电商仓储物流发货思路结合Excel优化电商拣货的流程

1、一、电商操作与物流发货思路城市编号表：将各个省市分区，并进行编号，发货时进行匹配。后续看到包裹标注目的地是“07”开头，便知此包裹是到达广东范围。信息录入检查表：在录入收件人地址信息时，一是检查信息是否正确，有无录错，同时匹配对应的省份编号与城市编号。 市区编号表：将各个市区进行编号，比如江苏南京的编号即为02-01。承运商划分表：指定不同地区的货品由不同的快递公司负责配送。 订单明细表：记录每个单据号需要配发的货品明细，包括商品的重量和体积。发货统计表：按序统计每张订单，注明每张订单的取系人与联系方式，根据每张订单内货品的体积匹配合适的包装箱，自动计算出包裹的重量。并根据收货地址匹配相应的发

2、货方式，以及对应的城市编号，以方便后续分拣。运单打印表：此表是前面几张表信息的汇集，点击选择相应的订单号，并可以匹配出此订单对应的序列号，此订单需要配发哪些货品，配发多少，在什么库位。此订单的货品发往何地何人及联系电话，目的地的分拣编号是多少，此张订单采用包装箱的体积大小，及包裹的重量等均可以体现。此表信息可以直接打印在快递单据上，同时可以作为配货单使用，左下方即为配货信息，一般对于电商而言，客户网上购物通常不超过件商品。仓管员配出货品后，可以直接包装，然后将此单据粘贴在外包装上即可，一单多用，即可以作为配发单，又可以作为发货运单。二、电商拣货流程优化优化说明：某服装电商现有流程中是将15张订

3、单生成一张拣货单，目的是一次拣货就可以拣出15张订单的货品，然而同理，可以将多张拣货单再进行合并生成“一次拣货单”，即一次可以拣出多张拣货单的货品。优点：节约拣货时间，多一次分拣复核，准确率更高。分析1：目前为什么是15张订单生成一张拣货单？可不可以是20张或者订单生成一张拣货单？多少张订单生成一张拣货单，是由分拣播种员在不需要行走，弯腰，垫脚的情况下，可以方便投入的播种口数量决定。我们把播种员在不需要行走，弯腰，垫脚的情况下，最便捷的播种范围称之为最佳播种面积。这里可以放置播种箱的数量就等于最佳播种面积除以单个播种口的面积。如果单个货品的体积小，需要的播种口面积就小，则在最佳范围内可以设置多

4、个播种口。反之，体积大，在最佳范围内可以设置播种口就少。目前常用的15张订单生成一张拣货单就是由此而来。见图示： 分析2：多少张拣货单整生成一张“一次拣货单”？一张拣货单整合了多张订单的货品，货量相对较大，在播种时需要用拣货箱平放进行，而不能采用播种墙。此时的最佳播种范围是个弧形，范围的周长由人的胳膊长度决定。至于多少张拣货单生成一张“一次拣货单”，取决于在这个周长线上可以放置N个拣货箱，即N=最佳范围周长÷拣货箱宽度2R/2÷d 如图示：分析3：一次拣货单可不可以再次整合？由多个的订单整合成拣货单，又由多个拣货单整合成“一次拣货单”，是不是可以将多个“一次拣货单”再次整合

5、呢？理论上说，可以，但是不可行的原因在于虽然整体时效性提高，但单线时间延长，加上由于拣货量过大，播种不便，所以暂不考虑。EXCEL工具:根据上述思路，用EXCEL制作成可以同时进行“一次分拣”和“二次分拣”的表格。目前大多电商的系统尚不能将拣货单再次进行整合生成“一次拣货单”，但此表可以根据各种需求参数按照不同的批次生成拣货单和“一次拣货单”，连接一把扫描枪，还可以完成同系统一样的“一次分拣线分拣播种”和“二次分拣线分拣播种”操作。将订单明细导出后,粘贴至表”数据1”,可以根据需要的播种墙口尺寸计算出多少张单据整合一张拣货单进行分拣相对合理,也可以直接输入一个波次的单数,由此可以计算每张拣货单

6、所包含的订单和需要拣出的货品,进行数据透视(如下图),最终将透视结果进行数据转换粘贴到”数据2”,再进行类似”数据1”的计算,再进行数据透视,即得出最终的拣货结果. 根据二次整合的拣货单进行配货,可以一下子拣出120张订单的货品,即原先8张拣货单的货品,现在一次拣出.拣出后,通过扫描,即”一次分拣”将原先8张拣货单的货品分开放置,再通过原先的”二次分拣”完成货品分到具体订单的操作.下图EXCEL操作的界面,可以进行”一次分拣”与”二次分拣”的切换来完成两个环节需要的分拣操作.一次分拣： 二次分拣： 表格中EXCEL函数公式见批注:当通过二次分拣,最终分配出各个订单的货品后,进行最一道扫描复核包

7、装的工序,也可以通过EXCEL来完成,界面如上表,操作步骤到系统操作,先输入拣货单号,然后根据笼号(即播种墙号)的顺序,逐一扫描各个订单的货品,屏幕同样会提示此单据需要什么货品,是否相符,是否配满,并完成装箱单打印.如果是异常订单号:可以直接输入单号,进入扫描复核包装.三、电商分区拣货再合单的操作思路对于大型电商仓库，拣选作业，通常有几种方法可以考虑：1波次作业，不分区域，一单到底，边拣边播；2波次作业，不分区域，一单到底，拣完再播，即通过二次分拣完成；3波次作业，分区域，边拣边播，仓储拣货区域面积较大，行走距离较长时，可以考虑第3种方法，分区集中拣货，然后再进行合并发货的方法进行作业第1种方

