仓库优化布局方案设计Word文件下载.docx
《仓库优化布局方案设计Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《仓库优化布局方案设计Word文件下载.docx（14页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
二、内容以及要求
1、分析H公司仓库货物及货位利用情况
2、对H公司仓库原有货位利用状况进行调整并提出优化方案
三、原理及步骤
1、运用EIQ分析法等基础理论对H公司仓库布局优化方案设计。
（1）.EIQ分析法是以顾客导向为主，且针对具有不稳定或波动条件的物流配送中心作业系统的一种分析方法。
（2）.EIQ分析法的目的是协助设计者掌控物流作业特性，探讨其运作方式，规划作业系统、拣货方式和储位划分。
（3）.EIQ分析法的要素：
①E（Entry）是指订单件数；
②I（Item）是指货物品项或种类；
③Q（Quantity）是指每一笔订单、每一类货物所订购的数量资料，是结合订单与类别的桥梁。
2、运用EIQ分析
（1）订单量（EQ）分析
为了方便绘制图表我们将订单重新编号，70122a编号为1、70122p编号为2、70123a编号为3……70128p编号为14。
订单量（EQ）分析表
E
Q
百分比
累计百分比
组别
1
36186
11.90%
A
41.05%
3
30313
9.93%
21.83%
5
30053
9.85%
31.68%
11
28597
9.37%
7
26054
8.54%
49.58%
B
49.08%
13
25762
8.44%
58.02%
12
23108
7.57%
65.59%
6
21988
7.20%
72.80%
2
19235
6.30%
79.10%
8
17925
5.87%
84.97%
4
15742
5.16%
90.13%
9
13197
4.32%
94.45%
C
9.87%
14
9920
3.25%
97.67%
10
7152
2.34%
100%
根据上表，我们可以进行ABC分类，A类为1、3、5、11。
对于A类订单，要进行重点管理，对它们的拣货设备的使用也可以进行分级。
从中可以看出1、3、3、11为公司的大客户。
在销售方面也应该加强重点管理和采用不同的政策。
为了更直观的了解，可以将上表绘制成图的形式，如下图所示：
根据EQ分布图的类型分析，其图表为一般物流配送中心的常见模式，有预防分布趋于两极化，可以利用ABC作进一步分类。
规划时可将订单作ABC分类，次数少数量大的订单可作重点管理。
相关拣货设备的使用也可以进行分级。
（2）品项数量（IQ）分析
品项数量（IQ）分析表
I
005
154800
50.72%
73.59%
004
40912
13.40%
64.12%
006
28896
9.47%
009
23049
7.55%
81.14%
25.67%
007
17286
5.66%
86.81%
003
16000
5.24%
92.05%
001
11050
3.62%
95.67%
002
6600
2.16%
97.83%
012
4350
1.43%
99.25%
013
897.8
0.29%
99.55%
0.74%
015
701
0.23%
99.78%
011
330
0.11%
99.89%
010
280
0.09%
99.98%
014
50
0.02%
99.99%
008
29
0.01%
100.00%
根据上表，同样要进行ABC分类，A类为005、004、006。
这三种货物的订货数量较大，应重点管理，保证其货源充足，定期查看库存，对于这三种货物不应该出现缺货的情况，为了更直观的了解，可以将其绘制成如图所示的形式。
如下图所示：
从图中可以看出，IQ分布图的类型为一般物流配送中心常见模式，由于分布趋于两极化，可以利用ABC作进一步分类。
规划时可以将订单作ABC分类，将次数少数量大的订单作重点管理，将产品分类以分区式存储，按各类产品存储单位、存货设定水平的不同，可分级使用拣货设备。
（3）订单品项数（EN）分析
订单货物类别数（EN）分析表
N
从表中我们可以看出，不同订单中的货物种类不同，而且订单中的货物的种类还是相差较大，为了便于直观地观察，我们绘制成折线图，如下图所示：
从图中我们可以看到单一订单的出货种类数较大而货物类别数也较多，出货种类最多的订单，比出货种类最少的订单要多出8种，订单出货货物种类数差别较大。
（4）品项受订次数（IK）分析
品项受订次数（IK）分析表
K
12.60%
A
