仓库仓储系统规划[74页].docx

最新资料推荐 课程设计说明书 题目：仓库仓储系统规划 院 （系） 经济与贸易学院 专 业 物流工程 班 级 08级2班 学生姓名 指导教师 2011年1月 5 日目录第一章 基础资料分析71.1 基础数据71.1.1 2008年各月出入库及库存情况（每月以30日计）71.1.2 2008基本订货情况101.2 订单品项和数量（EIQ）分析111.2.1 2008年各品项出库情况111.2.2 2007年月订单品项数情况121.2.3 品项数量（IQ）分析：每单一品项出货数量的分析121.2.4 品项受订次数（IK）分析：每单一品项出货次数的分析131.2.5 IQ与IK对比分析141.3 PCB分析161.3.1 待选托盘及货物介绍161.3.2 选用规格尺寸为1000mm*1200mm171.3.3 选用规格尺寸为800mm*1200mm171.3.4 选用规格尺寸为1100mm*1100mm171.3.5 托盘的选用181.4 ABC分析191.5 仓库存储量变化趋势分析201.5.1 存储能力计算201.5.2 拣货区运转能力201.5.3 暂存区运转能力211.5.4 五年后的情况22第二章仓库系统规划242.1 仓库目前物流量需求242.2 作业流程的规划242.3 作业区域的功能规划252.3.1 进库区252.3.2 暂存区252.3.3 存储区252.3.4 流通加工和分拣区262.3.5 集货区262.3.6 出库区262.3.7 辅助作业区262.3.8 通道262.3.9 叉车存放区域262.3.10 托盘存放区域262.3.11 其他物品存放区域262.4 仓库规划图27第三章仓库内部设计283.1 仓库各功能区布置的基础参数283.1.1 储存单元的标准化283.1.2 货物的码放形式（托盘）283.1.3 托盘货架的参数303.2 仓库具体设计（情况一：稳定发展期）303.2.1托盘货架存储区303.2.2分拣和流通加工区313.2.3 集货区323.2.4 进出货区323.2.5 暂存区333.2.6通道设计333.2.7 辅助工作区343.3仓库具体设计（情况二：高速发展期）343.3.1托盘货架存储区343.3.2分拣和流通加工区383.3.3 集货区393.3.4 进出货区393.3.5 暂存区403.3.6通道设计403.3.7 辅助工作区403.4 总体布局图41第四章 仓库设备配置与能力计算424.1 第一种情况42 4.1.1仓库需要的处理能力数据分析424.1.2搬运设备配置424.1.3拣选设备配置434.1.4加工流通设备配置444.1.5托盘货架配置454.1.6双面塑料托盘配置454.1.7其他设备配置464.2第二种情况464.2.1仓库需要的处理能力分析474.2.2搬运设备配置474.2.3拣选设备配置484.2.4流通加工设备配置494.2.5立体仓库货架494.2.6双面塑料托盘配置504.2.7其他设备50第五章 设备价格计算52 5.1 选用的设备参考价格525.2 第一种情况535.2.1 搬运设备535.2.2 加工流通设备535.2.3 托盘货架535.2.4 双面塑料托盘配置535.2.5 其他设备535.3 第二种情况555.3.1 搬运设备555.3.2 流通加工设备555.3.3 立体仓库货架555.3.4 双面塑料托盘565.3.5 其他设备56第六章 仓库管理方案586.1 仓储管理综述586.2 入库管理586.2.1 入库前准备596.2.2 验收606.2.3入库交接616.3 储存保管作业616.3.1 储存保管的原则和方法616.3.2 针对该仓库的储存保管作业626.4 库存管理636.4.1 库存管理的任务636.4.2 ABC库存管理636.4.3库存物的维护和保养646.4.4异常情况处理646.5 盘点作业656.5.1 盘点的目的656.5.2 盘点的步骤656.5.3 盘点方法666.5.4 盘点结果676.6 拣货作业676.6.1 拣选作业程序676.6.2 拣选单位、拣选信息686.6.3 拣选方式及拣选策略686.7 出库管理696.7.1 出库流程696.7.2 出库管理中预防差错方法69第七章 总结717.1 课程设计心得体会71 7.2设计中尚存在的问题与改进71附录73参考文献74第一章 基础资料分析1.1 基础数据1.1.1 2008年各月出入库及库存情况（每月以30日计）月累计出库量月累计入库量月平均库存量12月A0110267611276772292A021044779675489519A03209832138529189A04165911543713315A058608973216460A06303023025042A0719309178176137A0844495913563811月A01962259105762200A02893588457697242A03167631912228787A04164471700514469A056874692315335A0614884725770A07778789137629A0848285612417410月A01845218712167368A02140629130955102023A03168781494226429A04163451359013911A055675522315286A06218630416786A07538423286503A082532171033909月A0110222610831364768A02229256224050111697A03293243242628365A04180311642116665A0591481005915738A06430660215931A0713032151269559A086765376742128月A01971739545758681A02145300155334116904A03220552150925264A04152522026118276A056445615014827A06164516714217A07595581627465A084088724172107月A01816018024660397A028487392969106870A03153181651625809A04140