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    即使电商、快递企业的自动、智能化仓库如雨后春笋般交付与投产,即便物流行业已然迈向数字化与智能化时代,我们仍需清醒看到,人治的仓库还是当下主流。

    人治的仓库,不一定是人工作业仓库,主要指管理中枢仍旧以人为主,即由人工组织、管控、协同生产要素(人、设备),基于生产任务(主要是收发货计划),交付成果(按时、按质完成计划)的业务单元。

    同等条件下,不同现场管理者的绩效高低,很大程度上取决于要素组合的优劣、工序设计的简繁和任务排程的动静;前两项,多在规划设计时锁定,而任务排程,则基于内外部因素,需要动态调优。

    好的现场管理者,是个派单&控场大师,需要合理分配任务,通过对目标进度的监控识别问题,调整作业线分工,优化任务排程,以提升任务达成率及任务按时达成率。

    仓库的额定产能转化为最终产量,受制于诸多约束条件,而每天的任务也是当量、结构、节奏不一,供方配置波段产能,需方对号预约车辆以形成作业计划,即仓库的初始任务。而实际分工则基于作业单元、作业线和理论效率,先按部就班,再人工调优。

    很多时候,仓库的任务达成率或者任务按时达成率较低时,现场管理者往往会祭出免责三宝:“货散车晚加急单”,这些外部因素,姑且不考虑量化程度,的确是影响产能转化率的主流原因,但如果局限于外而不反求诸己,也会导致仓库的绩效提升机会有限,因为有的问题可以倒逼改善,有的问题需要协商谈判,有的问题只能默默承受。

    更何况,很多时候,需要解构乃至量化这些影响时,现场管理者往往又有点茶壶里煮饺子,有货倒不出来。究其原因,一是事务性工作太多,连续关注不足;二是业务数据没有完全线上化,采集困难。

    除此之外,影响产能转化率的内部因素也不少,涉及人、机、物、法、环、能、信、安等维度。譬如人的身心状态、设备的完好齐备、工单的组波分拆等,而基于内外部约束条件,针对推演的判定与进程的干预,系于现场管理者一身,其脑中单机版的输入、运算与输出,无法被抽离出来,结构化、逻辑化以封装复用。

    任务的静态排程,需要人工干预,且有效干预,才能改善输出,这里除了P是线上碰撞的结果,DCA均需要人工介入。好的现场管理者,会让分管领导和直接下属很轻松,反之,则鸡飞狗跳,四处救火,毕竟,每个仓库,至多只有24小时,流失的产能,无法找补。

    综上,人治的仓库会出现产能转化率提升难度大、稳定性低等现象,好的现场管理者会通过干预优化输出,但因为变量太多,距离预期仍有较大差距,需要相应的赋能,以提高稳定性和提振最终输出。

    何谓赋能?举个例子,我去到一个陌生的城市,从A到B不足二里地,最好的方法,就是带上耳机,按照百度地图的指引前行,无感且便捷,特别对于容易焦虑的人(强迫症和焦虑感算是物流人的左右护法),可谓是“无挂碍故,无有恐怖”,这就是百度地图对我赋能,让我完成不可能完成的任务,或者指标更好地完成可以完成的任务。

    如何赋能?个人以为需要一套信息系统支持:
    1、对内外部约束条件的实时刷新;
    2、调用约束条件,导入需求计划,匹配作业线效能,输出任务排程;
    3、执行排程并可视化执行进度,以支持可控化;
    4、基于任务执行进程和需求、配套、性能等要素变化,调优排程;
    5、预测(仿真)进度以预警,提报人工干预。

    从一个非专业人士的视角看,以上或许有些类似APS(高级计划与排程系统)+RTCIS(实时控制系统)的结合,作为WMS的任务管理模块,从P开始,帮助人治的仓库进行作业计划管理及任务排程,包括资源管理、预约及任务执行管理、进程管理(含预警)等,基于约束输出各条作业线的任务排程,监控进程、模拟走势、有效预警以辅助调优。

    基于约束的任务排程,再人工调优,通过人机结合,提升产能转化率指标与稳定性,更为重要的是,通过实时控制系统的数据记录与任务排程的调整分析,帮助管理者复盘,锁定根因,量化影响,推进改善。

    很多人治的仓库,只有预约计划,没有任务排程,好的主管或经理的价值在于动态调优,但遇到不好的主管或经理,就可能会踩着西瓜皮,滑到哪算哪了。好的WMS,应该可以实现去人(现场管理者)化,但前提是动静结合,除了管好货,还要管好活。 联系我时,请说是在114黄页信息网看到的,谢谢!

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