凭据中国互联网络信息中心（CNNIC）宣布的《第45次中国互联网络生长状况统计报告》，截至2020年3月，我国网民的数量已有9.04亿，其中网购用户规模达7.10亿，较2018年底增长16.4% 。
B2C电商行业订单数量庞大且零散，并且B2C电商交易时限极短，收支库频率很是高 。出库时间的快慢直接影响了消费者对购置行为的评价优劣，并且小批量、高频次的收支库，关于B2C电商企业组成了巨大本钱 。统计数据标明，装卸、搬运、贮存和拣选的时间占工人运动的40%，但行走的时间占到60%，也就是说工人的平均有效劳动只有40% 。因此，如何合理计划储位，或者是关于已有储位的重新优化分派，成为提高空间利用率、货物拣选效率，以及降低本钱的焦点所在 。
凭据中国工业信息网的数据，2018年电商包裹量抵达400亿件，约占快递业务量的80% 。自2016年以来，电商快递数量每年以上百亿的速度高速增长，“占比高、增速快”的电商快递市场是一条确定性强的优质赛道 。
作为C2B代表的拼多多近些年异军突起，在包裹件数上凌驾京东仅次于天猫淘宝 。天猫淘宝、拼多多以及京东等包裹数量占电商总包裹数量的90%以上，作为B2C电商代表的天猫淘宝和京东的包裹数量仍然占到总电商包裹数量的50%以上 。
数据来源：中国工业信息网
数据来源：中国工业信息网
图3 B2C电商物流仓储流程 下载原图
(1)日订单量大，拣货频率很是高 。简单订单需求产品型号少，数量少，仓储作业人员大部分时间都浪费在查找货物的路上 。
(2)产品SKU数量多，但相对单个SKU库存量不会特别大，因此在仓储治理中，基本接纳拣存合一的方法 。
(3)作业准确性要求高，每一个订单都要求拣货的准确性，每一个订单都有打包及复核行动 。
(4)电商仓储作业要求实时性高，确保每一订单下来后，实现快速准确地拣配 。
(5)差别时段的订单波动性很是大，特别是在各电商平台举办促销运动时，例如天猫淘宝的“双11”购物节、聚划算等运动，电商在当天爆发的订单数量可能是平常正常订单几十倍甚至几百倍，如何满足这种状况下的仓储拣货作业，是所有电商需要应对的问题 。
(6)由于各电商平台，基本实行无条件退换货政策，因此电商相对古板零售，退换货量大，关于每一个电商来说，必须要解决仓储作业中如何快速的退货处理，退货入库上架，重新拣配作业等问题 。
(1)效率最优化 。主要体现在四个方面：一是仓容利用率(既不可空闲，也不可挤占) ；二是货物周转率(年周转率不得小于6次) ；三是进出库时间 ；四是装卸车时间 。
(2)库存最小化 。电商的线上交易，对库存要求很高，如果库存过大，会增加仓储本钱、物流本钱乃至整个供应链本钱 。因此电商仓储要尽可能抵达“零库存”状态 。所谓“零库存”状态，并不是货仓里没有存货，而是存货最小化、合理化 。
(3)操作实时化 。电商仓储治理必须做到“日事日毕、日清日高”，当天的出库入库要完毕，当天的账目要核实，当天的物料要清理，当天的库房要整理 。
(4)本钱最小化 。关于电商来说，省钱比赚钱更有价值 。
B2C电商货仓的货物从入到出，需要经历收货确认、质检员核查、入库清点、按单拣货、打包出库等主体流程，还包括一些票据打印、次品处理、客户退换货等办法 � ；跷锏执锖笃揪菟突跚宓デ宓闶坎⒂芍鞴苋啡�，货物由质检员检查是否整洁、缺件、破损等，缺乏格产品送至次品仓，再进行退货或者修补操作，及格产品由仓管员清点数量，贴好标签，填写入库单进入货仓上架，客户下单后由打单员打出客户订单，交由配货员在货仓内凭据订单配给货物，由打包员打包后向客户发货，最终完成货物出库 。具体流程，如图3 。
储位优化也就是货位优化（Slotting Optimization)，是指在恰当的贮存方法下为每一种货物指定一个货位，使得总拣货时间最少或行走距离最短，即基于SKU剖析货物的出库量和出库频率，基于订单剖析货物相关性，并考虑预想不到的变革因素，动态地段置货仓中货物的货位，以包管货位漫衍的合理性，从而抵达提高拣货效率和降低运作本钱的目的 。
常见的储位分派战略有定位贮存、随机贮存、分类贮存以及共享贮存等，上述几种贮存战略各自的优缺点，如表1 。
B2C电商直接面向个体消费者，这就要求在商品品质的基础上，个体消费者关于效劳质量的要求也越来越高，尤其是对发货、送货速度效劳上的要求格外严格 。也就是说，商品从货仓的出库速度直接影响了客户的满意度 。因此，电商物流储位优化势在必行 。
中国作为世界制造大国，任何商品都能在海内找获得其身影 。在当下中国，某种水平上，商品自己尤其是在B2C电商行业的竞争中的作用已经大大降低，消费者在商品普遍质优的情况下更注重效劳水平的崎岖，直接体现在出货速度，也就是仓储拣选能力等方面 。谁能够在仓储上取得优势，谁就赢得了乐成的部分先决条件 。
