订单拣选技术浅析--件.边拣边分

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完整目录链接 订单拣选技术浅析--序言及托拣 订单拣选技术浅析--箱拣 订单拣选技术浅析--件.摘果 订单拣选技术浅析--件.平库.先拣后播 订单拣选技术浅析--件.分拣站.B2B.先拣后分 订单拣选技术浅析--件.分拣站.B2C.先拣后分 订单拣选技术浅析--件.播种墙.B2C.先拣后播 订单拣选技术浅析--件.边拣边分  9 件.边拣边分 9.1 边拣边分无人知 虽然中小订单采用合单件拣后,再行采用各种方法播种相对于纯摘果有着无可比拟的优势,但是实际在件拣领域,采用人到货的模式中,还有一种更加有生产力的边拣边分可以选择。 不管有没有订单重合度,一次完成多个订单的拣取,这是很诱人的想法,但是由于作业复杂程度高,加上之前相关技术不够成熟时,生产力反而会可能会下降,培训一个新员工周期太长,加之差错率居高不下,还需要再次复核,从而使得边拣边分未能成为一种主流的选择。 随着语音,灯光等技术的引入,边拣边分的作业难度大幅下降,准确率得到了上升,使用边拣边分已慢慢开始出现较大范围的应用。特别是在生鲜,由于不适合多次操作,从入到到出库最好是一次作业完成,破损率会大幅下降。                                         9.2 如何边拣边分 这里还是讨论两种最常见的业务场景,分别是B2B药品边拣边分,以及B2C的电商生鲜边拣边分。 9.2.1 药品边拣边分 药品以盒装,方正且轻,一次集合单可拣44盒21行SKU,SKU还是假定重合度为25%,原先的21个SKU,则减少到了16个,选每店平均订单行为3-5行,涉及门店约为6个。 为方便与商超先拣后边比较,还是采用同样的库区布局和拣货动线,总行程为294米。 同样,如果采用纯摘果方法,需要进行6次行走,每次平均行走181米,每订单约7件,访问4库位。 9.2.2 电商生鲜 而电商生鲜,业务量不变,以一次集合单摘果拣44件21个SKU,选SKU重合度为50%,原先的21个SKU,则减少到了10个,选平均订单行为1-2行,涉及订单约为16个。为方便与电商先拣后边比较,还是采用同样的库区布局和拣货动线,总行程为249米。 同样,如果采用纯摘果方法,需要进行16次行走,每次平均行走181米,每订单平均约3件,访问2库位。 9.3 如何边拣边分 边拣边分,需要对拣货车进行适当的改造: 9.3.1 药品 一次性拣选6个订单,则需要携带6个容器,需要在拣货车上下层各放3个容器,平放都可以操作,相对于不同的技术,还需要加装设备: • 采用PAD+扫描拣货,需要安装PAD及扫描枪,这个还能推得动 • 采用电脑+无线扫描,需要安装电脑及扫描枪,且还需要配备电池,这个人推就吃力了,必须用电动车了 • 采用灯光,则需要在车上下两层都要安装灯,配备电池,同样还得是电动车比较合适。 • 而纸单,只需要为每个货箱位置编上号,同时方便查看 • 采用手持,同样也是编上号,但是容器上必须有条码号,以供扫描 • 换成语音,建议是为每个货箱位置漆上大块的色块,以便快速定货架位置并检验,但在任务开始时,需要为每个订单绑定货箱。 9.3.2 生鲜 而生鲜,一次要分播16个订单,采用上下两层已无法解决,平放也没定位和播入,则需要改造拣货车为专用的,所有货箱分4层摆放,每层4个,且货箱放入之后,所有箱口以一定角度向一面倾斜,工人拣完货后,如果在对面货位,需要多行走至少10步完成拣货和分播。相对于不同技术,也需要改造: • 采用PAD+扫描拣货,需要安装PAD及扫描枪,PAD放置在分播侧面,稍占一定空间,但还可以接受。 • 但是采用电脑+无线扫描,屏幕较大,至少占据一个半货格,加之布线等原因,不建议采用,所以后面不会讨论。 • 采用灯光,侧面安装上16个灯,配备电池。 • 而纸单,还是只要每个货箱位置编上号。 • 采用手持,同样也是编上号,但是容器上必须有条码,以供扫描。 • 换成语音,还是建议每层做色块区分。 9.4 药品B2B.件.边拣边分 这里先讨论B2B的件拣模式,以流利货架做为了拣货区,拣货的同时直接分播到拣货车。直接上纸单就可以作业,只是人工成本不低,差错率高,一定要安排复核人员进行100%全检。 9.4.1 纸单.件.边拣边分 9.4.1.1 边拣边分走多远 使用纸单边拣边分动作拆解如下:  
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拣货动线如前文讨论,用人工手推拣货小车,拣选44件16个SKU,需行走294米, 耗时6分30秒: • 起停距离:小车在静止与3.2KM时速之间起停一次约6秒,起停距离约2米,拣选16个库位,行进32米,耗时96秒; • 掉头:不计; • 转弯:不计。 • 均速移动:小车以平均3.2KM均速移动262米,大约旅行时间耗时4分54秒; 9.4.1.2 交互 9.4.1.2.1 拣货交互 耗时约5分5秒: • 拣货单打印、领拣货单:30秒一次; • 签单和交单:30秒一次; • 核对目标集货库位:5秒一次; • 16个SKU拣货行,共耗时160秒,每SKU: o 看纸单任务找目标库位及商品:5秒; o 行走到目标库时核对任务上的商品和数量:5秒; o 标记SKU完成:5秒 9.4.1.2.2 播种交互 耗时约3分30秒: • 21个SKU播种行计210秒,每SKU: o 看货格/数量:5秒; o 找货格:5秒; 9.4.1.3 拣货 参考上一章数据,每拣SKU以15秒计,16SKU共240秒,合4分钟。 