7431 浏览第5章优化对策及改善措施
拣货流程是仓储中心较为重要的一个环节，且作为仓储中心较为前端的一个工作环节，保障好前端对后续的一系列物流流程均起到正向作用。拣货流程是物流流程中面对客户订单的第一步，快速准确地拣取订单商品对于提升物流全流程的效率以及保障整体供应链的完整度存在重要影响。针对A企业仓储中心现亟需解决的问题，通过EIQ分析法以及遗传算法对仓储中心现状进行模拟分析，现提出优化对策及改善措施。
5.1合理规划仓储中心布局
依据商品类别进行更加细致的分类，并在仓储中心布局规划上体现。商品的细致分类一方面对于仓储中心布局优化有重要作用，另一方面能够及时根据往期售卖情况预估市场动态以及客户需求，将客户及市场的需求前置化有利于提升客户满意度进一步增强企业竞争力。
拣货流程作为仓储中心人员密集型工作之一，更加依赖人的主观判断与工作经验。工作经验丰富的拣货人员在拣货效率上明显优于工作经验相对薄弱的拣货人员。在控制科技赋能成本投入时，提升拣货人员的工作熟练度是最直接且快速提升拣货效率的关键之一。A企业各区域仓储中心占地较大，且仓储中心人员流动性较频繁，拣货人员对仓储中心布局的熟悉程度直接影响到拣货时间，对于经验较为丰富的拣货人员能够依据手中的拣货单，第一时间判断待拣取商品的位置，再者可以提前判断多个待拣取商品的位置，能够在脑海中构思出拣货路径图；而相反，对于工作经验相对较少的拣货人员，在判断待拣取商品位置时花费时间较长，无法预估拣货路径，或预估失误率较高。因此，在不增加现有投入的情况下，提升拣货人员对仓储中心布局的熟悉度能够一定限度地提升拣货效率。
5.2提升订单处理能力
在线上购物高速发展的今天，物流作为配套服务，业务场景也更加多元化与复杂化，订单作为商流与物流的第一链接点，处理订单的能力对于物流后续的一系列流程均存在重要支撑性作用。更加繁杂的业务场景给类似A企业的相关物流企业即带来了机遇又迎来了挑战。提升订单处理能力不是一朝一夕的简单处理，而是经
过对往期同时段、多角度、全方位的不断总结与分析得到的一套较为合理且实施程度高的逻辑运算方法。另外，依据不同区域，也应该差别处理，例如，像一些具有代表性的区域商品，如：华东区域的大闸蟹在9-10月处于单量激增的状态；华南
区域的热带水果在6-8月处于单量上升的状态；以上的案例均显示，高度匹配的订单处理方案才能满足更加严苛的物流流程效率要求。
因此，A企业应通过动态管理，多频次更新订单处理机制，不断总结历史相似物流场景的出现，分析处理方法，争取在下一次进行订单分析与处理时得到更完善的处理方案。使得A企业在订单拆分组合中方向更加明确，逻辑更加清晰，速度更快提升。
5.3动态规划拣货路径
拣货路径的规划应该随着拣货单的更新而不断更新，路径调整的及时性与准确性能够保证拣货效率的最大化。从仓储中心布局角度出发，拣货路径的规划频次应高于仓储储位规划频次，动态的规划拣货路径，一方面可以及时发现拣货过程中仓储储位的不合理性，另一方面能够掌握商品近段时间销售占比程度，为后期仓储储位的更新提供合理性建议。
拣货路径作为优化拣货流程的核心因素之一，如何快速有效地减少拣货人员行走路径，对于提高拣货效率有正向参考意义。拣货路径是依据拣货单待拣取商品的排列顺序来决定的，那么，为了实现拣货路径最优，就要结合并充分考虑到待拣取商品的一个顺序预定。由于拣货单是经过多张订单的拆分再组合得到的，因此订单的种类、规模等对于拣货单均存在较大影响。
动态规划拣货路径，可依据季节性商品的淡旺季、商品的销售热度、商品的储存日期、商品的捆绑售卖情况等多维度进行考虑并制定路径规划方案。路径的规划以拣货人员为主其他仓储中心工作人员为辅，最大限度地提升拣货效率。在A企业仓储中心的规划管理中，重点依据存储商品的销售热度以及商品存储日期这两维度对拣货人员的行走路径做规划。例如，当季热销商品仓储储位距离较近，拣货人员能够尽可能缩短拣货路径距离，在一定范围内拣取商品；另外，商品在存储过程中遵循生产日期较近的商品在储位内侧存储，生产日期较远的商品在储位外侧存储，更容易被拣取。动态规划路径离不开仓储储位的共同规划，只有二者协同调配，才能保证仓储中心更加合理化，从而提升整个仓储中心各工作流程的运作效率。
