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：   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   9.4.1.10 试算总支出   9.4.1.11 对比先拣后分 参考前一章数据：   9.4.1.12 是否用电动车 同样推荐采用电动车。   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：   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   9.4.2.10 试算总支出   9.4.2.11 对比先拣后播   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。   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：   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   9.4.3.10 试算总支出   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。   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：   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 9.4.4.10 试算总支出   9.4.4.11 与纸单和手持及灯光的对比   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：