10项目四任务一 波次平衡-拣选作业分析

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目四数字化出库作业目录CONTENTS任务一波次平衡-拣选作业分析010203任务二择机而行-补货作业分析任务三改进提质-退货作业分析项目导学随着技术的不断进步，传统的仓储管理方式已经无法满足现代物流的需求，物流作业量在呈几何倍数增长，同时伴随物流作业会产生海量的数据和信息，传统的仓储管理方式无法有效地进行数据处理和信息交换。因此，物流行业正在迈向数字化时代，传统的物流岗位工作内容向数字化升级，如仓管员不仅具有仓库货物出入库及保管作业能力，同时具备在仓库作业管理中的基础数据采集、加工处理、报表制作、基础数据分析、仓库物流运营质量分析等职业技能。在物流仓库的出库作业中，面对小批量、多品种、多频次的分拣出库要求，面向更灵活的补货作业和涉及客户满意度的退货作业，均需要物流仓库作业人员熟悉出库作业关键数据指标的含义，能够对重要出库作业数据进行分析，找到改进方向。学习目标01任务一波次平衡-拣选作业分析情境引入随着经济的发展，全球供应链变得越发复杂，传统的物流管理面临着许多问题，包括库存不准确、拣货效率和订单满足等问题，数字化的解决方案正帮助物流企业在动态的环境中持续改进，如利用先进的数字化技术、手段，提供库存实时可视性，让管理者随时了解库存情况，在物流出库作业中，拣选作业作为仓储出库业务中的关键一步，围绕拣选货物及客户需求，将持续产生物流出库作业的大数据，涉及货物数量、种类、规格、包装和订单等多维度，只有运用数字化仓储管理系统和准确分析分拣作业数据，才能不断分拣作业效率。任务要求1．掌握出库作业的数字化相关知识。2．能够利用数据透视表进行拣货作业数据分析。3．提升出库拣选作业中的数据分析意识。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．数字化出库作业的概念数字化出库作业是指利用先进的数字化技术，对出库作业进行全过程闭环管控，实现信息流、物流、车流、资金流保持一致，实现作业流程智能化。在出库作业的订单处理、拣选作业、包装作业、发货作业、物流跟踪等各流程应用数字化技术，可帮助物流企业实现快速、准确、高效的出库管理，提高客户满意度和降低运营成本。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．进行拣选作业分析的原因拣选作业是仓储配送中心的重要环节，其目的是根据顾客的订货要求或配送中心的送货计划，尽可能迅速、准确地将商品从其储位或其他区域拣取出来，并进行分类、集中，等待配装送货。拣选作业是整个配送中心作业系统的核心，决定了配送中心作业效率的提高。利用数字化技术进行拣选作业分析是为了优化拣选作业流程，提高拣选效率和准确性，减少人工操作和错误率，降低成本，提高客户满意度；通过分析拣选作业的各个环节和影响因素，可以找出瓶颈和问题，提出改进措施和方案，实现拣选作业的高效、准确和快速。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备3．数字技术在拣货作业中的应用数字技术在拣货作业中，对提高拣选效率、降低成本、优化库存管理、提高客户满意度等方面具有重要意义，通过自动化拣选技术，可以实现货物的自动识别、定位、抓取和分拣等操作，可以大大提高拣选效率和准确性，减少人力成本；通过对拣货作业数据的收集和分析，可以找出拣货作业的瓶颈和问题，进而采取相应的优化措施，提高拣货效率和质量；利用数字技术，可以实现分拣的智能调度和路径规划，为拣货作业提供最优的作业计划和路径选择，减少人力和物力资源的浪费；通过数字技术，可以对拣货作业进行实时监控和预警，及时发现和解决问题，确保拣货作业的顺利进行。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备数据透视表：在拣选作业分析中，面对大量的拣选数据，我们来学习Excel中的一个简单但非常实用的数据分析工具——数据透视表，它能对大量数据进行汇总和快速分析，通过将数据以不同的维度进行分析，帮助我们更好地理解数据，并发现数据中的规律和趋势。下面简单介绍一下数据透视表的创建方法。要创建新的透视表，首先要选择需要分析的数据区域，然后单击数据区域中需要分析的单元格之一，再选择在指定位置插入数据透视表。假设要分析某公司智能商品2022年2月至6月的出库情况，部分数据见表4-1（其余数据见配套资源）。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备选中数据区域后，单击菜单栏的“插入”→“数据透视表”，选择“新建工作表”在新工作表中创建透视表，或选择“现有工作表”将其放置在现有工作表，单击“确定”，具体如图4-1所示。图4-1任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备在决定创建一个透视表之后，我们可以看到所有的列标题，即数据表中可以使用的字段，如图4-2所示。要开始创建透视表，可以将不同的字段拖到以下区域：一是行标签，即选择透视表行所基于的字段；二是列标签，即选择透视表列所基于的字段；三是报表筛选，即选择要在透视表中过滤数据的字段；四是值，即选择Excel要计算的字段和所需的计算。