521751113267A056396580415122A06157028094190A07497041405258A081828253140586月A01651896265161752A0210086811462698773A03132451416424611A0414655140049807A056264525015714A06151613572951A07493052466088A081959186933555月A01642396473064290A0212269013840485015A03136141285923691A04130741360910459A054930511616728A0611562513110A07362736045771A08154495934444月A01981129480063800A0216427215467769301A03210261836924446A0414622132559925A056693749216542A06288740424016A07640959895795A083166362640293月A01989359373467112A0214195115101478896A03149261387427103A04149461467211291A055604428815743A06509753992861A07246125586215A081468139735692月A01852948897372313A0211267211677569834A0389751019328155A04116421152811565A054881546017058A069034722559A07193017566118A0884137036401月A01852948897368634A0211267211677565731A0389751019326936A04116421158611678A054881546016480A0690318472990A07193017566292A0884137041121.1.2 2008基本订货情况2007年月平均订单情况 单位：张A01A02A03A04A05A06A07 A0812月43531050133113471127953865911月17859711180108911038852177410月1417113713497891003861155689月181121941461118616761102268878月2010263711121018755998199687月1685272811129118741470151666月134324981159863755875173555月132320351037875776587137414月2030156911579581200901210613月204613541181753851791140542月176210729269495116922291191月22191180933801511634180491.2 订单品项和数量（EIQ）分析EIQ分析就是利用“E”、“I”、“Q”这三个物流关键要素，来研究配送中心的需求特性，为配送中心提供规划依据。该理论由日本铃木震先生提出并积极推广。其中，E是指“Entry”，I是指“Item”，Q是指“Quantity”。既是从客户订单的品项，数量，订货次数等方面出发，进行配送特性和出货特性的分析。EIQ分析的分析项目主要有EN（每张订单的订货品项数量分析），EQ（每张订单的订货数量分析），IQ（每个单品的订货数量分析），IK（每个单品的订货次数分析）。EIQ分析是根据以上四个分析项目的结果进行综合考量，为配送中心提供规划依据。同时也IQ与IK分析也能用于库存管理中ABC分类的参考依据。广东某第三方物流企业新仓库涉及的产品主要为包装食品和日用品，总品项数达为2600余种，但可大致将其划分为八大类。下面对新仓库进行订单品项和数量分析，以帮助规划人员进行新仓库具体的设计：1.2.1 2008年各品项出库情况12月11月10月9月8月7月6月5月4月3月2月1月全年A011026769622584521102226971738160165189642399811298935852941071891083380A0210447789358140629229256145300848731008681226901642721419511126721239261560272A032098316763168782932422055153181324513614210261492689758975202082A04165911644716345180311525214052146551307414622149461164211733177390A0586086874567591486445639662644930669356044881512476642A063030148821864306164515701516115628875097903134027124A071930977875384130325955497049303627640924611930405979853A0844494828253267654088182819591544316614688411311347791.2.2 2007年月订单品项数情况发货订单发货品项A01A02A03A04A05A06A07A0812月43531050133113471127953865911月17859711180108911038852177410月1417113713497891003861155689月181121941461118616761102268878月2010263711121018755998199687月1685272811129118741470151666月134324981159863755875173555月132320351037875776587137414月2030156911579581200901210613月204613541181753851791140542月176210729269495116922291191月2219118093380151163418049发货量IQ1083380156027220208217739076642271247985334779发货次数IK23784204251393811539111421074921458011.2.3 品项数量（IQ）分析：每单一品项出货数量的分析通过对品项数量IQ分析，可以知道各种产品发货量的分布情况，有利于分析产品的重要性和运输情况。