随着5G时代的到来，万物互联即将成为现实 。具有大带宽、低时延特点的5G，很可能会带来仓储系统的大优化、大厘革 。参考2019年6月举行的5G展会，基于5G技术通过万物互联，应用AGV小车、移动机械人，通过摄像头等种种传感器，工人可远在上海通过利用杆和视频，实时控制远在河南的挖掘机进行作业，仓储作颐魅真正可能实现彻底的无人化 。而电商行业关于仓储能力极高的标准要求，很有可能是最早探索和实现货仓彻底无人化的行业 。无人化仓储，将会对储位配置提出极高的要求 。
表5 货仓功效区及代码
首先对收集来的数据做预处理，处理成便当剖析使用的数据，然后利用ABC分类法和EIQ数据剖析法对处理好的数据进行针对性处理，得出本文所需的数据以及数据背后的逻辑，然后凭据数据进行SLP平面结构，大概确定货仓各个功效区位置，以便进行建模时进行位置参考，最后进行Flexsim仿真，凭据预先剖析好的战略，对应设置差别实体的参数 。
选取电商企业A仓储中心某日订单进行数据剖析，当日订单数量242笔，出库SKU189个 。选取SKU出库量前60个进行数据剖析，在凭据订单数量第一次ABC分类的基础上，再对已经分出的A、B、C三类SKU划分再进行ABC分类，以更条理清晰的分出主次重点 。
在ABC分类中，将订单数量在12以上的SKU划分为A类，数量在11～8之间的划分为B类，数量在8以下的划分为C类 。再将A、B、C三类SKU进行再一次ABC分类，具体每种SKU的分类，如表2 。
IQ剖析，即对每个SKU的订货数量进行剖析，由EIQ资料统计数据，将各品项的出货总量IQ按从大到小的顺序进行排列，然后进行累积值和比例的盘算，获得表3 。由表3可知，该日电商订单绝大部分SKU的日出货量小于5，占到SKU总量的72%，只有28%的SKU日出货量大于5 。
IK剖析，即对SKU的订货次数进行剖析，由EIQ资料统计数据，将各品项的出库频次IK凭据从大到小的顺序进行排列，然后进行累计值和比例的盘算获得 。
由表4剖析数据制得SKU的IK剖析图，如图5 。
由图5可得，出库频次最大值22的SKU仅占1%，出库频次大于5的SKU有28种，可以划分为A类商品，出库频次在3-5次的SKU有56种，可以划分为B类 。剩余出库频次小于3的SKU商品划归C类 。
表7 某电商公司某日品规出库量
该企业目前货仓储位划分的方法是随机贮存，我国大大都中小型企业物流中心，没有功效强大的智能仓储系统作为技术支撑，也没有完善的流程体系和治理机制，使用随机存储方法会降低货物拣选效率，延长货物出库时间，增加库存盘点等作业难度，治理困难且本钱居高不下 。
关于A、B类产品，即相对重要的且拣选频率高，数量多品规少的产品使用定位贮存，并凭据双重ABC分类的结果，将AA类、AB类、AC类、BA类、BB类、BC类牢固货位依次安排在最靠近出库口，最易拣取的层和列 。关于C类，即中低频拣取、数量少品种多的货物使用随机贮存方法，摆放在A、B两类货物货位以外的货位 。
图5 SKU的IK剖析图
图2 各功效区相对位置图
图8 仿真系统框架
本文就该企业货物提出的贮存要领，兼顾C类货物品规多、量少、重要性低的特点，以及A、B类货物重要性较高的特点，具有较强的灵活性，便当对储位进行安排调解，也不会因为分类贮存的方法造成太多的存储空间浪费 。重点治理A、B类商品可以缩短总拣选距离，提高整体拣选效率 ；C类货物在所有商品中古比重最大，种类最多，但出库频次很低，接纳的分类随机战略能够结合分类存储和随机存储的优点，既提高了仓储空间利用率，又兼顾了定位贮存查找拣选时间短的优点 。
凭据电商物流仓储主要功效，将A企业货仓设置为8个区域：入库暂存区、验收区、次品存放区、仓储拣选区、复核包装区、集货区、发货区、退货暂存区等，如表5 。
入库暂存区和验收区，主要卖力卸收货、检验清点等事情，完成货仓内外的物资交接事情 ；次品存放区主要作用是暂存入库检验缺乏格的商品以及客户退换货回来的次品 ；仓储拣选区用于贮存商品，凭据订单拣选商品 ；集货区主要用来凭据订单对拣选完的商品进行复核打包 ；发货区用来凭据订单信息集货发货 ；退货暂存区用来暂存主顾无理由退换货退还回来的商品 。
本文凭据差别功效区之间物品流动量将物流路线划分为A、E、I、O、U五个品级 。其中，担负物流量大于25%的物流路径为A,10%～25%之间的为E,5%～10%之间的为I,0～5%的为O，可以忽略的路径为U 。各功效区间的相互物流关系如表6，其中不保存牢固物流关系的用U体现，可以忽略 。凭据表6，绘制出物流作业相关图，如图6 。
