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智能倉庫設計規劃時必要的幾個步驟
DANBACH ROBOT
倉儲系統，作為經營體系中較重要的組成部分之，能否準確高效地運作，直接關系到整個經營體系的安危。隨著市場競爭的不斷升，傳統的倉儲管理受到了巨大的挑戰。由于差異化的細分產品類別越來越多，僅憑傳統的眼觀手記方式來盤點貨物，會大地降低工作效率，并且在數據的準確性方面會大打折扣;而單純地靠增加人手來提高效率，往往只取得事倍功半的效果。
如何真正提高倉儲管理效率，確保盤點準確性，并適當降低人力成本，是所有經營體系的迫切需求與挑戰，而倉庫的規劃設計也成了重中之重。
倉庫規劃設計我們分成8個步驟進行：
，項目的起動準備;
第二，數據的處理和分析;
第三，討論未來策略的目標;
第四，系統需求分析;
第五，規劃設計;
第六，方案的評估選擇;
第七，細步設計;
第八，方案執行。
在實際操作過程中，有些人往往跳過第二步，或者做第三步再做第二步，因此往往脫離現狀，和現狀沒有什么關系，并導致算出來的數據在后面設計的時候，非常容易處理，擺上些設備，每個設備，比如說用RF來揀，每個人每個小時揀多少就可以，但是它適合你嗎，可以說它適合你，但是它也適合任何個企業，都是模樣的。
做完第三步之后，有些可能會回來做些數據收集分析的東西，往往在做以前老在說什么EIQ這些東西，EIQ只能說個通用的方法、思想，往往在的操作中有用，但卻并不能完全幫你處理出這些數據的。
如何理解EIQ?每天平均的定單量，定貨量，或者是說每日的進貨量的值等等這塊，然后定單和產品之間的關聯性這塊，但是比如說對于這種其他的些東西，比如說對于這種產品的這種季節性，它的變動的趨勢。
等等這塊的東西，未必它會幫你做這塊的分析，況且數據分析的時候，我個人看法，更多的是取決于數據分析人的理念，他的理念，會直接決定了分析的價值。
有的人做出來的時候，很簡單，數據分析的價值也非常有限，對每個倉庫經理來說已經非常清楚大概什么樣的量，雖然沒有個準確的數字，但是估的數字也差不到哪去。
但是倉庫規劃的時候，僅評這幾個數字，我想和原來的倉庫沒有什么區別，只是把原來的倉庫放大點。原來的可能只容納千的托盤，未來可能放大到容納五千個托盤，僅此而已。
另個容易出問題的地方是第五步。得到個數據之后，怎么樣操控這個數據，這個我認為要看規劃人的能力。在這步，每個人的想法會有非常非常大的差別，未來滿足你的這種需求的時候，可能會比如說非常的自動化。
然后設計個什么樣的趨勢，或者通過這種別的模式怎么樣操作等等這塊，能不能做到個在這種有限的自動化下面，實現個比較好的，能夠達到滿足效率的，滿足需求的方案呢，這個要考量設計人員的個問題。基本上存在的問題，可能就出在這兩個地方。
在第二步做數據分析的時候，它的數據分析的方法怎么樣操作，個包括它的培訓，這個人需要哪些數據，然后這些數據里面可能代表了某些含義，往往數據分析的人，不知道現場怎么操作的，就拿個東西來運行吧。他不知道基礎的東西是個什么樣的東西，算主要的結果和現實的作業可能會發生比較大的偏離。
但是往往的時候，存在這樣的問題，做得人不知道現場什么樣，所以培訓這塊要注意，包括資料的采集，然后還包括篩選，拿到的原始數據往往是從系統里面打出來，但是這些數據哪些是真實有效的，哪些是假的，這是要考慮的。
第三個步驟就是討論未來得策略，比如說你的生產規模，原來從20個億，到100個億萬，這種變化的是個什么趨勢?比如說原來是平均生產那么多，但是可能未來得時候，某個時間突然的把峰值拉得非常高，這樣現象都會出現，但是往往未來這是較不可預測的，沒有這種想法，包括另外的時候，庫存周轉天數，現在可能在80天，可能未來的時候，可能是20天，等等這種現象，但是怎么樣到20天呢，怎么樣變，往那個方向變化。這塊都值得考慮。
當然這個步驟應該越細化越好，包括SKU之間的變化，哪些產品未來賣得好，哪些產品未來下去了，原來可能百個裝瓶，未來可能是個裝瓶，這樣品像的變化，這些變化我的經驗是上面的人不知道，下面人也不知道，對這個沒有什么想法，所以我認為目前來說，我認為比較麻煩的。我沒有看到有人專門探討這些東西，往往只知道現在是什么樣，可能現在很多人還不知道現在是什么樣的。
第四個步驟就是系統的需求分析，每天的變化是什么樣的趨勢，這塊基本上跟現狀分析，另外也會根據未來調整，它的做法往往我得到個現狀的模型之后，對于未來的時候，通過這個現狀未來進行疊加，可能現在是20億得到個模型，每天的出貨量，每個區域有多大的容量，要處理多大的量，后面到100個億，得到未來，往往出現這樣的局面，就是這樣的。
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