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基于QLIK VIEW的倉庫優化方案

2017-05-26 09:06:18龔軒濤劉浩陳昌平
科技資訊 2017年10期
關鍵詞:數據分析

龔軒濤++劉浩++陳昌平

摘 要:該文以快消品物流倉庫為研究對象,結合其物流行業運營特點和倉儲環節的現狀,以科學的數據分析框架為前提,運用有效的管理方法,對其倉儲管理進行合理細致的研究。讓數據分析成為改善倉庫業務的有力支撐,幫助企業加快物資流動的速度,降低成本,提高訂單響應速度,在市場競爭中贏得更多的份額。

關鍵詞:數據分析 諸位設計 挑選優化 關聯性分析

中圖分類號:F251 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)04(a)-0242-02

“大數據”帶來的巨大價值正漸漸被人們認可,未來數據的價值將逐步升值。該方案以快消品物流倉庫為研究對象,結合其自身運營特點和倉儲環節的現狀,對其倉儲數據進行分析,綜合考慮倉庫的非數據部門使用者,能更方便地獲取、理解及使用這些數據。借助數據分析來改善運營效率、制定更明智的決策,加快物資流動的速度,提高訂單響應速度,最終達到以信息化實現快消品倉庫數字化轉型的目的。

1 快消品倉庫的現狀及問題分析

1.1 倉庫現狀

快消品倉庫貨物普遍包括13大類,包括:食品類、日用類、電器類、日化類、特種類等。庫區具體包括了入庫區、托盤存儲區、揀貨區、設備存放區、出庫區以及辦公區域。主要的倉儲區包括:立庫貨架區、托盤貨架區、電子標簽貨架區、閣樓貨架區、殘次品貨架區。

在設施設備方面,倉庫中常用的物流設備,包括了托盤、各類叉車、液壓車、手推車等設備。對于硬件設施來說,存儲貨位和揀貨貨位普遍較多,擁有自動化的立體倉庫。

1.2 問題分析

在倉儲管理中,問題主要分為三方面。在入庫時,倉儲人員憑借經驗放置貨物,不考慮出庫頻率、關聯性、重量等庫存特性,也不考慮不同倉儲區域的儲位特性,導致倉儲零散,并降低訂單響應速度。

在庫區內部,缺乏針對每個貨架區倉儲量的動態監控,導致倉庫貨架區利用率偏高與偏低并存。針對于不同物料,無法判斷補貨數量和補貨時點。

在出庫時,倉儲人員按單揀貨,倉儲人員為了提高工作績效,憑借經驗快速取貨,不考慮倉庫有限的設備資源,導致訂單排隊等待時間加長。

2 相關理論與技術

2.1 安全庫存量

安全庫存量是為了預防需求或供應方面(如客戶插單、供方交期延誤、質量問題等)不可預測的波動,在倉庫中經常應保持最低庫存量作為安全庫存量。

以倉庫中典型物料為例,農夫山泉天然水的年需求量為115 200,訂貨成本20元/次,單位商品年保管成本H=1元/年,安全系數為1.645,訂貨提前期為5 d。

經濟訂貨批量為:

訂貨次數

××

訂貨點

在庫存管理中,適當的安全庫存和經濟訂貨批量對于倉庫的管理是非常重要的,根據以上算法可以得到不同貨物的經濟訂貨方案,不僅能夠節省倉儲費用,提高倉庫的利用率,還能降低缺貨帶來的損失。

2.2 關聯性分析

Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法,通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。掃描所有訂單,計算出頻繁集L1(頻繁集合Lk表示集合內的每個項由k個物料組成,比如L2={{a,b},{c,d}});然后采用apriori-gen算法計算出候選集合C2(候選集合Ck表示集合內的每個項由k個物料組成。注意在產生候選集合時候,可判定每個項內的物料組成的項集是否在Lk-1內,若不在,則拋棄該項目,顯然支持度不滿足,這樣可提高效率);產生候選集合C2后遍歷一遍訂單集合,計算每個項的支持度,并根據支持度閥值篩選出頻繁集合L2,依此類推,直到Lk為空集合。

我們將Apriori算法用于倉庫物料存儲庫區中,分析物料之間的關聯度,進行關聯性分析。

資料庫(Transaction Database):存儲著二維結構的記錄集。定義為:D。

所有項集(Items):所有項目的集合。定義為:I。

支持度(Support):定義為supp(X)=occur(X)/count(D)=P(X)。

置信度(Confidence/Strength):定義為conf(X->Y)=supp(X∪Y)/supp(X)=P(Y|X)。

候選集(Candidate itemset):通過向下合并得出的項集。定義為C[k]。

頻繁集(Frequent itemset):支持度大于等于特定的最小支持度(Minimum Support/minsup)的項集。表示為L[k]。注意,頻繁集的子集一定是頻繁集。

提升比率(提升度Lift):lift(X->Y)=lift(Y->X)=conf(X->Y)/supp(Y)=conf(Y->X)/supp(X)=P(X and Y)/(P(X)P(Y))。見圖1。

3 分析結果

3.1 入庫-儲位設計

不同庫區之間,采用移動平均加權法,劃分頻率標準線及數量標準線,將每個物料有效分配到四個對應的庫區類別,達到儲位優化效果;庫區內,采用關聯性分析,找尋同一筆訂單中不同物料同時出現的置信度,將置信度高的物料擺放在相近區域,減少揀貨時間,提高響應速度。

3.2 庫內-補貨監控

通過對物料現有庫存量進行動態跟蹤,當庫區貨品庫存低于安全庫存量時,自動計算出安全庫存量比率,當比率低于歷史值18%進行預警,并自動提醒補貨數量,以免引起缺貨情況。

3.3 出庫-挑選優化

當倉庫收到一筆訂單,根據訂單的各類信息,快速分析出發貨時間、挑選工具、發貨車輛等信息,宏觀安排人力物力,提高出庫效率和響應速度。在發貨時間中,根據訂單中物料數量、重量、月臺效率計算出揀貨裝載時間;根據客戶所持路段、交通擁堵信息計算出路程時間;最終根據應到達時間反向推導最遲發貨時間。

在挑選工具時,綜合考慮物料體積、包裝規格,規劃所需叉車和手推車數量。

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