凭据图6和表6剖析得作业单位之间的物流关系，并凭据其之间的物流强度关系计划医药物流配送中心 。
通过以上SLP平面结构剖析，凭据差别功效区的物流强度关系，绘制如图7各功效区相对位置图 。在之后的FLexsim仿真中将依据此位置图建立仿真系统 。
凭据该电商货仓的作业流程以及SLP结构设计后的功效区相对位置图，可以在Flexsim仿真平台中构建该货仓的模型 。仿真该电商货仓的主要目的：第一是剖析电商货仓系统中流程、设备有没有泛起利用率较低或流程不对理即阻塞的地方 。关于泛起阻塞的环节，剖析阻塞的原因并给出相应的建议 。第二是通过对该电商物流仓储仿真结果报告的剖析，比照本文设计的储位配置计划是否较原有计划在效率上有提升，本钱上有降低 。
凭据某电商公司某日品规出库量表7剖析，A企业当日库存调解，全部品规189个，当日需求总量为1004件，即至少需要1100个单位货位，另凭据电商行业波动性大的特点，计划设计2000个单位货位 。
如图8，建立仿真模型，作业流程如下：货物初始设定口连接到入库暂存区，整托货物通过叉车1运送到整货拆零器上进行拆分，拆分后的货物由操作员1搬运到分类处理器上，完成验收后同时对商品凭据计划好的类别进行的A、B、C分类，进入上架暂存区，通过任务分派器设定两辆叉车进行运作，划分运送到货架1、2、3的相应位置，订单抵达后通过任务分派器调控操作员2、3在货架间拣选货物，货架连接到打包机，对凭据订单分拣完成的商品进行打包，之后运送到出库暂存区，最后由吸收器吸收 。拣选打包员1、2凭据订单需要，将贮保存货架上的货物拣选出来输送到打包机，打包机在读取订单后将同一个订单的货物打包进入发货暂存区期待发货 。
由于仅有该公司某日出库数据，仓储部分接纳仅包管日常供用全品规商品有求必应的功效，在此基础上进行仿真，测试各事情区运作情况 。
在该公司某日出库数据中共有242个订单，本文运用两种储位安排要领划分完成订单，通过对叉车运行距离、工人步行距离、订单完成时间等三方面比照三种储位安排要领的优劣，通过仿真历程获得的仿真进行剖析 。B2C电商物流仓储仿真模型运行图，如图9 。随机贮存货架仿真报告，如表8 。ABC分类贮存货架仿真报告，如表9 。
从而，我们可以得出结论：
(1)ABC分类贮存完成242个订单的运行时间为1806.84秒，随机贮存完成242个订单的时间为1965.55秒，ABC分类贮存关于仓储整体运营效率上有一定水平上的提高 。ABC分类贮存搬运仿真报告，如表10 。
(2）通太过析发明，货架的最长停留时间均在3 0秒以内，货物周转速率较快 。随机贮存搬运仿真报告，如表11 。
最后，可得出以下结论：
(1）双重ABC分类贮存的空载行走时间在一定水平上较随机贮存搬运减少，这说明双重ABC分类贮存提高了叉车和操作员的效率，减少了无效行走和运作时间 。
(2）双重ABC分类贮存方法中叉车1、2、3划分行走了47.7、148.7、142.1千米，随机贮存中叉车1、2、3划分行走了47.8、154.1、151.2千米 。假设每升柴油价格为5.8，两种计划划分花费1963.3元和2047.98元，双重ABC分类贮存的要领节省84.64元 。
表1 0 ABC分类贮存搬运仿真报告
(3）叉车和操作员平均停留时间上，双重ABC分类贮存相对减少，说明双重ABC分类贮存优化计划在作业时效上也有一定水平的提升 。
通过运用Flexsim仿真平台仿真验证，接纳ABC分类贮存方法具有许多优点，具有许多优势，具体体现在以下几个方面 。
1.降低了叉车搬运和人工行走的距离以及用度，即降低了仓储运作本钱 。
2.在拣选效率方面，通过本论文的仿真验证，同样完成242个订单的入库、拣选出库操作，ABC分类方法明显快于随机贮存方法158.66秒，效率提升将近10% 。
目前受经济、政策，以及现实状况等因素的影响，B2C电商迎来生长的机缘同时，也遭受资金的挑战：一方面受疫情影响线下购物冷淡，大宗人口转向线上购物 ；另一方面已经停滞了几个月的经济运动使得电商企业资金周转困难 。降低库存本钱成为B2C电商企业降本增效的重中之重 。而大大都企业的资金缺少使得在仓储设惫亓投入递减，进行储位优化就成为既能降低仓储本钱，又不需要大宗资金设备投入的最好选择 。本文意在在此情况下寻找一种适应目今状况的低本钱储位优化战略，在不购置大宗先进设备的前提下，可较高幅度的提升运作效率和降低仓储本钱 。
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