仓库高效运营必须关注的四大数据

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~ 在大数据时代,利用大数据、云计算等技术清洗和分析仓库中产生的数据,发现仓库现有的问题,驱动仓库业务和流程的优化,推动仓库变革的进程。那么,想要实现高效运营,该重点关注那些数据呢?

一、库存周转率

库存周转率直接反应了仓库的整体运营情况,库存周转率高的仓库对前端客户需求响应快,其客户对企业的满意度和粘性也较高。库存周转率低的仓库必须敲响警钟,审视自身的库存管理环节,是否存在着严重的漏洞,是否采用了专业的 仓储管理系统 ,系统是否开发了库龄监控、效期预警的功能,是否准确记录了商品的入库时间,仓库中账、卡、物是否一致。存在任何小问题都不能忽视,要采取解决措施,提高库存周转率,加速资金回笼。

二、仓库利用率

仓库利用率这一数据与仓库布局、土地成本等因素紧密相关,仓库利用率较高表明仓库布局科学合理,为企业节约了一定的土地成本。反观仓库利用率低的企业不仅导致大量仓库空间浪费,货物的乱堆乱放还会影响拣货效率。

提高仓库利用率很简单,水平方向上可以从改变货物堆码方式做起,根据货物的物理属性选择合适的堆码方式;垂直方向上可以引入立体货架,将货物由低层存储向高空存储转移,扩大仓库库容。

三、员工效率

员工效率需要从人均拣货量、任务完成及时率等绩效考核指标来体现,由于仓储属于人员占比较高的行业,因此不能忽视员工管理,要制定统一的绩效考核制度,实时记录员工日常作业情况,推行计件工资制度,激发员工工作的积极性。

四、拣选效率

拣选是仓储所有作业中耗时最长的,拣选效率的提高就代表着仓储整体运行效率的提高。500㎡以下的小型仓库可以靠人工可以完成日常的拣选作业;500㎡~1000㎡的中型仓库必须借助专业仓储管理软件的帮忙,系统可以智能拆单,规划最优拣货路线,让拣货员少走“冤枉路”;1000㎡以上的大型仓库每天有亿万级商品周转,拣货员要在千万级SKU中拣选,不免力不从心,往往需要引入自动化分拣设备,自动导引小车等,从“人力拣选”转换为“机器拣选”,从“人找货”转变为“货找人”,实现拣货场景的全面升级。


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