鞋服物流智能机器人解决方案(含具体事例)

近来,由《物流技能与使用》杂志、我国鞋服物流立异开展联盟、我国物流产品网一同主办的“CALTS2017第九届我国鞋服职业供应链与物流技能研讨会暨第二届全国鞋服物流经理人互动场”在杭州隆重召开。大会以“为时髦而改动,为商业而进化”为主题,旨在供给一个“百家思维”式的鞋服供应链与物流范畴的才智共享途径,让更多的专业人士共享新思维、新观念,推进鞋服供应链与物流在新的商业环境下快速进步与转型。此次大会共汇聚了20多位业界专家的精彩主题讲演,内容触及鞋服职业供应链与物流的各个方面。

北京极智嘉科技有限公司(Geek+)事务总监靳忠祥先生

鞋服物流难点与痛点

(1)应战一:全年时节性动摇。

这种动摇用两个图表表明——发货量的动摇&品类SKU的改动

首先看发货量的动摇,一个服装企业做门店或许电商,必定有不同的时节不同的样式,跟着时节的改动,量有波峰波谷出现,有些公司或许是四个时节或许六个时节,在新品铺货、或许电商促销时会发生很大的峰值,这种动摇要求整个物流解决计划、整个物流体系能够适配峰值和谷值的特征,要求人员装备、体系、设备,都能够兼容场景的改动,相同一个库房/物流中心,发货量或许是日均八千,顶峰值抵达一二十万,这种改动下,怎么样经过物流体系灵敏应是服装职业很大的应战。

其次是品类的改动,比如说快时髦,夏天卖夏装凉鞋,冬季卖羽绒服靴鞋,库房里边夏天寄存凉鞋冬季寄存羽绒服,关于库存需求灵敏调整,包含发货量的改动提出了更多的应战和要求。

(2)应战二:多仓联动 快进快出

服装的配送网络体系必定是一个多级结构,单仓发全国必定会带来时效上的问题,现在的服装职业加上电商的影响,必定需求快速呼应。怎么优化从总仓分仓到门店的整个网络体系中的库存是值得讨论的,从本钱角度上讲,把库寄存在一个点上是最优的;可是从时效讲,又需求快速配送到每个门店去,所以怎么从总仓到分仓以及快速进行货品呼应是一个很大的难点。

下面的图是一个配送网络体系,怎么完成库房快进快出才干,也对服装职业提出了应战,曾经库房实行的是仓储拣货和收发存等根底功用,现在则要考虑快进快出、穿插理货来应对职业需求和改动,所以说网络体系的多仓联动和快进快出是一个新的点,咱们需求一同讨论和考虑。

(3)应战三:多途径、多场景兼容

现在的途径现已不只仅是单一的从工厂总仓到门店,必定会有电商、有零售、有手机端、有各式各样的app客户端,所以对多途径多场景的兼容要求越来越高。

  • 电商途径和门店途径,电商和门店究竟怎么做,能够放在不同库房里边做,需求装备两套人马,两个办理体系,两个体系,这样会有一些资金上的冗余,有功率的问题,需求对库房进行从头收拾和规划,需求构成新的解决计划,下面的图便是典型的订单特征的图,电商订单特征,每个订单1.3行,十分小,十分碎片化,门店的补货订单或许是一个订单十几行到二十几行,门店的铺货订单,或许需求五十行到一百行的规划,这么多订单特性需求在一个仓里边适配开展。

  • 正向物流与逆向物流,由于库房的货品不只需求很快配送到门店,还要很快推到客户端,一同一旦有退货过季返还,需求门店处理过季品,并且是会集退货,需求在短时间内处理海量的SKU,这是一个更大的新应战。

  • 铺货补货和拆零,库房既要整箱拣选,还要做拆零,整箱作业必定和拆零是有所差异的,怎么兼容是需求咱们持续研讨的课题。

  • 新品和过季品的跨季办理,库房怎么兼容新品和过季品,完成退货品的二次收拾再发货,怎么样既做仓储又做拣选,这又是一个新课题。

  • 时节改动和库存收拾及库位开释,一旦时节改动,库房里寄存的服装品类也需求施行替换,需求尽快把库存产品开释出来,怎么样完成快速的收拾构成新的货位,为新时节的产品服务,这就发生了一个快速理货开释黄金货位的需求,依据这个特征,多场景多途径,咱们需求有更好的解决计划,应对服装职业特别的要求以及这种困难和瓶颈。

鞋服物流应对战略

(1)计划快速简略,施行快速布置

现在职业开展十分快,因而时效和反应速度至关重要,项目从施行到交给不能太延迟,一旦延迟,整个电商包含途径上的改动趋势无法适配,因而快速布置是很重要的点。

(2)灵敏、柔性、模块化拓宽

计划需求能够随需而变,面临今日八千单,明日十万单的拣选,怎么样快速进步体系才干?因而需求体系能够模块化,就像添加人手,添加设备相同,模块化才干完成快速的途径拓宽。

