 不管是对于一个小部分的作业，一个零售店还是一个大的配 送中心，正确的货位可以节约时间。时间就是金钱，合理的 对仓库进行货位优化是一个相当值得研究的课题；缩短出入 库移动的距离、 缩短作业时间， 甚至能够充分利用储存空间

2、， 也是物流配送中心工作的重点。这将有助于使从事物流业务 的企业在日趋激烈的物流市场的竞争中站稳脚跟，并最终蓬 勃发展。 1 货位优化概述 货位优化( slotting optimization )，就是在货品当前位置 的基础上基于 SKUs 和预想不到的变化因素而动态地再配置 仓库中货物的货位，以保证货位分布处在较为合理的状态， 达到提高拣货效率和降低仓库操作成本的目的。 SKUs 因素货位优化的内因。即根据货架和货品本 身特性的需要而进行货位调整。例如，由于频繁地对某些货 物进行存取，这些货箱的重量可能发生较大变化。如果货架 出现诸如“上重下轻”等严重的不均衡现象，则可能导致货 架变形甚至

3、倾覆。因此应遵循“重物应在下”的原则，保证 货架的稳定性。 预想不到的变化因素货位优化的外因。即根据货物 的流动性进行货位调整。在不同时期，货物的需求品种、需 求数量和需求频率可能会有较大变化，而存取不同货位上的 货物所花路径和时间的代价是不同的，因而货物的货位不应 是一成不变的，应根据外界条件的变化，定期对若干货位进 行交换。以医药仓库为例，有些常见病和多发病的发病，存 在着明显的季节性，如气管炎多发生在冬季，细菌性痢疾在 8、 9 月份多发，脑血管意外多发生在冬季；有些疾病的发 病具有地方聚集性， 如碘缺乏病、 鼻咽癌等在一些地区高发； 还有一些无法预料的情况如流行病的爆发和大流行 （如

4、2003 年的非典型肺炎）等。这些外界条件的变化，迫切要求医药 物流中心不仅要及时调整进药的品种与数量，而且要及时调 整仓库内药品货位，以适应以上变化。因此应遵循“常用应 易取”的原则对货位进行优化，以提高存取效率。 2 货位优化的意义 货品在仓库中的初始位置是由货位储存策略配合货位 分配原则来确定的。常用储存策略包括：定位存储、随机存 储、分类存储、分类随机存储和共享存储等。货位分配考虑 的原则是很多的，如专用于仓储的立体仓库，其分配原则包 括：货架承载均匀，上轻下重；加快周转，先入先出；提高 可靠性，分巷道存放；提高效率，就近入出库；产品相关 性等。 应用货位优化系统的意义在于以下几个方面

5、： 2 1 将黄金区域给高频拣取的货品，从而最大化拣货效 率以及最小化拣货成本。 所谓高频拣取的货品，就是指流动性高的货品。一般而 言，库存中的少数货品（ A 类或者快速流动品）流动性高， 且对应了大部分拣货作业。须指出的是，货品的周转率（销 售量除以存货量） 、拣取频率会由于季节性等其他的原因而 发生变化，从而影响货品的流动性。 所谓黄金区域，就是指那些容易搬运、拣货的区域。仓 库黄金区域的位置取决于很多因素，比如出货月台位置、订 单剖析，以及拣货路程设计。对于自动化的托盘存取系统， 仓库黄金区域通常由靠近地面的 20的区域和靠近出货月 台的 20的区域组成； 而对于人力为主的拣货系统， 从

6、人类 工效学的角度考虑， 黄金区域由操作人腰部附近 20的区域 组成，在这个区域内操作人员无须弯腰或翘脚、登高。一般 而言，重物应保管于地面上或货架的下层位置，而重量轻的 物品则保管于货架的上层位置；若是以人手进行搬运作业 时，人之腰部以下的高度用于保管重物或大型物品，而腰部 以上的高度则用来保管重量轻的物品或小型物品。在搬动过 程中，此原则有利于保证货架之安全性及人手搬运之作业安 全性，避免对货架的损坏和对操作人员的伤害。 总而言之，拣货频率最高的区域应该位于最便于拣货的 区域，这样能缩短拣选作业中的移动时间，加快拣货作业流 程，提高订单的处理效率。 22 方便补货 基于货品的尺寸和货箱、托

7、盘的标准尺寸来确定存取位 置，可以明显减少补货过程所需的劳动。 23 平衡各工作区的工作量 将拣货量大的货品平均分配在不同拣货区域，避免某区 域内的拣货作业拥挤，改善工作流程，缩短对一批订单的总 反应时间。 24 有效的支撑 为了将货品的损害减到最少，在拣选路径上，重的货品 在前面，容易磕碰的货品在后。 25 提高拣货的准确性 相似的产品应该分开，以减少拣取错误的机会。 26 产品相关性法则 商品相关性大者在订购时经常被同时订购，所以应尽可 能存放在相邻位置。可以缩短拣取路程、减少工作人员疲劳 和简化清点工作。 3货位优化系统的现状 在工业数据和信息公司发表的第7版仓库和物流管理软 件目录中，