55.90%
11.70%
24.30%
10.80%
35.10%
45.90%
9.90%
63.10%
37.17%
70.30%
77.50%
83.80%
5.40%
89.20%
4.50%
93.70%
1.80%
95.50%
6.39%
97.30%
99.10%
08
0.90%
从表中可以看出，对订货次数仍可以进行ABC分类，005、009、006、010、004的订货次数较多，都达到了11次以上，应计入A类，进行重点管理。
应将这5项置于较方便出货的位置，或者离出口较近的位置，以缩短行走和搬运的距离和时间。
同样的，为了方便认识，下面以绘图的方式表现出来，如下图所示：
从图中可以看出，IK分布图为一般物流配送中心常见模式，由于数量分布趋于两极化，可以利用ABC分析法做进一步分析，规划时可依产品分类划分储区及储位配置，A类可接近出入口或便于作业的位置及楼层，可以缩短行走距离，若货物种类多时可以考虑作为订单分割的依据，来分别拣货。
3、仓库现有布局数据分析
（1）各类货物在仓库中占用面积
货物
面积/m
188.5
135
260
113.75
807
130
102
009
108.75
15
188
43
58
仓库面积利用率=3011/4110*100%=73.26%
（2）各类货物出货量降序排序列：
货物数量与占地面积比较分析：
（3）各类货物出货次数降序排列
4、存在的问题
（1）规划不合理，对于出货量大，出货频次高的货物位置摆放不当。
仓库布局中没有考虑到货物的出货量和出货频率，以及货物的外包装特点。
如013材料的出货量不到005的0.58%，但货物013的货位却比货物005更靠近出口，还有产品011、014、008的外包装规格一样，都属于小包装材料，但存放的距离较远。
（2）仓库基本采用平面布局，通道多，场地有限空间利用率低。
对于货物004、006、007都是标准托盘，货物011、014、008则是小件包装箱，平面布局堆积高度不易堆高，使得占用面积大，浪费资源。
（3）一段时间内订单中没有出现过，或不合格的货物没有尽快从仓库中退货、撤走，造成仓位积压，占用场地。
5、仓库布局优化方案
方案一
方案评价：
此方案是在上述EIQ分析的基础上，对仓库的货位利用进行了调整，对仓库的内部布局进行优化。
利用EIQ的分析所得的数据进行调整，对于出货量较大和出货次数较多的货物如005、009、006、004等，将其货位调整到距离出货口较近的地方，对于出货量较少和出货次数不多的货物如008、014、015等，调整到较靠后的位置，以给出货量大和出货次数多的货物提供便利，提高了配送中心的作业效率。
并且保证每种货物都位于通道边上，便于货物的存取，避免出现如011被几种货物包围，不便存取的情况出现。
减少了通道的数量以提高仓库面积的利用率，优化了通道的布局，使得货物在仓库中周转更加便利，不合格品与其他货物用一条通道隔开，避免了不合格品与货物混杂在一起，影响货物的质量。
方案二
方案评价:
此方案是在上述EIQ分析的基础上，将出货量较大和出货频率较高的的货物，如004、005、006、007等移动到靠近出口的地方存储，并且保证这些出货量大，出货频率高的货物的边上至少有两条通道，以方便存取，以此来提高配送中心的作业效率。
将005由三个区域集中到两个区域，便于集中管理，提高中心的运作与管理效率。
不合格品与其他货物用一条通道隔开，避免了不合格品与货物混杂在一起，影响货物的质量。
通过优化使得配送中心在存储了原有的货物的同时还节省了一定的面积，为公司业务的扩大提供了可能。
方案三
在综合EIQ分析的基础上，根据货物在仓库中的占地面积和货物的出货量对比分析，得出005的出货量及出货次数均为最大值，所以将005作为优先安排的对象，将靠近出口的存储区域优先划分给005，在根据EIQ分析，来布局其他货物，将出货频率较高的的货物，如009优先布局在靠近出口的地方，在依据出货量的大小来安排其他货物，本方案侧重于突出重点的存储区域划分，优先布局出货量大，频率高的货物，对于出货量较少和出货次数不多的货物如008、014、015等安排在靠后的位置。
6、方案筛选
在综合考虑了上述三个方案后，第一个方案的调整没有做到最优化，对于出货量大，出货频次高的货物没有全部安排最优储位，第三个方案侧重于重点考虑，重点考虑出货量大，出货频次高的货物，没有全面的布局仓库的货物，也没有做到最优，所以第二个方案为最优方案，统筹兼顾，突出重点，而又考虑到出货量小出货频次低的货物，最终实现效益最大化和效率最大化。
7、提出或抽象自选问题并研究
自选问题：
仓库的安全问题？
（1）
升级会员 