智能仓库设计规划时必要的几个步骤

　　仓储系统，作为经营体系中较重要的组成部分之，能否准确高效地运作，直接关系到整个经营体系的安危。随着市场竞争的不断升，传统的仓储管理受到了巨大的挑战。由于差异化的细分产品类别越来越多，仅凭传统的眼观手记方式来盘点货物，会大地降低工作效率，并且在数据的准确性方面会大打折扣;而单纯地靠增加人手来提高效率，往往只取得事倍功半的效果。

　　如何真正提高仓储管理效率，确保盘点准确性，并适当降低人力成本，是所有经营体系的迫切需求与挑战，而仓库的规划设计也成了重中之重。

　　仓库规划设计我们分成8个步骤进行：

　　，项目的起动准备;

　　第二，数据的处理和分析;

　　第三，讨论未来策略的目标;

　　第四，系统需求分析;

　　第五，规划设计;

　　第六，方案的评估选择;

　　第七，细步设计;

　　第八，方案执行。

　　在实际操作过程中，有些人往往跳过第二步，或者做第三步再做第二步，因此往往脱离现状，和现状没有什么关系，并导致算出来的数据在后面设计的时候，非常容易处理，摆上些设备，每个设备，比如说用RF来拣，每个人每个小时拣多少就可以，但是它适合你吗，可以说它适合你，但是它也适合任何个企业，都是模样的。

　　做完第三步之后，有些可能会回来做些数据收集分析的东西，往往在做以前老在说什么EIQ这些东西，EIQ只能说个通用的方法、思想，往往在的操作中有用，但却并不能完全帮你处理出这些数据的。

　　如何理解EIQ?每天平均的定单量，定货量，或者是说每日的进货量的值等等这块，然后定单和产品之间的关联性这块，但是比如说对于这种其他的些东西，比如说对于这种产品的这种季节性，它的变动的趋势。

　　等等这块的东西，未必它会帮你做这块的分析，况且数据分析的时候，我个人看法，更多的是取决于数据分析人的理念，他的理念，会直接决定了分析的价值。

　　有的人做出来的时候，很简单，数据分析的价值也非常有限，对每个仓库经理来说已经非常清楚大概什么样的量，虽然没有个准确的数字，但是估的数字也差不到哪去。

　　但是仓库规划的时候，仅评这几个数字，我想和原来的仓库没有什么区别，只是把原来的仓库放大点。原来的可能只容纳千的托盘，未来可能放大到容纳五千个托盘，仅此而已。

　　另个容易出问题的地方是第五步。得到个数据之后，怎么样操控这个数据，这个我认为要看规划人的能力。在这步，每个人的想法会有非常非常大的差别，未来满足你的这种需求的时候，可能会比如说非常的自动化。

　　然后设计个什么样的趋势，或者通过这种别的模式怎么样操作等等这块，能不能做到个在这种有限的自动化下面，实现个比较好的，能够达到满足效率的，满足需求的方案呢，这个要考量设计人员的个问题。基本上存在的问题，可能就出在这两个地方。

　　在第二步做数据分析的时候，它的数据分析的方法怎么样操作，个包括它的培训，这个人需要哪些数据，然后这些数据里面可能代表了某些含义，往往数据分析的人，不知道现场怎么操作的，就拿个东西来运行吧。他不知道基础的东西是个什么样的东西，算主要的结果和现实的作业可能会发生比较大的偏离。

　　但是往往的时候，存在这样的问题，做得人不知道现场什么样，所以培训这块要注意，包括资料的采集，然后还包括筛选，拿到的原始数据往往是从系统里面打出来，但是这些数据哪些是真实有效的，哪些是假的，这是要考虑的。

　　第三个步骤就是讨论未来得策略，比如说你的生产规模，原来从20个亿，到100个亿万，这种变化的是个什么趋势?比如说原来是平均生产那么多，但是可能未来得时候，某个时间突然的把峰值拉得非常高，这样现象都会出现，但是往往未来这是较不可预测的，没有这种想法，包括另外的时候，库存周转天数，现在可能在80天，可能未来的时候，可能是20天，等等这种现象，但是怎么样到20天呢，怎么样变，往那个方向变化。这块都值得考虑。

　　当然这个步骤应该越细化越好，包括SKU之间的变化，哪些产品未来卖得好，哪些产品未来下去了，原来可能百个装瓶，未来可能是个装瓶，这样品像的变化，这些变化我的经验是上面的人不知道，下面人也不知道，对这个没有什么想法，所以我认为目前来说，我认为比较麻烦的。我没有看到有人专门探讨这些东西，往往只知道现在是什么样，可能现在很多人还不知道现在是什么样的。

　　第四个步骤就是系统的需求分析，每天的变化是什么样的趋势，这块基本上跟现状分析，另外也会根据未来调整，它的做法往往我得到个现状的模型之后，对于未来的时候，通过这个现状未来进行叠加，可能现在是20亿得到个模型，每天的出货量，每个区域有多大的容量，要处理多大的量，后面到100个亿，得到未来，往往出现这样的局面，就是这样的。