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    一年內包裹量增10倍,物流新秀“如意倉”如何做到?

    2018-03-09 14:00:00 廣州睿豐德信息科技有限公司 閱讀

    去年“雙十一”,是如意倉的第四個“雙十一”。對吳軍旗來說,那是個大豐收,包裹量突破了 1000 萬個,是之前一年的 10 倍,并且實現了有條不紊的運送和分派。

      吳軍旗是富春控股集團副總裁,也是網贏如意倉供應鏈股份有限公司(簡稱“如意倉”)總經理。雖然在物流行業摸爬滾打了多年,但如意倉業務發展如此快,這令他自己都有些意外。

      如意倉成立于 2013 年,是菜鳥網絡科技有限公司的發起股東之一——富春控股集團旗下的子公司,如意倉不但是阿里、京東、唯品會、當當、網易等電商平臺的重要合作伙伴,也是森馬、卡帕、百事、德芙、歐姆龍等眾多知名品牌的全渠道物流運營商。此外,如意倉還具備寵物食品跨境和一般貿易的保稅倉資質,也是阿里旗下為線下小超市、小賣部批發供貨的“零售通”平臺的主力倉儲 CP。

      目前,如意倉在北京、上海、廣州、杭州、海寧等 10 多個城市設了 23 個分倉。在去年的”雙十一“大考中,如意倉交上一份滿意的答卷,其背后是一個強大的數據驅動引擎。

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      破 1000 萬單!如意倉包裹幾何級增長

      說起如意倉,可能很多人還不是很了解,其實它與大家的生活息息相關。

      如意倉不但是阿里、京東、唯品會、當當、網易等電商平臺的重要合作伙伴,同時也是森馬、卡帕、百事、德芙、歐姆龍等眾多知名品牌的全渠道物流運營商。

      尤其值得一提的是,如意倉還具備寵物食品跨境和一般貿易的保稅倉資質,也是阿里旗下為線下小超市、小賣部批發供貨的“零售通”平臺的主力倉儲CP,且占了 60% 以上的市場份額。

      換句話說,不管你是在天貓、京東等幾個大眾電商平臺下的單,還是你在社區便利店買的東西,可能很多都來自如意倉的發貨和配送。

      “前兩年,‘雙十一’包裹量就幾十萬,去年突破了 100 萬單,今年一下井噴到 1000 萬單。其中,B2C 訂單和 B2B 訂單各占一半,都突破了 500 萬件,即便這么多的吞吐量,但我們的后臺系統有條不紊,實現了有條不紊的運轉和分派,沒出現一點小插曲。”

      吳軍旗告訴記者,在阿里巴巴剛剛提出社區店概念時,很多人并不看好這塊業務,而如意倉及時跟蹤服務并提供相應解決方案,這塊配送業務和跨境倉是增幅最大的兩塊業務,目前天貓社區店已達到了 40 萬家。

      “這也帶動了我們倉庫的擴容,我們在海寧建設了 52000 平方米的分倉,又在無錫、武漢等地建了分倉,分倉已成為一種趨勢,可以大幅縮短貨物送到消費者手中的時間。”

      數據驅動物流,貨物放置有“大學問”

      而在每一個倉庫里,除了貨架,最核心的當屬智慧倉儲系統了。如果這樣說有些抽象,那我們不妨來看幾個事例:

      以前,如意倉的分揀工劉春花每天揀貨要走完一個馬拉松,微信運動常年是榜首,現在每天只要走 1萬多步,但揀貨量卻增加了,從原來 50 單 / 小時到現在 200 單 / 小時,加班的時間少了,工資也漲了。

      受益于智慧倉儲的,還有訂單審核員賀秋華,兩年前還需要手動審單,每年“雙十一”累到手抽筋。而如今,已實現了自動批量審單,快速又準確。

      這些變化,最終都要歸功于數據支持下的整個倉儲運營質量的提高。吳軍旗還清楚地記得,前年“雙十一”開閘后不久,如意倉后臺系統崩潰了 40 分鐘,造成了不少損失。痛定思痛,決定開發 WSM2.0 版,去年 9 月正式上線并沖擊“雙十一”,“事實證明,這套系統是經得起大流量檢驗的。”

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      據了解,如意倉搭建的全網系統,包括 WMS、OMS、TMS 和數據應用分析系統等。這些系統如同倉庫的大腦和神經,無縫對接客戶的各種訂單接口,推動供應鏈流程一體化,大大提升了物流的時效和準確性。

