城配中如何保证装载效率

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编辑导语:如今物流和配送已经非常便捷,我们在网上购买的商品一般都是三天左右就可以到达手里;网购的人数和次数也越来越多,这么大批量的商品是如何在保证效率送达的呢?本文作者分析了成配中如何保证装载效率,我们一起来看一下。

一、背景描述

在快消品(如便利店)售卖中,其商品结构多为生活消费品,如饮料酒水、零食、日用品等;经过多年线下销售体系运转(经过厂家、多级代理商、批发商到达便利店),其价格体系透明。

其在涌现出的线上电商中,可绕过部分零售环节获得更大的利润空间,但也承担了更大的物流配送费用;在利润空间预期受限的前提下,降低物流费用成为必然的选择。

二、问题描述

在探索降低物流成本该命题,从物流配送全链路角度出发分析,仓配结合、路由规划、人员管理等存在许多可行性方案。

本文仅从车辆空间利用效率出发,从提高装载效率的角度进行探索。

选此角度分析的原因:

1)从业务角度分析,在城市内货物配送中,为保证司机获得费用相对公平且计价简单,大多采用相对固定的价格或简单计价方式:如一车次金杯车固定350元,或配送一个点位50元等方式;故其一车次费用相对固定。

2)该模式为城配,其无法通过仓库之间的调拨解决车辆装载问题;如在快递配送中,从广州到杭州需4辆车,在装满3辆后,其第4辆不满的情况下,其可采用与其他路线合并如与苏州货物同时发出、或延后一定时间待装满后发车;但在电商城配中,其车辆配送规划后,需及时发出保证时效,缺乏腾挪空间。

3)在快消品配送中,在安全配送的前提下,不得超载或装载容纳不下的体积;从其商品角度出发,其平均装载密度较低,接近或小于水的密度,故几无可能超载。

综上,保证车辆装载率后,可降低物流成本。

若不解决此问题的直接后果:

  • 每车商品装载程度无法有效控制,配送费用无法有效降低;
  • 司机每日配送效率不同,感觉不公平,降低工作积极性;
  • 装载率无法有效控制,对于每日所需运力估计不准,运力不足问题放大。

三、解决方案

为解决该问题,与业务运作机制结合,对业务问题进行剖析;本问题主要解决在装车中如何高效利用空间体积问题。

分析问题可以推出,该问题要解答的主要核心问题:

  • 商品真实体积问题;
  • 商品堆积后空间利用;
  • 不同车辆可装载空间不同。

下面将对这3个问题进行分别阐述。

1. 问题一(商品真实体积)分析

要想获知商品真实体积,需对其进行测量。在实际中存在大量难以准确测量的场景,主要归类如下:

  • 在售卖中,同一编码(常见为69码)下,不同包装可为不同的售卖单元,如12瓶装与24瓶装的可口可乐,其商品条码一致,但其商品体积不一致;
  • 在零售中,存在商品体积不规范的问题,常见的如乐事薯片、卤蛋等不规则商品以及拖把等异形商品;
  • 部分可挤压体积的商品,如毛巾、毛绒玩具等,其可压缩体积运输;
  • 体积空间可重复利用的商品,如桶等可堆叠商品,单个与多个体积不为简单叠加计算,如1个桶其所占体积为10L,但5个桶堆叠在一起其体积也约为10L,变化不大。

针对如此复杂的商品,如何准确测量商品体积成为首要需解决的问题。

结合运输实际场景,针对不同类型进行分别分析:

  • 对于常规商品,如奶、酒水等,其外包装接近长方体,且不可压缩,故可直接测量商品长宽高作为体积;
  • 对于小体积商品,如卤蛋、辣条等包装体积较小,在运输堆放中可放置于副驾驶位等空间,故在装载中不作为体积计算;
  • 对于膨化食品,如薯片等,其装载中不可挤压,占用体积较大,故需对其实际体积乘以系数,用于考虑其安全运输所占体积;
  • 对于可挤压商品,如毛巾等,在零售中其数量不多,故按其单个商品体积计算,该单个体积为挤压后所测体积,若多个同时配送,则忽略体积挤压造成的体积损失;
  • 对于异形商品,如拖把等,因其在配送中摆放困难,占用体积较大,故采用其最大的长宽高作为体积长宽高分别计算;

最后将其分别测量方法作为测量规范下发执行。

2. 问题二(商品堆积后空间)分析

货物在车辆中堆放时,相同商品之间堆放时,中间必然存在少量间隙,且因不同商品之间外包装规格体积等差异较大,货物之间的空隙存在不确定性,且随着时间的推移,售卖结构的变化会带来空隙的变动,故需对此进行估算。

在得知第一步后,在依据线下货物实际堆放程度后,为便捷操作,可按照车辆满载作为判断条件,此时通过拉取装载商品清单可计算出实际装载体积。通过获取该车车内容积便可得知货物堆放时产生间隙的比例,此处将其定义为膨胀系数,即商品真实体积在堆放后占用的空间体积之间的比例。

