仓储管理(四):出库拣货
订单发货作为仓储管理中后期的工作,并不意味着可以轻松,其中的拣货是最为繁重。本文作者从三个不同类型的订单出发,看看如何处理拣货,希望对你有所帮助。
订单发货是仓库工作量最大的一项工作, 主要步骤有拣货、复核、打包、称重、交接等。这中间拣货最为繁重,拣货员需要按照计算机指令找到订单商品所在的库位,然后从库位上拣出订单需要的商品,最后送到发货区完成订单的打包发货,下面我们来具体说一下拣货这件事。
我们假设场景,某仓库,每天有几万订单需要发货,我们分析了一下这些订单,发现有这几种类型的订单:
- 单品单件:每个订单只要一种商品,且数量只要1件 ;
- 单品多件:每个订单只要一种商品,但数量需要多件,可能是2件,也可能是3件、4件、5件……
- 多品单件/多品多件: 订单需要多种商品, 数量任意 ;
针对不同类型的订单, 一般会采取不同的方式处理,我们分别来看看是如何处理的。
单品单件:
单品单件的订单一般是最容易处理的。
我们从订单池中挑出这类订单,然后按商品汇总后批量拣货。比如我们将单品单件订单汇总后,商品A需要300件、商品B需要200件……由于订单都是单品单件,同一批订单数量都是1,我们从仓库一次性提出商品A 300件,商品B 200件放在打包区,剩下就只要打包就好了。为了更快,很多仓库甚至会提前预包好,订单来了以后,只需要打印并粘贴快递面单就可以发货了。
一般大促前,商家都会提前制定大促销售计划,会通知仓库将大促商品提前准备好。仓库会设置专门的大促区,批量有规律的订单都可以在大促区快速处理。
由于大促的商品已经提前在大促区准备好,和以往拿着订单“人找货”不同,这个时候货已经准备好了,可以说这个时候是“货找人”。我们只需要通过计算机系统,为准备好的商品匹配对应的订单,打印出对应的快递面单,批量打包好后,贴上面单就可以发货了。
单品多件:
和单品单件不同,单品多件订单可能订单要的还是那些商品,但数量不一定是1件,这个时候需要区分订单对待。
处理完单品单件,操作员会继续挑单品2件、单品3件、单品4件……依次处理,并且分好货以后,还会做一次复核检查,最后再打包称重。 扫描快递面单称重的时候,除了记录重量为了后面的结算,通过重量也能做到二次检验,通过订单的逻辑重量和实际称重重量对比,误差超过绝对值,给出预警提示。
前面我们说大促的时候我们根据销售计划,会提前备货到大促区,目的是为了降低拣货的压力。非大促的时候,我们也可以通过日常订单数据分析,优化货位规划。
例如将畅销品放在仓库拣货区入口附近,畅销品专门区域备货等,实时上都是为了提高拣货效率。对于畅销商品,提前作准备,提前备好货可以节约拣货时间,但是非单品单件还是需要按常规的拣货流程处理。
多品单件/多品多件:
多品单件和多品多件订单包含多种商品,消费者可能买了商品A又买了商品C,或者买了商品A又买了商品D, 这种订单商品的组合是随机的。
即使在大促区提前备好货,也是要多处拣货再合并到订单。商品多的时候找货和合并仍然不容易,一般仓库将单品的订单批量处理完后,剩余的订单会在拣选区拣货。另外非大促期间,也会直接在拣选区拣货,不需要作额外的准备,适用性更强。
常见的拣货方式有边拣边分和先拣后分两种,从使用的设备来分又分为纸质拣货、PDA拣货、 RFID拣货、语音拣货、VR眼镜拣货等。辅助设备暂不细说,无非都是将计算机指令告诉人,拣货人按指令拣货,我们说一下边拣边分和先拣后分两种拣货方式。
边拣边分和先拣后分都是多个订单合并拣货,边拣边分是拣完某个商品后直接分到对应的订单篮子里,先拣后分则是全部商品拣完后最后再统一分到各自的订单,下面我们具体来看一下:
边拣边分:
拣货开始,拣货员会推着分栏的拣货车拣货,每一个拣货篮对应一张订单,拣货员按照拣货指令到指定的货位上拿到货,然后按订单数量要求, 分别放到对应的拣货篮,即拣货同时完成分拣。
当这一批订单需要的所有商品都拣完的时候,商品和订单也已经对应好,订单拣货完成了,拣货指令中除了告诉从什么库位拣什么商品多少个,还会告诉操作人员拣完后分别放到哪几个篮子。
先拣后分:
拣货开始,拣货员推着普通拣货车(没有分栏),按拣货指令,到指定的货位拣取对应数量的商品放到小车。此时不需要考虑分拣的事情,商品全部拣完后,然后送到分拣区域去做二次分拣,将拣到的货分到对应的订单。
先拣后分将拣货环节和分拣环节分开,多人分工, 各司其职, 一定程度上也提高了整体出库效率。
我们总结一下, 这节主要讲了订单出库拣货。对于大促和日常发货,根据订单形态不同,会有不同的处理方式。
多品订单库内拣货又可以分为边拣边分和先拣后分两种拣选方式,实时上,除了拣选过程,拣选前什么样的订单一起拣,分成几个波次拣等也很重要。
这些我们在后面的话题中继续讨论,今天的话题就到这里,希望本节对你有用,谢谢!
本文由 @嘉叶 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载
题图来自Unsplash,基于CC0协议
文章很浅显
写的比较细,跟我们目前的相似度很高。
感谢,写的很详细,还会更新吗
谢谢分享 很多大、之前没关注的点、没了解的东西都有从中了解到