9.4.1.4 播种 准备空容器放上拣货车,15秒,卸下容器15秒,将货品从播入货箱中,每SKU分播行以2秒计,21条SKU播种行共42秒,共计72秒。 9.4.1.5 边拣边分效率 合计需20分17秒: • 拣货: o 行走:6分30秒; o 交互:5分5秒; o 拣货:4分; • 分播: o 交互:3分30秒; o 拣货:1分12秒; • 增加10%的宽放时间,则单任务时长为变为1,353.1秒=22分33秒。 平均每小时: • 约42.6个SKU=3600秒/ 1,353.1  秒*16SKU; • 约117.1件=3600秒/ 1,353.1秒*44件; • 工作8小时人均936.5件。 9.4.1.6 考量响应时间 依然是无法即时响应。 9.4.1.7 看看差错率 纸单作业差错率取1%,差错原因见前文。 9.4.1.8 员工流失带来的损失 纸单边拣边分的新员工入职60天后达到KPI,每个新工人要付出30天薪水作为培训成本,约为6000元。 9.4.1.9 列出成本项  
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9.4.1.10 试算总支出  
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9.4.1.11 对比先拣后分 参考前一章数据:  
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9.4.1.12 是否用电动车 同样推荐采用电动车。  
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9.4.2 手持.件.边拣边分 采用RF手持,在流利式货架区采用电动车拣货,拣出货后直接用手持扫描货箱播种。 9.4.2.1 边拣边分走多远 使用RF手持边拣边分拆解如下:  
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采用电动车,拣选44件16个SKU,需行走294米, 耗时4分44秒: • 起停距离:在静止与5KM时速之间起停一次约6秒,起停距离约2米,拣选16个库位,行进32米,耗时96秒; • 掉头:不计; • 转弯:不计。 • 均速移动:小车以平均5KM均速移动262米,大约旅行时间耗时3分8秒; 9.4.2.2 交互 9.4.2.2.1 拣货交互 耗时约3分26秒: • 交互准备:14秒一次; o 领任务3秒 o 看任务3秒 o 放手持1秒 o 拿手持1秒 o 看集货库位3秒 o 确认集货3秒 • 16个SKU,每SKU12秒,共耗时192秒: o 拿手持1秒 o 扫SKU3秒 o 看数量1秒 o 确认数量3秒 o 看下一个3秒 o 放手持1秒 9.4.2.2.2 播种交互 扫描箱号绑定任务,每箱2秒,计12秒;每SKU10秒,21SKU分播行共210秒;共计222秒。 9.4.2.3 拣货 从流利架上拣货,每拣SKU以15秒计,16SKU共240秒,合4分钟。 9.4.2.4 播种 将货品从播入货箱中,共计需要72秒: • 容器装车:15秒; • 卸下容器:15秒; • 每SKU行平均需要2秒完成播种,21个需42秒。 9.4.2.5 作业效率 合计需17分4秒: • 拣货 o 行走:4分44秒; o 交互:3分26秒; o 拣货:4分; • 分播: o 交互:3分42秒; o 播入:1分12秒; • 电动车只需增加5%的宽放时间,则单任务时长为变为1,078.6秒=17分58秒。 平均每小时: • 约53.4个SKU=3600秒/ 1,078.6秒*16SKU; • 约146.9件=3600秒/ 1,078.6秒*44件; • 工作8小时人均1,174.9件。 9.4.2.6 考量响应时间 即时响应。 9.4.2.7 看看差错率 手持作业差错率取0.5%,差错原因见前文。 9.4.2.8 员工流失带来的损失 手持边拣边分新员工入职30天后达到KPI,每个新工人要付出15天薪水作为培训成本,约为3000元。 9.4.2.9 列出成本项  
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9.4.2.10 试算总支出  
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9.4.2.11 对比先拣后播  
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9.4.2.12 与纸单的对比 随着条码技术的引入,从下表可以看出,它带来生产效率的提升,以及差错成本的降低。  
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9.4.3 灯光.件.边拣边分 如前面讨论的,需要改造出专用灯光拣货车。 9.4.3.1 边拣边分走多远 灯光边拣边分pick-to-light动作拆解如下:  
