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珠海托盤式庫房貨架價(jià)格貨真價(jià)實(shí),江門健宇物流設(shè)備

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發(fā)布時(shí)間:2020-12-22 05:11  











    江門市健宇物流設(shè)備有限公司是一家專業(yè)銷售物流設(shè)備的企業(yè)。從銷售到安裝一站式服務(wù),解決企業(yè)倉儲(chǔ)作業(yè)難題,專為客戶提供倉儲(chǔ)物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、倉儲(chǔ)設(shè)備定制、物流配送中心系統(tǒng)集成、倉儲(chǔ)設(shè)備系統(tǒng)維護(hù)與保養(yǎng),為企業(yè)倉庫存儲(chǔ)提供專業(yè)的倉儲(chǔ)物流設(shè)備服務(wù)。公司產(chǎn)品主要有橫梁托盤貨架、重型懸臂貨架、重型閣樓貨架、閣樓平臺(tái)貨架、重型擱板貨架、抽屜式模具貨架等等,可按照倉庫場地的大小、布局、應(yīng)用來定制,滿足食品、電子、制衣、電器、化工、燈飾、家具等行業(yè)的物流倉儲(chǔ)環(huán)境使用。






     配送中心定位:包括產(chǎn)品定位、功能定位、配送模式定位。

  (1)產(chǎn)品定位:表1基本列出了一般大型超市食品加工的產(chǎn)品分類,各超市可根據(jù)自己的優(yōu)勢(shì)來選擇。

 ?。?)功能定位:生鮮加工配送中心按功能劃分,可分為庫存型(DC)、中轉(zhuǎn)型(TC)、加工型(CK),表2為不同類型生鮮加工配送中心的功能定位。

 ?。?)配送模式定位:這里,我們指的配送模式主要是配送頻率的確定,一般,配送次數(shù)和配送距離的關(guān)系是:配送半徑在30km之內(nèi),可以1天3配;配送半徑在30~60km之間,可以1天2配;配送半徑在60~90km之間,1天1配即可。








適量 采購物料的數(shù)量應(yīng)是適當(dāng)?shù)?,即?duì)買方來說是經(jīng)濟(jì)的訂貨數(shù)量,對(duì)賣方而言為經(jīng)濟(jì)的受訂數(shù)量。確定適當(dāng)?shù)挠嗀洈?shù)量應(yīng)考慮以下因素

(1)價(jià)格隨采訂貨數(shù)量大小而變化的幅度,一般來說,訂貨數(shù)量越大,價(jià)格越低;

(2)訂貨次數(shù)和采購費(fèi)用;

(3)庫存維持費(fèi)用和庫存投資的利息。







明確規(guī)劃目標(biāo)后,選擇和收集規(guī)劃分析數(shù)據(jù)是第二項(xiàng)工作。規(guī)劃目標(biāo)決定了應(yīng)該收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)應(yīng)該包括貨位特性資料、貨品需求資料和產(chǎn)品文件。

以下是數(shù)據(jù)分析可能用到的一些基礎(chǔ)性數(shù)據(jù):貨位、貨位類型(如儲(chǔ)存貨位或揀貨位)、儲(chǔ)運(yùn)設(shè)備類型(如托盤、通廊式貨架、平面堆放方式等)、揀貨設(shè)備類型(如托盤流力貨架、紙箱流力貨、貨位深度、貨位承載能力。

從WMS或ERP,可以直接訂單或發(fā)貨文件取得貨品訂單信息。通常,為了摸清貨品需求的季節(jié)性變化規(guī)律、SKU長期增長/淘汰變化等物流特性資料,該類文件的時(shí)間跨度應(yīng)該在幾個(gè)月、以至于一年以上。以上信息資料也是選擇整盤、整箱或拆零揀貨策略的重要依據(jù)。

以下是數(shù)據(jù)分析中可能用到的產(chǎn)品特性資料:貨品身份資料、貨品類別、發(fā)貨行項(xiàng)比例、SKU、貨品高度、貨品寬度、貨品深度、貨品重量、貨品需求增長情況、計(jì)量單位、內(nèi)包裝/箱包裝數(shù)量、數(shù)量/托盤、貨品發(fā)展計(jì)劃、平均儲(chǔ)量。







人工智能(AI)的使用在每個(gè)行業(yè)都呈式增長,而不僅僅是在倉儲(chǔ)領(lǐng)域。的原因是人工智能有助于提高生產(chǎn)力,同時(shí)化錯(cuò)誤。

例如,AI幫助倉儲(chǔ)機(jī)器人找到的選擇產(chǎn)品的途徑。它還可用于根據(jù)產(chǎn)品的類型,數(shù)量,尺寸和重量確定貨件的箱型。有些倉庫甚至能夠?qū)崿F(xiàn)可以包裝產(chǎn)品的機(jī)器,使用AI以節(jié)省空間的方式包裝它們。

這些功能正在幫助倉庫運(yùn)營大幅降低運(yùn)營成本。它減少的成本之一是人力工人的數(shù)量。據(jù)Cerasis稱,到2030年,30%的英國工作崗位將自動(dòng)化,這在很大程度上歸功于人工智能的使用。



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