这可用于仓储系统的规划选用、储位空间的估算、拣货方式及拣货区的规划。品项I年出货量IQ累计出货量相对百分比累计百分比A021560272156027248.13%48.13%A011083380264365233.42%81.56%A0320208228457346.23%87.79%A0417739030231245.47%93.26%A077985331029772.46%95.73%A057664231796192.36%98.09%A083477932143981.07%99.16%A062712432415220.84%100%注：为了便于直观比较，折线图中12个月的累计百分比的数据全部扩大了“100万”倍。年度IQ分析A02A01A03A04A07A05A08A06月累计出货量IQ1560272108338020208217739079853766423477927124累计百分比0.48130.81560.87790.93260.95730.98090.991611.2.4 品项受订次数（IK）分析：每单一品项出货次数的分析IK分析主要分析产品别出货次数的分布，对于了解产品别的出货频率有很大的帮助，可配合IQ分析决定仓储与拣货系统的选择。品项I单品年出货次数IK累计出货次数相对百分比累计百分比A01237842378425.16%25.16%A02204254420921.61%46.77%A03139385814714.75%61.52%A04115396968612.21%73.73%A05111428082811.79%85.51%A06107499157711.37%96.88%A072145937222.27%99.15%A08801945230.85%100%注：为了便于直观比较，折线图中12个月的累计百分比的数据全部扩大了“10000”倍年度IK分析A01A02A03A04A05A06A07A08单品年出货次数IK2378420425139381153911142107492145801累计百分比（%）25.1646.7761.5273.7385.5196.8899.151001.2.5 IQ与IK对比分析A01A02A03A04A05A06A07A08IQ相对百分比33.42%48.13%6.23%5.47%2.36%0.84%2.46%1.07%IK相对百分比25.16%21.61%14.75%12.21%11.79%11.37%2.27%0.85%从上表及以上所有图形分析得出，货物大致可以分为五类：（1）发货量大，出货次数多，品项如A01、A02；（2）发货量较大，出货次数较多，品项如A03、A04；（3）发货量较大，出货次数较少（4）发货量较小，出货次数较多，品项如 A05、A06；（5）发货量小，出货次数少，品项如A07、A08；IK与IQ对比分析可以对货物分拣时采用不同的分拣策略，具体分析方法如下 IQIK高中低高可采用批量拣货方式再配合分类作业处理可采用批量拣货方式，视出货量及品项数是否便于拣取时分类来决定可采用批量拣货方式，并以拣取时分类方式处理中以订单别拣取为宜以订单别拣取为宜以订单别拣取为宜低以订单别拣取为宜，并集中于靠近出入口位置处以订单别拣取为宜以订单别拣取为宜，可考虑分割成零星拣货区由此分析可以得知，（1）A01、A02采用批量拣选方式，配合分类作业处理（2）A03、A04、A05、A06采用订单别拣选（3）A07、A08以订单别拣选为宜，可以考虑分割成零星拣货区1.3 PCB分析PCB分析，即以配送中心的各种接受订货的单位来进行分析，对各种包装单位的EIQ资料表进行分析，以得知物流包装单位特性。P 表示托盘单位、C 表示箱单位、B 表示单品。1.3.1 待选托盘及货物介绍（1）我国托盘主要尺寸规格标准标准尺寸JB3003-81800mm×100mm500mm×800mmGB/T 2934-19961200 mm×1000 mml200 mm×800 mm1140 mm×1140mml219 mm×1016GB/T 2934-20071200 mm×1000 mm1100 mm×1100 mm这里我们以国家标准的三种托盘为考虑对象：800mm*1000mm，1100mm*1100mm，1000mm*1200mm。我们对8种货物分别进行托盘空间利用率计算，从中确定仓库所用的托盘（货物不允许倒置）。因为在仓库里托盘的状态多为静态，为了减少计算量，按托盘载重不作限制；在分析过程中，由于货物都是以箱包装的形式存放，所以我们默认同个托盘中，货物无间隙的堆放。托盘高度尺寸取150mm，货物码放高度控制在1800mm以内（即整个高度不超过1950mm）。计算规则：空间利用率= 有效体积/ (托盘长×宽×允许码放高度)（2）各类货物的外形尺寸、重量及包装类别外形尺寸（mm）（长×宽×高）重量（kg）包装面积体积密度A01400×400×40015纸箱0.160.064234.375A02600×400×60012纸箱0.240.14483.333A03600×300×6006纸箱0.180.10855.556A04400×200×2005纸箱0.080.016312.5A05300×200×4004纸箱0.060.024166.667A06600×300×3008纸箱0.180.054148.148A07300×200×6006纸箱0.060.036166.667A08400×300×2003纸箱0.120.0241251.3.2 选用规格尺寸为1000mm*1200mm类别长宽高重量包装单层堆放个数层数码放总数有效面积有效体积空间利用率A010.40.40.415纸箱64240.961.5360.71A020.60.40.612纸箱43120.961.7280.8A030.60.30.66纸箱63181.081.9440.9A040.40.20.25纸箱1591351.22.161A050.30.20.44纸箱204801.21.920.89A060.60.30.38纸箱66361.081.9440.9A070.30.20.66纸箱203601.22.161A080.40.30.23纸箱99811.081.9440.91.3.3 