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采用电动车,拣选44件16个SKU,需行走294米, 耗时4分44秒: • 起停距离:在静止与5KM时速之间起停一次约6秒,起停距离约2米,拣选16个库位,行进32米,耗时96秒; • 掉头:不计; • 转弯:不计。 • 均速移动:小车以平均5KM均速移动262米,大约旅行时间耗时3分8秒; 9.4.3.2 交互 9.4.3.2.1 拣货交互 耗时约3分31秒: • 交互准备:35秒一次; o 打货签15秒 o 领货签15抄 o 查看集货位5秒 • 8条通道,80秒,每通道 o 扫货签5秒 o 看任务5秒 • 16个SKU,每SKU6秒,共耗时96秒: o 看SKU1秒 o 看数量1秒 o 拍灯3秒 o 找下个灯1秒 9.4.3.2.2 播种交互 耗时约2分3秒: • 扫码绑单:12秒 • 21条分播行计42秒,每行: o 看货格/数量2秒 o 拍灯2秒 9.4.3.3 拣货 从流利架上拣货,每拣SKU以15秒计,16SKU共240秒,合4分钟。 9.4.3.4 播种 将货品从播入货箱中,共计需要72秒: • 容器装车:15秒; • 卸下容器:15秒; • 每SKU行平均需要2秒完成播种,21个需42秒。 9.4.3.5 作业效率 合计需15分3秒: • 拣货 o 行走:4分44秒; o 交互:3分26秒; o 拣货:4分; • 播种 o 交互:1分36秒; o 分播:1分12秒; • 电动车只需增加5%的宽放时间,则单任务时长为变为951.2秒=15分51秒。 平均每小时: • 约60.6个SKU=3600秒/ 951.2秒*16SKU; • 约166.5件=3600秒/ 951.2秒*44件; • 工作8小时人均1743件。 9.4.3.6 考量响应时间 即时响应。 9.4.3.7 看看差错率 灯光作业拣货差错率取0.1%,差错原因见前文; 9.4.3.8 员工流失带来的损失 灯光边拣边分的新员工入职5天后达到KPI,每个新工人要付出2.5天薪水作为培训成本,约为500元。 9.4.3.9 列出成本项  
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9.4.3.10 试算总支出  
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9.4.3.11 与纸单及手持的对比 采用了灯光之后,从下表可以看出,它带来生产效率的提升,以及差错成本的降低。  
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9.4.4 语音.件.边拣边分 语音天生为边拣分而存在。 9.4.4.1 边拣边分走多远 语音边拣边分拆解如下:  
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采用电动车,拣选44件16个SKU,需行走294米, 耗时4分44秒。 9.4.4.2 交互 9.4.4.2.1 拣货交互 语音所有交互都在行走和拣货中完成,无需停顿。 9.4.4.2.2 播种交互 绑定货箱需时12秒,每SKU需5秒,21个SKU播种行计105秒,共117秒。 9.4.4.3 拣货 从流利架上拣货,每拣SKU以15秒计,16SKU共240秒,合4分钟。 9.4.4.4 播种 将货品从播入货箱中,共计需要72秒: • 容器装车:15秒; • 卸下容器:15秒; • 每SKU行平均需要2秒完成播种,21个需42秒。 9.4.4.5 作业效率 合计需11分53秒: • 拣货 o 行走:4分44秒; o 交互:在行走及拣货中完成; o 拣货:4分; • 播种 o 交互:1分57秒; o 分播:1分12秒; • 电动车只需增加5%的宽放时间,则单任务时长为变为751.2秒=12分31秒。 平均每小时: • 约76.7个SKU=3600秒/ 751.2秒*16SKU; • 约210.9件=3600秒/ 751.2秒*44件; • 工作8小时人均1,686.9件。 9.4.4.6 考量响应时间 可实时响应。 9.4.4.7 看看差错率 语音作业差错率取0.01%,差错原因见前文。 9.4.4.8 员工流失带来的损失 语音作业新员工入职5天后达到KPI,每个新工人要付出2.5天薪水作为培训成本,约为500元。 9.4.4.9 列出成本项
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9.4.4.10 试算总支出  
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9.4.4.11 与纸单和手持及灯光的对比  
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可以看到主流的货到人边拣边分的收益都好过纯摘果或先持后播 9.5 生鲜B2C.件.边拣边分 参考前文讨论过的电商场景,拣选44件21SKU行,合并后为10个SKU,行走距离为149米,能同样的计算方法,则数据对比如下:  
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发布于 2019-02-16 18:18

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本文由 Sweeper 原创发布于 大董知识库 ,著作权归作者所有。

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Sweeper
2019-02-19 08:11
波次组织?将来在写wms时聊吧
felix
2019-02-19 07:03
订单池生成拣货单策略才是最关键的,貌似没有涉及到~~
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