大数据下 云仓背后的信息系统是怎样打造的?

jarvis

2018-11-02 21:36:43

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大数据下 云仓背后的信息系统是怎样打造的?

云仓是通过大数据分析、云计算等技术实现库存下沉、拉近库存与消费者距离,订单就近寻仓,提高整体效率的多仓网络运营模式;利用OMS就近寻仓将订单传入最近仓库的WMS进行发货,从而大大提高订单的发货和配送效率,节省物流及仓储成本;在BI中通过库存销售数据,将库存下沉到各销售热点区域的分仓中,并保持仓网库存实时动态共享,从而实现拉近库存与消费者的距离,提升供应链的整体效率,同时根据订单地址热点为后期建仓选址提供数据决策支撑。

 

目前包括顺丰、“三通一达”、百世、宅急送在内的物流企业都相继推出云仓服务,往综合物流方向发展,为电商零售企业,生产零售企业提供“网仓+配送”的仓配一体供应链物流服务,服务包括物流信息、设计规划、仓储管理、以及物流配送。

 

借助整个仓网,电商商家无需自建仓库,以分仓备货实现全国皆仓,并把库存分布与线上订单、线下门店与自提柜分布相结合,让库存离消费者更近,以便就近发货。

 

这对于以加盟制构网、以电商业务为主的通达系快递体系来说,区域承包商(区域小三方)就成了“网仓+配送”的仓配一体供应链物流的主要服务商,这些区域承包商通常发展受区域、企业资源及能力限制。

 

百世、圆通针对加盟商体系推出的S2b2b平台化服务方案就是基于“SaaS+云仓网络”,向加盟商输出品牌、方案、系统、设施、网络与服务,赋能加盟商更好的获取中小企业客户,并提升其信息化服务能力

 

那么,这些价值点又是怎样通过信息系统来实现的呢?

 

这一套云仓系统包括订单管理系统(OMS)、仓储管理系统(WMS)、计费管理系统(BMS)以及大数据分析(BI)。

 

WMS

 

OMS可以实现从订单接收到执行的全生命周期管理。通过订单中心汇集内、外部多渠道订单,OMS驱动BMS和WMS、WMS驱动TMS,无缝集成,实现订单全流程可视化,集中管理与执行监控,确保订单准确、准时交付。

 

OMS对云仓订单进行统一集中管理,为订单进行承运商优选、通过品类互斥、库存分布、就近寻仓等规则为订单拆单寻仓、充分利用云仓网络优势,大幅提升WMS的订单处理效率

 

OMS可基于规则引擎做订单预处理,即在订单预处理和订单处理前都会加订单的缓冲池,这对于快递中通常出现改单、重发等异常情况处理将带来大的改善。

WMS能够帮助企业实现仓储的管理,核心功能包括基础服务(包括收货、存储、盘点、分拣、补货、复核、调拨等功能)和扩展功能(包括绩效管理、库位优化、采购推荐和库内加工等等)。

运用WMS首先会为仓库各环节点的作业速度带来质的飞跃。提升拣选的效率,上架货品的位置,决定了拣选的效率,因为拣选就是从有货品的货位上拣货。

第二是降低库存损耗。在管仓库的时候,少货丢货是让库存管理人员非常挠头的,这一个维度,通过系统的标准化流程,通过系统精确的预警来解决。

例如混放的策略、相邻的逻辑、空间重量的限制情况,来进行推荐;库房的管理需要,上架过程中,有些货位有重量限制或者是有些商品之间是不能混放的,需要系统做判断。

第三是现在租仓库越来越不容易,仓库租金越来越贵,提高库房利用率。库房的空间利用,货品的摆放,决定了库房内部空间利用情况。

BMS可以根据件数、重量、体积、托数或者按货主和货品的不同设置费率,同时计算结果可以实现自动分摊,便于报表分析,计算成本。另外会对各项费用仓储服务费、仓储存储费、入库费、出库费等数据进行汇总分析。

BI主要是实现可视化,通过数据分析可以实现货主库存下沉,拉近库存与消费者的距离、为云仓网络搭建提供决策依据,以及采购补货预测、调拨预测、KPI绩效考核和出入库、库龄分析等。比如入库情况整体分析,可以看到近7天收货订单量趋势、近7天收货SKU量趋势、近7天收货商品量趋势、收货TOP 5 SKU排名等数据。

下面我们可以看一个案例:某大型快递企业云仓模型规划

这家企业目前快递日单量国内在前五的体量,计划在年内全国范围多个城市布局云仓网络,需要针对以下痛点作出改善方案:

1.订单来源多,预处理复杂。通常快递企业会有多种订单来源渠道,这就需要按需响应,预处理起来会比较复杂;同时在订单寻仓、波次分析等操作时容易存在不准确的情况。

2.多仓管理难,多货主流程复杂。云仓一般是在全国布局多个仓库,这对于统一管理、统一规范会是一个难题。另外也存在货主不同,要求的收发货流程也不同的情况。

3.报表单一,多维度数据整合难。传统报表数据维度太少,缺少综合的数据关联性,也存在实时数据跟踪不准确的情况。

4.库存品类多,作业效率低。库内货品多、难分类,会出现人员找货难,出库效率低,靠人员辨识易出错的情况。同时缺少过程管控,导致库存不准。

 

从未来趋势来看,云仓绝对不只是局限于目前的“仓配一体化”,最终是要实现所有数据和物流资源的共用共享。比如通过云端直接调取的销售数据得出最佳的生产方案,真正实现按需生产、合理生产,减少资源浪费,并进一步避免库存过剩以及资金周转不灵;商家也可以根据所有的客户需求来调整销售策略,达到最高的利益化;快递企业则同样可以通过数据来分析客户需求,优化仓储备货、中转运输等。

 

而对于系统服务商来说,这不但需要强大的系统能力,还需要考虑如何将IoT、大数据分析、云技术等新技术应用到实际的物流场景中,这既是机遇也是挑战,未来拭目以待!

 

嘉盛泰仓储物流管理系统-智能仓储线上线下一体化解决方案的专业提供商

 

**本文内容来源网络,经AI自动调整,信息仅供参考**
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