8、法的拣货单据格式如下:（第张拣货单需从A001库位拣选JJ0001货品件，然后分别放入相应的拣选笼内,其中1号笼放1件,2号笼需要放入2件.） 第2种方法的拣货单据(右上): 第2种方法的二次分拣(播种)的界面: 第3种方法的拣货单据和合并单据: 第3种方法是从某个区域拣选完货品并放入相应的笼车后,拉到合单区,将各个笼内的货品投入到合单区指定的笼车内.比如区域笼车A1-1内的货品,取出后放到总区合单的1-1笼内.A1是代表A区的第1波次,而1-1代表的是总区的第1波次的第1个订单.各种拣选方法相关参数计算过程请参见下表:四、电商两地发货模式的单据审核假设根据全国客户所在的地区，分成南北两个仓库

9、进行发货，北方的仓库原则上负责北方客户的订单，此时北方仓库所订商品没有库存或库存不足时，而南方仓库可以满足时，则从南方仓库发货，如果南北仓库均无库存时，则取消该订单.下表是全国各城市分开发货划分表,N代表南方仓库发货,B代表北方仓库发货.下表是客户下单后,计算当地库存是否可以满足发货,是否需要异地发货,是否需要拆单,是否需要取消订单,哪些货品已经缺货?库存实时动态:下表是计算北方客户下单情况,哪些需要从南方仓库发货,是否有缺货?上表实时反映北方库存情况,并同时体现南方库存,一旦北方库存缺货,就需要从南方库存发货.下表是反映南方订单和南方库存的动态,计算过程同上.五、电商拣货路径优化与距离计算在

10、我们进行路径优化前，先对库位编号规则和按库位编号排序后形成的路径进行一下分析:库位编号通常由区域编号，货架编号或通道编号隔层编号或库位序列号组成。目前库位的编号各式各样，无论是货架编号还是库位序列都有很多种编法，如图示： 根据实际操作经验，库位编号一定要简捷，既能体现位置又要便于识别，不能过于复杂。传统的库位编号通常是货架编号在前来指引位置，对于进深较长的拣货巷道，用巷道编号指引位置会更加适合。而具体的库位编号适合用：格段号左右代码，或者直接用单双号区分左右，同时尽可能的不需要用上区分层数的编号。（因为只有按照通道进行库位编号，然后再按格段序号排序即可实现第4种行走路线。）仓库拣货路径优化:是

11、指通过优化减少拣货员在仓库间的行走距离，以最短的时间拣出货品，提高拣货效率. 拣货路径的优化方法，是指在一个巷道货品拣完之后，如何以最捷径的方式进入下一个巷道，以及计算出进入下一个巷道后，同一巷道的货品，哪个先拣，哪个后拣，会减少无效的往返迂回动作.优化前后对比:下面是模拟某电商库房C区描绘的一张平面图，并将一张拣货单上需要拣货的库位在上面进行了标注.在没有进行路径优化之前，当C108133的货品拣完之后，拣货单会提示你去拣110031库位上的货品，但优化之后的拣货单，是，当你拣完114363的货品，会提示你拣116023的货品，而优化之后的拣货单，会提示你先去拣116311的货品.大家从图中

12、看出两种拣货路径有什么不同吗? 通过计算，按照原先的拣货单拣货，而优化之后的路程是米，. 路径优化的计算思路:原先的库位排序，最大的库位号就是40，原先库位的排序接下来的库位会是下一个巷道的01库位，而离得最近的却是下一个巷道的40库位，如果01和40库位同时有货需要拣，原先的拣货路线会导致多走了一个巷道的距离.优化的思路就是一个巷道的货品拣完之后，离哪个通道最近，离下个巷道的哪个库位最近，走哪个通道进入巷道最捷径，从而判断先拣下一个巷道的哪一个库位的货品，会减少往返的路程.路径优化的EXCEL计算表格(见下图):通过计算，在拣完C108133的货品之后，提示你去拣C110134的货品.而不是

13、C110031的货品，以及当你拣完114363的货品，会提示你先去拣C116311的货品，而不是C116023的货品，在打印拣货单时，按照计算出来的序号进行排序即可.拣货距离计算目的:是通过计算出各拣货库位之间的行走距离，有利于进行合理的绩效考核.一张拣货单的操作时间应当=人员的行走时间+拣货点数需要的时间.而人员的行走时间，就是单据上各货品之间的行走距离之和，距离越长行走时间越长，而拣货点数需要的时间，最决于一张单据上需要拣多少种货品和多少数量. (可以测量出人在巷道中正常的行走速度，和每一种货品停顿拣货时需要的时间，从而可以计算出理论的拣货时间.)一般来讲，在同等条件库位准确的情况下，熟练的员工(积极性高不偷懒)的员工通常花费的时间会小于理论的拣货时间，相反不熟练的新员工(或愉懒)的员工花费的时间会大于理论的拣货时间.而理论的拣货时间可以作为一种分值，比如说一张拣货单理论需要时间是30分钟，考核才相对合理.拣货行走距离EXCEL计算方法(见下图):六、亚马逊电商导出数据的整理