选用规格尺寸为800mm*1200mm类别长宽高重量包装单层堆放个数层数码放总数有效面积有效体积空间利用率A010.40.40.415纸箱64240.961.5360.89A020.60.40.612纸箱43120.961.7281A030.60.30.66纸箱43120.721.2960.75A040.40.20.25纸箱1291080.961.7281A050.30.20.44纸箱164640.961.5360.89A060.60.30.38纸箱46240.721.2960.75A070.30.20.66纸箱163480.961.7281A080.40.30.23纸箱89720.961.72811.3.4 选用规格尺寸为1100mm*1100mm类别长宽高重量包装单层堆放个数层数码放总数有效面积有效体积空间利用率A010.40.40.415纸箱44160.641.0240.47A020.60.40.612纸箱2360.480.8640.40A030.60.30.66纸箱3390.540.9720.45A040.40.20.25纸箱109900.81.440.66A050.30.20.44纸箱154600.91.440.66A060.60.30.38纸箱36180.540.9720.45A070.30.20.66纸箱153450.91.620.74A080.40.30.23纸箱69540.721.2960.601.3.5 托盘的选用类别空间利用率1000*1200空间利用率800*1200空间利用率1100*1100托盘规格选用（mm*mm）码盘规则码放总数最终托盘规格选择A010.710.890.47800*12002*3*424800*1200A020.810.40800*12002*2*312800*1200A030.90.750.451000*12002*3*3181000*1200A04110.661000*1200或800*12003*5*9或3*4*9135或1081000*1200A050.890.890.661000*1200或800*12004*5*4或4*4*480或641000*1200A060.90.750.451000*12002*3*6361000*1200A07110.741000*1200或800*12004*5*3或4*4*360或481000*1200A080.910.60800*12002*4*972800*1200首先选取空间利用率最大的托盘，考虑到叉车在一次存取中的作业量，选择码放总数最大的托盘。因此，最终每类货物的最佳托盘如上表所示。从表中可以发现，有大部分货物在使用1000mm*1200mm的托盘时空间利用率最高。所以综合以上因素决定选择1000mm*1200mm规格的托盘。统一托盘后再重新得出各个货物每托盘适合码放数量和库存所需的整托盘数：货物编号码放数量月平均最大库存量月整托盘数（取整）日平均最大库存量日整托盘数（取整）A01247231330132410100A021211690497423896325A031829189162297354A04135182761356095A0580170582135697A063667861892266A076095591593195A08817210892403总计151625051.4 ABC分析ABC分类法(Activity Based Classification)，平常我们也称之为“80对20”规则。 它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。由于商品的单价以及销售额没有给出，所以我们按照品项数和月累计出库量进行分类，将库存商品按照当月的累计出库量的多少顺序进行排列，再按照商品累计品种分为高、中、低档三种，采取分类管理策略。品项数月累计出库量A类15%-25%60%-90%B类25%-50%10%-60%C类25%-60%1%-10%A02A01A03A04A07A05A08A06月累计出货量IQ1560272108338020208217739079853766423477927124累计百分比0.48130.81560.87790.93260.95730.98090.99161对A、B、C三类商品分别采取不同的管理办法和采购储存策略。A类商品销额量大，为仓库的主导商品，库存量应较大，以保证主要客户的需求。其收货、出货、配货均为以托盘为单位的连续作业和大量搬运，故使用叉车搬运最为有效，保管时可在库内直接堆放。B类商品属于中批量商品，库存期比A类商品长，需加强日期管理，先进先出，采用立体货架进行储存。C类商品一般仅库存数箱，为了确保保管效率，往往采用重力式货架较为合理。1.5 仓库存储量变化趋势分析仓库存储量的大小是决定新建仓库规模的基本条件。在仓库的规划过程中，首先要总结历来的仓库存储量，并对其进行分析。从而了解存储量趋势的变化情况。常用的分析方法有时间序列分析法、回归分析法和统计分析法等。下面，运用时间序列分析法对存储量进行分析预测。1.5.1 存储能力计算货物编号码放数量月平均最大库存量月整托盘数（取整）重量（kg）A012472313301315A0212116904974212A03182918916226A04135182761355A0580170582134A063667861898A076095591596A08817210893总计27729515162【按月计算】总规划仓容量：用单件表示为277295件货物，用托盘表示为15162个托盘。1.5.2 拣货区运转能力货物编号码放数量月最大出库量月整托盘数（取整）日平均最大出库量日整托盘数（取整）重量（Kg）月最大出库重量（Kg）A012410267642783573149151540140A0212229256191057641637122751072A0318293241629977546175944A04135180311346014590155A058091481143054436592A063650971421705840