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备例如，要统计各商品出库月报表，将“品牌”字段拖到报表筛选，“商品”字段拖到列标签中，“出库日期”字段拖到行标签，“金额”拖到“值”区域，并选择计算方式为求和，获得如图4-3所示的月报表，这里“值”区域默认计算方式为求和，可以在将字段拖到“值”区域后，单击该字段来更改计算，然后单击“值字段设置”，就可以在其中选择求和、计数、平均等更多数据处理方式。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养拣选作业是仓储出库作业中十分关键的环节，对于提高出库效率、确保商品准确性、优化库存管理以及提升客户服务质量发挥着关键作用，而提高拣选效率，优化库存管理等都需要分析、处理大量的拣选数据，这就需要借助一定的数据技术和手段，如建立智能推荐系统，根据历史数据和实时数据，预测员工应该去哪个货位拣货，优化拣选路径，提高拣选效率，或是通过分析历史数据和实时数据，找出哪些商品经常一起销售，从而优化存储布局，使拣选更加高效等。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵波次平衡的价值：在仓储作业中，波次指的是以汇总了多份订单的一个批次为单位进行拣选作业的批次，拣选作业中的波次平衡可以确保拣货员在同一波次内进行有序的拣货，避免了任务分配不均匀和作业效率低下的问题；通过确保拣货作业的有序进行，可以减少订单处理时间，提高订单的准时率和准确性，这对于提高客户满意度和服务质量至关重要。在面对大批量订单时，波次平衡对于满足客户需求和提高仓库运营稳定性也具有重要意义；因此，通过观测、收集、分析拣选数据，保证拣选作业中“波次平衡”，有助于改进拣选作业中的问题，提升拣选效率。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现某物流公司2023年11月的订单数据见表4-2，公司想要计算每天的拣货总量，并根据接收订单数计算订单的履约率（表4-2中仅有部分数据，其余数据见配套资源）。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现步骤一：选中数据区域任一单元格，单击菜单栏的“插入”→“数据透视表”，确定数据区域无误后，选择在新工作表里放置数据透视表，并勾选“将此数据添加到数据模型”复选框，单击“确定”，如图4-4所示。任务实施图4-4应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤二：在新的工作表里，将“是否打包完成”拖到报表筛选区域，将“打包日期”拖到行标签区域，在数值区域拖入“销售订单编号”进行非重复项计数，拖入“商品数量”进行求和，数据透视表效果（左）如图4-5a所示；然后将数据透视表中“行标签”的日期和“销售订单编号”两列数据，复制到Excel表中的F列、G列，得到“日期”“接收订单量”数据，如图4-6所示，以便于后期进行数据处理。对“是否打包完成”进行筛选，筛选出取值为“1”的数据，得到完成打包的数据，如图4-5b所示。图4-5a图4-5b应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图4-6应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤三：将此时透视表中已打包的“销售订单编号”和“商品数量”两列数据，复制到刚才Excel表中的H列和I列，得到“拣选订单量”和“拣选件数”数据。根据接收订单量和实际拣选订单量计算拣选执行的履约率，以“2023/11/1”为例，计算公式为“H4=F4/E4”，其他行自动填充，拣选执行履约率计算如图4-7所示。图4-7应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施为了方便直观地比较每天的拣选订单量的变化情况，可以借助Excel的折线图进行可视化呈现。首先选中数据区域，然后单击工具栏中的“插入”→“图表”→“插入折线图”→“带数据标记的折线图”，最后单击“确定”按钮，并调整数据源，生成最终折线图，拣选订单量折线图如图4-8所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图4-8应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施根据折线图可以明显看出，11月的拣选订单量整体比较稳定，在11日，拣选订单量迎来最高峰。根据数据分析，可以看出“双十一”大促活动对商品拣选量具有一定影响，物流公司可根据数据分析结果，在仓库库存准备、人员排班等方面及时调整，或采用应对措施，减少分拣作业量的突增对仓库作业的影响。一、背景在刚才的任务基础上，该物流公司发现拣货过程中存在任务分配不均、作业效率低下的问题，想要通过计算拣货效率来更好地衡量拣货作业情况，开展下一步的优化工作。该公司2024年3月份的拣选数据（部分）见表4-3，请利用Excel