仓库自动化能否解决来自全渠道运营的挑战?

芯片观察 20230130

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自全球疫情开始以来,电子商务和零售业的仓库不得不适应,以满足新的和快速增长的需求。2020年,网上购物占美国所有零售额的20%,今年电子商务销售额预计将首次超过1万亿美元。从保持更多的库存到...

自全球疫情开始以来,电子商务和零售业的仓库不得不适应,以满足新的和快速增长的需求。2020年,网上购物占美国所有零售额的20%,今年电子商务销售额预计将首次超过1万亿美元。从保持更多的库存到提高自动化程度,仓库和配送行业在过去几年中采取了新的形式,并以前所未有的速度向前发展。

电子商务和零售仓库已经开始在仓储市场上占据更多的空间,2020年的价值为775.7亿美元,预计在2028年之前每年将以10%的复合年增长率增长。然而,伴随着这种增长,也带来了更大的挑战,特别是在运行全渠道仓库时。需要有创新的方法和途径来进行日常运作。

以下是仓库和配送中心在电子商务和零售领域面临的首要挑战

处理缺乏库存能见度的问题。当库存分散在多个分销渠道时,很难跟踪库存。消费者正在寻找能够在当天或最多在两到三天内交付的产品。此外,拥有清晰的库存可见性有助于预测和规划供应链运作。不准确的库存跟踪会导致库存水平过高或过低,使一些商品不再适合销售,并消耗拣货员的生产力。在一个仓库中运行不同的流程。

在一个全渠道的仓库里,许多流程必须顺利地平行运行。商店交货和在线销售,这两个过程本身的处理方式就很不同,必须在同一个仓库中无摩擦地重合和共存,仓库必须学会同时优化这两种方法。管理增加的吞吐量。随着在线销售的增加,需要拣选和处理的单个订单数量也在增加。仓库必须实施强大而有效的方法来管理这些数量。

手动管理库存流程。人工处理为更多的人为错误留下了空间,同时也导致了库存透明度的缺乏。与错误的3PL合作。与一个有经验的第三方物流供应商合作,可以帮助仓库优化库存和全渠道的履行。然而,通常情况下,随着订单量的增长,很难找到合适的3PL来实现灵活性。

现代的仓库自动化有多种形式

自动导引车(AGV)提供了多层算法,以决定如何将订单分组并将它们送到正确的分拣站--用于实体零售或电子商务。还应该有两个拣选站的选择,以支持全渠道运营。AGV算法根据订单的优先级和所需的SKU,考虑机器人路线、料箱和它们在仓库中的具体位置。一个 "放灯 "系统可以自动通知拣货员将订单中的单元放在放灯墙上的位置。

加上先进的软件,AGV甚至可以预测未来的路线和订单,简化了拣选和处理操作。电子商务拣选站处理大量的SKU和多个订单。

智能机器人交付料箱,一旦单位被扫描,就将其运离拣选站。零售分拣站用于批发和大宗订单。它可以处理同一SKU的大批量订单。在这样的活动水平下,一次又一次地把同一个料箱带到拣选站是非常耗时的,而且降低了仓库的效率。相反,需要的垃圾桶将被带到零售拣选站一次,由机器人带走,并放在其指定的货架系统中。系统会自动指示拣货员要拣选哪些物品,以及将物品放在哪个顺序的仓内。混合拣选模式将电子商务和零售拣选站的活动合二为一。

多个机器人,无论是拣货员还是补货员,都需要带着货仓,参与到出库过程中。正确的软件对于指导拣货员何时从机器人上拣货,何时从站内货架上拣货至关重要。

一个全面的系统使仓库经理能够并行地运行多个流程,同时最大限度地提高库存的可视性和增加吞吐量。因为今天的技术可以部署在各种不同的使用情况下,仓库可以轻松地管理流程,并准确地了解需要发生的事情和时间。对于试图在一个屋檐下引导多种复杂的执行操作的设施来说,这是一个完美的解决方案,并为他们的客户提供最佳服务。

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