(3)拣选和存储(库存)全体考虑

(4)动态优化,随需而变

需求改动方式的时分,能够依据事务形状随时切换流程模块,一同设备要有弹性,能够放冬装,能够放夏装,来适配事务的开展,随需而变,动态调整是一个很大的课题。

鞋服物流事例介绍

下面结合详细事例讨论怎么样既表现多途径的订单,又坚持柔性,适配服装职业的开展趋势。

(1)全体计划及特征

这是Geek+在日本的一个事例,在日本东京的千叶县,特征和我国的特征十分相似,全体计划图如下。

项目为三层楼库,左边是仓储体系和笔直进步体系,能够经过电梯或许经过输送线把产品补到各个楼层,二楼和三楼做订单实行和一体的计划,经过一些柔性体系串联起来构成一个全体计划

上图是二楼全体的布局图,十分的模块化,两边是拣货工位,整个区域面积为8000平方米,拣选人员在左边和右侧工位上进行作业,只要机器人不断的把产品和对应的货架送到两边工位上进行拣货作业。

机器人有两种货架,右侧是托盘机器人,做整箱的订单实行,假如门店里边需求铺货,机器人就能够做整箱拣选作业;右侧是拆零货架,电商途径能够经过这种方式的机器人和货架送到右侧工位上进行电商途径的拣货作业。

这个计划能够兼容门店和电商,也能够经过改动货架方式适配不同的箱子,构成柔性化的全体解决计划,整个货架的层板能够调整,冬季能够把货架拉高寄存羽绒服,夏天能够缩短寄存T恤。假如一个门店需求一百件或许105件,一个整箱是一百件,过来一个整箱托盘再加五个零星的进行装备。电商在这个区域里边进行操作,人员依据工位进行柔性切换,如早上上架作业,正午拣货,下午盘点,完成一个工人多工种作业。

完成事务适配。门店的工位和电商工位能够切换,假如电商的量很大,能够悉数去做电商,峰值曩昔今后再切换成门店,整个工位的柔性在这里有所表现。

(2)客户布景及计划拟定

概略:该客户为典型的服装企业,全国门店有6000~8000家,有RDC有DC和Store三级网络配送体系;

需求:客户期望把电商和门店作业整合在一同,一同客户期望仓里边不只要做仓储和拣货,还要做退货调拨处理,订单合单作业。客户要求要节约面积,曾经库房能够存四十万件,现在需求存八十万件。

要害诉求:进步存储才干和面积利用率;削减作业人员

(3)Geek+解决计划要害点

  • 多场景物流才干剖析。Geek+作为科技型公司,首先是要做深度的数据发掘,完成事务的深度研讨来适配整个解决计划。下图是功用模块的收拾,有春季、秋季还有电商顶峰,包含有门店肆货、门店补货,分别在不同的时间段里边,不同的功用上面有不同的特征,比如说春季周末或许是一个门店肆货的顶峰,可是电商是一个均值;可是穿插理货又是一个峰值,咱们把一切的数据叠加在一同评价计划,剖析各个供货商的流量需求,决议整个装备和计划规划。

一同咱们看订单特性,包含门店特性、电商特性、补货订单的特性,把订单特性整合在一同,来界说整个战略和流程,经过多场景物流才干剖析,把数据发掘到位,来完成时节性的考虑,做整个规划基准,有了这样的数据才干的剖析,就能够确保我有任何的留传项来适配整个事务开展的需求和改动。

  • 全流程、流量才干构建,整个仓里边要完成入库上架,整箱拣选/拆零拣选,QC质检,把这些流程放在一同,树立一个流程流量图,依据数据剖析,依据流程图构建出整个解决计划。

  • 退货,曾经客户是会集退货,现在完成了全年无忧的实时退货,不管什么时间和时节,只要想退货就能够退,咱们能够快速入库按规矩理货,什么时间什么门店的退货都能够处理,处理完今后用不同色彩代表不同的品牌,依据需求到相应货位进行收拾,依照品牌、依照门店拆分事务,完成和货架的相关。计划中拣货和打包是一个典型场景不详细论述。

  • 路由分工,客户期望仓里边快速调拨,快进快出,并做穿插理货的功用,黄色对应一条途径,绿色是其他的门店途径,在里边是无序的,并且是随机摆放的,咱们进行这种规矩,将货品进行从头重组,某种色彩类货品收拾好后,货车一旦抵达能够完成快速发货,动态理货不需求人工介入,确保功率的进步。

(4)计划特征汇总

Geek+计划从布局来看十分模块化、单元化,可是后边的逻辑十分复杂,由于要完成多个流程和事务场景。详细特征包含:

  • 按规矩合单/路由分配;

  • 拟定规矩重组货架系列;

  • 忙时作业,闲时优化;

  • 多时节产品一同办理;

  • 计划作业,优先调整;

  • 存储区整箱补货至拣选区;

  • 实时优化货位,消除尾箱;

  • 跨时节配发,开释黄金货位。

机器人拣选体系的价值与优势

(1)存储才干进步

和一般货架比照,机器人计划不需求主通道的,一同货架是2.4米,能够添加高度。比照阁板货架进步了35%的存储才干。

(2)人员节约

订单量越大,机器人对人节约的作用会越显着,订单量规划效益很好的表现了出来。

日订单才干 作业班次 人员节约 节约VS出资
20,000 2 60 32%
28,000 2 90 38%
40,000 2 125 44%
53,000 2 200 50%

(3)柔性切换、多流程/品规兼容

货架能够依据SKU动态调整适配不同的事务场景,工位每天都在不断动摇,每个工位都能够完成拣货上架盘点。机器人能够柔性增减工位和事务上的不同需求,经过增减机器人完成波峰波谷切换,完成多流程/多品牌的兼容。

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