      一件商品從入庫,到訂單進來,工人揀貨包裝,再到發貨給快遞公司,這一條看似簡單的流水線,背后需要大量的數據分析和支撐,“倉儲是大量的貨物吞吐,進出順序不一樣,時間也不一樣,所以在上架貨物時,哪些放遠,哪些放近,哪些放高,哪些放低,都很講究,這時候數據和計算就顯得格外重要了。”吳軍旗說。

      精確到每人每秒,技術提高效率

      為了提高員工的揀貨效率,根據數據算法,系統會給每一位揀貨員優化揀貨路徑,在優化的作業單的指引下,揀貨員每天的行走路程可以節省 50%,按照系統指引朝前走,揀貨員不需要走回頭路,保證效率最高。

      每年“雙十一”都會出現商家沒有預料到的爆款,系統會根據“雙十一”零點涌進來的訂單,實時分析訂單結構,篩選出這些“出人意料”的爆款,利用訂單打印到揀貨的時間差,提前備貨到揀選區,集中優先包裝,避免了爆款的反復揀貨。

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      在庫存管理上,如意倉根據大數據分析,為客戶搭建全國分倉體系,線上線下共享庫存,系統自動推薦最適合收貨地址的發貨倉,網絡分倉不僅能分解單倉集中發貨的壓力,訂單時效更快,成本更低,而且能打通不同渠道庫存的共享,降低庫存占用。在單倉庫存管理上,系統自動根據體積、重量、SKU 數量和效期批次等,智能計算最大庫容量,比如體積大的貨物可以放 1000 件,體積小的可以放 10000 件,根據不同貨品的體積、重量、存儲要求,計算每個區域的庫容量,自動提醒倉庫管理員庫存警戒值,避免盲目進貨造成爆倉。

      系統還能做到自動實時監測人員和每個環節的效率,精確到每個人每秒。系統計算出完成每項任務的合理時間,超時自動提醒相關人員。在如意倉的 wms系統里,每個員工的效率和準確率一目了然,員工多干多得,工作積極性自然提高了。對于唯品會 JIT 這樣要求 2 個小時必須出庫的訂單,這種監測非常有效,節省了倉庫管理人員的精力和時間。

      標準化是瓶頸,新技術值得期待

      在如意倉,數據不僅指揮倉內運轉,包裹出倉后還能全程監測快遞行蹤。原來倉儲企業與快遞公司靠人工實物交接包裹,常常出現快遞公司拉錯貨,丟貨查不到去向等老大難問題,而如今數據交接代替了人員一對一手工交接,物流全程可視,通過系統可以清楚看到貨物什么時候打單、揀貨、包裝、出庫攬收、分撥轉運,直到最后簽收。

      由于不同地區快遞公司的服務質量參差不齊,系統會根據體積、液體固體、重量,收貨時限、運價限制、限發地區等智能匹配最優的物流公司。

      有了數據的支持,爆款要放得近一些、低一些,并可根據不同的質量、體積進行上架安排,大大提高倉庫的運轉效率。在如意倉,數據除了指揮倉內運轉,包裹出倉后還能全程監測快遞行蹤。如今,如意倉一個日均訂單 5 萬包裹的快消品倉庫,作業人數可控制在 300 人以內,人效接近 200 單/ 人,而同行不少企業仍需配置近 500 人。

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      這正是如意倉智能系統的價值所在。在吳軍旗看來,隨著 AI、VI 等技術的發展,無人倉庫將成為一個努力的方向,“以前靠的是自動化和機械臂,未來快遞的抓取將依靠機器人和無人機,但最大的前提是物流的標準化。”

      目前,市場的物流包裝五花八門,標準化程度還遠遠不夠,國際上也只有集裝箱和托盤的標準化程度較高,“前段時間的共享包裝盒爭議也很大,不過我們設計的 B2B 社區店中轉箱已在杭州試點推廣了 4 條城配線路。”

      吳軍旗堅信,隨著 RFID 技術的發展和 RFID 芯片成本的下降,可以替代二維碼實現實時監控貨品,無人倉儲將值得期待。

      “我們與多家智能機器人企業開展了合作,承托式機器人和自動抓取機器人在多個項目上已經開始使用。”在吳軍旗看來,想要實現物流智能化,需要改造的環節很多,雖然任重道遠,但他樂在其中。

     


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