5.4提高仓储中心资源整合能力
针对类似A企业这样的自营电商企业来说，物流方向的开发能够最大限度地保障本公司运营状态的稳定性。现依据实际情况，提出提升拣货效率的实施方案，具体如下：
方案一：通过提前与商家沟通业务计划，削峰填谷。在保障仓储中心商品稳定性的同时，履约达成率逐步提升。在大促活动期间，全力规避商家集中预约入库、出库等问题的发生。仓储中心任何一项工作的堆积，均会导致拣货流程的拥堵，使得拣货效率无法提高甚至会低于日常平均值水平，那么在大促这种相对敏感特殊时期则会进一步导致客户满意度的降低。为实现拣货效率在大促期间稳中求好，就要实施动态实时监控，确保能够按照预期拣货计划的达成。在大促后，也要对仓储中心包括但不限于拣货流程等多角度的工作流程复盘，通过积累实践经验，确保仓储中心良性稳定发展。
方案二：为进一步排除仓储中心积压货物的情况，预提出滚动清零计划，这样针对拣货流程的效率提升有着重要影响。滚动清零计划包括入库区的及时清零以及分拣区、出库区的及时清零。结合实际情况，灵活调配，支撑高弹性的工作状态。
5.5提升科技赋能能力
提升科技赋能能力，进一步降低对人的依赖性，使得拣货流程更加规范与合理，从而实现效率最大化。现从以下五个维度展开分析：
（1）库存健康：依托经典的库存管理体系，不断拥抱人工智能和精准定位来链接客户，库存实施把控、库存预判断及优化、商品分拣加工等，实现了库存管理的再更新优化。
（2）智能补货：基于A企业大数据平台对商品的未来销量进行预估，不断调整补货模型与补货参数提出更加合理的建议，降低仓储中心资金周转压力，同时也可使得拣货流程更加简洁。
（3）滞销处理：根据不同类型滞销场景系统自动给出对应的处理建议，可视化展示滞销商品分布、分级，智能给出处理建议，帮助拣货人员轻松找到仓里的“问题商品”，如高周转、无销售、残品、脏品、临期、过期商品等。
（4）存货布局：通过数据挖掘，分析商家的经营数据、存货布局的现状，结合大数据预测结果洞悉商家未来的经营趋势，模拟仿真，在商家期望的时效渗透率及成本约束下，给出极值的分仓建议，提升用户体验。
（5）销量预测：以各品类多维度的商品信息、历史同期销售数据、捆绑销售
模式等为基础，基于以上对即将入仓的商品进行前置性、预判性、动态化分析，并及时传达至拣货人员处，使得拣货人员能够第一时间掌握相关数据，将问题实现预判与前置。
5.6本章小结
本章主要概述了模型优化结果，通过对比优化前后数据，展现优化效果，同时对优化结果做更细致的分析，得到更加完善的优化方案。提出了从订单处理能力、路径规划、提高资源整合能力以及科技赋能能力提升等方面的合理有效性建议。
结论
本文以A企业为例，通过收集和整理有关数据，运用遗传算法对初始数据进行模拟运算，后引入EIQ分析法对仓储中心布局进行优化，使得商品分类更加细化，仓储储位更加合理，再次运用遗传算法进行模拟运算，证明了EIQ分析法对改善拣货流程有正相关指导意义。本文主要结论主要包括以下三点：
（1）从建立模型角度，实现了拣货时间较大幅度的缩短，在订单拆分及拣货路径距离方面也达到了一定程度的优化效果。
（2）利用EIQ分析法对历史数据分析的过程中，能够更加看清楚过去，才能进一步将拣货方案的撰写更加前置化，同时不断更新迭代优化方案。EIQ分析法能够针对A企业仓储中心布局现状进行优化。
（3）再经过初始优化方案推出后，结合真实数据，通过建立模型，以最短拣货时间为目标，加之包括商品重量、商品体积以及商品数量的约束条件，再次通过遗传算法进行求解分析。结合企业实际，提出包括路径规划、资源整合、科技赋能等多角度的优化实施方案。
对于物流环境更加多元化的今天，A企业拣货流程优化研究应当是一个需要不断更新迭代的过程，因此本文仍然存在些许不足之处：
（1）由于本人在A企业实习时间有限，数据收集方面不够全面，在对A企业仓储中心拣货流程的研究过程中，对于企业的实际状况把握不够精准全面，使研究成果与企业实际存在些许偏差。
（2）本文虽然采用EIQ分析法与遗传算法相结合的方式对拣货流程展开分析，但由于本人水平有限，在建立模型进行分析时，仅以拣货时间为最终目标，简化了模型建立形式，因此，在今后的研究中，在这一方面需要更加细致与深入地研究。