通过此处计算可获得单次的容积,并不具有代表性。可依据配送结构,模拟多次,通过大量数据判断,获取商品堆放膨胀系统。

3. 问题三(车辆之间可装载量不同)分析

在城配中,不同车辆之间可装载量不同,主要存在如下场景:

  • 不同车型之间必然存在差异,如金杯与小面约为2倍关系,同一车型不同厂家生产车辆其内部体积也不同,略存在差异;
  • 在城配中,如中面、小面等车型,常常为拆座后拉货,针对不同城市的不同监管要求,拆除一排座位与拆除2排座位其内部体积差异极大,可通过日常货拉拉配送中观察下;
  • 在装载后,考虑到其装卸、找货货等场景,侧门、后门对寻找效率产生影响,也影响其堆放顺序,且货车普遍配备小车用于搬运货物,此也影响货物转载。

考虑这些因素,若不追求精确解可使用车型通用装载体积计算,若为追求精细化管理,可实际测量其装载体积。

小结:解决该问题的关键步骤:

  • 获取车辆体积、商品体积;
  • 实际装载货物后,按照最大装载比例,计算其膨胀系数;
  • 多次计算,不断修正系数;按此膨胀系数计算装载体积后,可大致计算出车辆装载率。

四、深入剖析

在实际装载中,商品体积可能测量误差、车辆可装载体积可能存在误差,那为何可解决该问题?通过此方法解决问题后,存在哪些收益与价值?在实际运行中可能存在那些风险需要规避?接下来进行分析。

为何可解决该问题:

在于膨胀系数的动态调整以及线下对装载率的及时反馈;若个别车辆出现装载异常,可查询是否为个别商品或车辆存在体积差异较大,当批量存在异常时,则为系数存在问题,需进行重新计算,计算时依据以往积累可装载真实商品体积计算。

在实际车辆装载中,装载商品种类多样,可能存在偏小或偏大的情况,在膨胀系数的放大下,可摊平其差异,即可达到预期装载。

价值与收益:

通过该方案,可动态解决车辆装载问题,可获得直接收益分析如下:

  • 可系统自动计算装载率,去除人工判断的难题,极大提高效率,为后续自动装车提供基础保障;
  • 可实时依据下单中商品数量,实时计算所需运力(可装载量),与当前运力进行判断预估,可对车辆所需车次可进行较精准判断;
  • 对不同车型可装载容量进行判定,对每车性价比(平均费用/所载体积)进行判断,不断优化车型比例。
  • 在对车辆进行相对管控后,可对所需费用进行基本预估,可对销售端促销手段进行更多支撑。如可对某一商品分摊平均物流成本,在结合其毛利,可计算其可让利空间;以及大量计算后可作为优化商品售卖结构的依据。

装载不下可能原因:

司机在实际装载中,哪怕按此方法计算后,仍可能出现装载不下的情况,在次对其进行分析:

  • 摆放方法:在实际摆放中,不同商品需摆放层次不同,如酒水等外包装规格,且重量较重,则需要放置于下层,其余较轻,则放置于上层。若摆放不规范,则会额外占用体积;
  • 其余商品占用:在商品取货路上,车上堆放了过多的退货,占据较大体积,挤占了取货商品体积。

若可排除这些原因,则需考虑系统设置问题。

存在风险:

本系统比较依赖线下反馈以及不断计算膨胀系数,在平台突然增加大量商品种类后,改变商品结构,干扰当前膨胀系数,可能影响到装载效果。

五、适用场景

本方法从快消品商品出发,以车辆满载为目标,可满足配送商品种类繁多、对物流费用比较敏感、商品体积不方便测量等复杂情况的装载计算要求。

但其必然存在使用限制,在此进行分析:

  • 商品密度过大,如为铁制品,则需考虑商品载重为第一要素,体积比重降低;
  • 不得大量叠加堆放商品,如盆栽等;
  • 本身存在规则容器,则无需考虑,如鸡蛋等放置与隔槽内运输;
  • 若运输货物均为临时装载,无法提前预估也无法适应。

在使用此方法推进业务运作中,可能会遇到多种复杂场景,主要为商品数量拓展后对其测量繁琐,成本较高,特别是业务快速发展时可能无足够精力进行测量。

对此,结合本方法对误差的消除机制(如前描述),可使用如下方法:

  • 对于外形不规则、体积较小的商品,如卤蛋、榨菜等不易测量,且对最终装载体积影响不大,可设定几个层级规格,如24、40、80立方厘米等规格,按实际体积估算后选择对应规则;
  • 对于外形规则商品,可比较在已测量中寻找外形相似、接近商品,直接复用其商品体积。

六、总结收尾

本文以车辆满载为目的,利用商品、车辆等体积数据,搭建了一整套计算方法;并结合线下监督反馈机制,对该系统进行了很好的维护,极大提升了对业务的帮助。

各位如果有什么好的想法或意见,可以互相交流哦~

 

本文由 @王常耑 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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