8、列出了所有的供应链解决方案。其中包括：仓库 管理系统 WMS 、货位优化 slotting optimization ， 负荷建筑物（load building），装运系统（shipping system）， 堆码管理系统（YMS），劳动管理系统（LMS），供应链事件 管理（SCEM），运输管理系统（TMS）和其他类型的仓库相 关软件。 目前，世界上各种不同的物流管理公司纷纷推出各自的 货位优化软件，我们可以根据是否与WMS绑定将其分成以 下两类： 第一类，货位优化软件与 WMS绑定，成为其中的一部 分，物流公司以 Manhattan Associates 公司，EXE Technologie

9、s 公司等为代表。Manhattan Associates公司将其应用软件分组 构成3个核心区域，即仓库管理系统（ WMS），贸易伙伴管 理（TPM ）和运输管理系统（TMS ）。其中 WMS应用软件 组包括四个集成的模块：仓库管理（Warehouse Management WM），劳动管理（Labor ManagementLM），货位优 化（Slotting OptimizationSO），记账管理（Billing managementBM）。 另一类，货位优化软件与 WMS分离，可以单独地购买 和使用，以 EasyProfiler 和 FlowTrak 等为代表。与第一类软 件相比， Ea

10、syProfiler 价格低廉且容易操作， 专门为小到中规 模的仓库而设计。 由此可见，虽然各公司推出的货位优化软件的特点各不 相同，但是在功能方面确有共同之处：经过先进的运算法则 的使用，能为物流中心推荐最佳的货品位置，满足货位优化 的目标。 4 货位优化系统设计的基本思路 对于一个物流中心而言，货位优化是一个相当艰巨而庞 大的工作。设计货位优化系统的基本思路可分为以下几步： 第一步，收集所需的基础信息仓库内货位特性资 料、货品需求资料和产品文件。相关数据可以从 WMS (Warehouse Management System) 或 ERP ( Enterprise Resource Pla

11、nning)中获得，分析货品需求的季节性变化规 律、SKU长期增长/淘汰变化等物流特性资料。货物的流动 性可以根据下面的参数来获得：每个品项销售的次数、销售 量、销售预测和库存量。如果品项时常改变而且没有任何的 历史数据，那么可以使用销售预测来代替历史数据。此外， 在周转率低的拣货区选择货架层时，应该选择库存量作为一 个重要的指标，而不是它的销售水平。 剖析仓库活动， 有助于我们分析货品的历史数据、 需求、 前置时间、周转率和特别的操作特性等参数，从而为确定合 理货位提供参考 第二步，确定优化的目标和约束。货位优化的最终目标 就是降低成本，可以通过提高生产力和将无用的运动减到最 少来实现。为此

12、，可以通过平衡操作者的工作量、提高拣货 效率、减少补货工作量、缩短拣货距离等作业效率改善指标 来评定优化的效果。货位优化的约束，是指货位优化中必须 考虑的客观限制条件，如货品重量、货位大小、拣货准确率 要求等。在进行货位优化的过程中，必须兼顾提高作业效率 和满足限制条件这两个方面。 各口标间的权益是相互孑盾、相互竞争的 目标间的 权益冲突是普遍存在的，这一特点是构成多目标问题存在的 根本特征。所以，多目标问题，总是以牺牲一部分目标的利 益来换取另一些目标利益的改善。这就是多目标问题的基本 性质之一。我们可以发现，在货位优化中，满足限制条件就 是以损失作业效率为代价换取的。因此，货位优化是一个多

13、 目标决策问题。 第三步，算法确定。多目标优化的方法有很多，如何选 择合适的算法来保证货位分布处在较为合理的状态，这是货 位优化系统设计中最关键的环节。 对于多目标问题的最优解的方法基本可分为以下两类：第一 类，根据决策者对问题的理解 （给定各目标在问题中的权重、 重要程度或目标期望值等偏好），对多目标进行标量化处理， 然后应用数学规划法对其进行单目标优化，获得唯一可行 解。常用方法有权重法、约束法、最大最小法和目标规划法 等。第二类，基于进化算法的多目标优化法，主要算法之一 就是多目标遗传算法。其步骤大致可分为：1编码，即在进 行捜索丽先确定解的结构表达；2种样的初始化：3针 对多冃标决策问

14、题，构造适应度函数；4后代种群的繁殖， 利用选择、交叉、变异等遗传算子进行操作；5用评价函 数对种群进化检测；6最优个体转化为最优解。其中， 4 到 5步循环操作直至得到问题的最优解。 从某种意义上讲，遗传算法特别适合求解多目标优化问 题，因为遗传算法并行处理各个目标，避免了目标间加和或 优先排序处理。遗传算法是模拟前述生物进化过程的计算模 型，是一种新的全局优化搜索算法，具有简单通用、鲁棒性 强、适于并行处理以及应用范围广等显著特点。所以，可以 采用多目标遗传算法来处理货位优化这一多目标优化问题。 第四步，软件实现。运用适当的语言将算法表达出来， 调试并测试，使系统为物流中心提供准确有效的货位优化功 能。 5结束语 在物流中心的作业中，讲求的是省时、有 效率。而人员在存取搬运商品时，在照顾员工的条件下，讲 求的是省力。因此要达到存取效率高、省时、省力，则要求 货品定位方面要合理化，从而提高物流中心作业效率和空间 利用率，增强