B2C電商倉(cāng)庫(kù)分揀車(chē)間問(wèn)題分析

■ 李朝霞 譚彐瓊（李朝霞，云南外事外語(yǔ)職業(yè)學(xué)院；譚彐瓊，云南經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院財(cái)會(huì)金融學(xué)院）

目前B2C電商物流倉(cāng)庫(kù)經(jīng)營(yíng)主要有兩種方式：自主經(jīng)營(yíng)（如京東自營(yíng)物流）和外包第三方物流（如天貓倉(cāng)）。除少數(shù)倉(cāng)庫(kù)，如天貓廣州倉(cāng)、京東總部倉(cāng)，已啟用自動(dòng)化、機(jī)械化作業(yè)，運(yùn)作全程幾乎無(wú)人作業(yè)外，國(guó)內(nèi)B2C電商物流倉(cāng)庫(kù)主要是人工作業(yè)，即主要依靠人力加電動(dòng)叉車(chē)、地牛、揀選槍和傳送帶等簡(jiǎn)單物流設(shè)備輔助。

本文研究的重點(diǎn)為人工作業(yè)加簡(jiǎn)單物流設(shè)備輔助的倉(cāng)庫(kù)分揀車(chē)間問(wèn)題，以阿里巴巴集團(tuán)下天貓超市平臺(tái)外包的第三方物流A天貓倉(cāng)庫(kù)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)A天貓倉(cāng)）為例。

一、B2C電商倉(cāng)儲(chǔ)

（一）B2C電商倉(cāng)庫(kù)運(yùn)作流程

B2C電商倉(cāng)庫(kù)的貨物從入到出，需要經(jīng)歷入庫(kù)、儲(chǔ)存、分揀、包裝和出庫(kù)五個(gè)流程。倉(cāng)庫(kù)補(bǔ)貨組負(fù)責(zé)人依據(jù)庫(kù)存消耗情況、預(yù)計(jì)需求量提前下單備貨；貨物送達(dá)入庫(kù)，暫存于儲(chǔ)存貨位；分揀組依據(jù)網(wǎng)上訂單實(shí)時(shí)從倉(cāng)庫(kù)貨架上找到貨、揀出貨；上架組依據(jù)揀貨組分揀出貨情況，實(shí)時(shí)監(jiān)控，補(bǔ)貨上架到相應(yīng)分揀貨位；包裝組負(fù)責(zé)將分揀組分揀出來(lái)的貨打包，最終貨物出庫(kù)。如下圖一：

圖1 電商倉(cāng)庫(kù)運(yùn)作流程圖

（二）A天貓倉(cāng)分揀車(chē)間具體運(yùn)作模式

A天貓倉(cāng)分揀車(chē)間的運(yùn)作為典型的“人到貨”模式，即貨物的存儲(chǔ)位置固定，人步行、或乘揀貨用車(chē)、或乘載人巷道堆操機(jī)、或用AGV等其他設(shè)施將人載到貨物前，進(jìn)行人工揀配訂單。該倉(cāng)分揀實(shí)際具體運(yùn)作如下：

數(shù)據(jù)文員依據(jù)網(wǎng)上分散化、碎片化訂單數(shù)據(jù)，把18位客戶(hù)的訂單分為一組，形成揀貨單派發(fā)給各分揀員，分揀員依據(jù)揀貨單步行在整個(gè)庫(kù)區(qū)內(nèi)找到貨物存放位置，拿到貨物用揀選槍掃貨物條碼，一方面確保貨物品類(lèi)、數(shù)量揀選正確，另一方面掃描數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳信息系統(tǒng)，之后將貨物放入揀選車(chē)內(nèi)，當(dāng)揀選車(chē)滿(mǎn)將車(chē)推出分揀車(chē)間，包裝組開(kāi)始包裝。

二、A天貓倉(cāng)分揀車(chē)間主要參數(shù)

A天貓倉(cāng)分揀車(chē)間長(zhǎng)期揀貨人員總體≈100人，人員波動(dòng)性大，每月均有員工離職、入職，依據(jù)不同促銷(xiāo)時(shí)節(jié)（如619、11.11等）和日訂單量，靈活增加臨時(shí)揀貨人員（外聘或倉(cāng)庫(kù)內(nèi)其他組成員支援）；揀貨人員每天平均工作12小時(shí)，一月工作26天，月總工時(shí)312小時(shí)/人。

以參數(shù)估計(jì)法，調(diào)查分析樣本12月揀貨量和揀貨異常情況，用區(qū)間估計(jì)來(lái)估測(cè)總體參數(shù)。在這長(zhǎng)期揀貨人員中，刨除中途離職、長(zhǎng)時(shí)間請(qǐng)假等情況，隨機(jī)選取到19個(gè)有效樣本。調(diào)查結(jié)果如下表一，其中1單包裹內(nèi)有N(N=1，2，3......)件貨，即1單=N(N=1，2，3......)件。

表1 樣本12月揀貨量統(tǒng)計(jì)表（2018年）

三、倉(cāng)庫(kù)分揀車(chē)間存在的問(wèn)題

（一）個(gè)體作業(yè)效率差異性大且總體效率低

從表一數(shù)據(jù)計(jì)算可得，樣本每人月均揀貨量50984.58件，8930.21單。由于總體標(biāo)準(zhǔn)差未知，取樣本標(biāo)準(zhǔn)差S，取均值95%的置信區(qū)間，代入公式估計(jì)總體參數(shù)：

：樣本均值；

S：樣本標(biāo)準(zhǔn)差；

n：樣本數(shù)；

t?/2(n?1)是自由度為(n?1)的t分布的?/2分位點(diǎn)，t?/2=1.96；

求解得總體每人月揀貨（件）均值上限為62130.31件，下限為39838.84件；總體每人月揀貨（單）均值上限為10962.87單，下限為6897.55單。

以月總工時(shí)312小時(shí)/人計(jì)，總體作業(yè)效率均值為[127.89，199.12]件/人-小時(shí)，[22.11，35.14]單/人-小時(shí)。該總體作業(yè)效率均值上、下限區(qū)間大，差異分別為71.23件/人-小時(shí)，13.03單/人-小時(shí)，說(shuō)明分揀車(chē)間個(gè)體作業(yè)效率差異性大。此外，以分揀車(chē)間揀貨人員總體100人計(jì)，10000萬(wàn)個(gè)訂單，需2.85-4.5小時(shí)才能完成，總體作業(yè)效率很低。

（二）揀貨量和異形件呈二律背反

異形件即單個(gè)人在核算時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)多揀、少揀、信息系統(tǒng)顯示已揀實(shí)際未揀和其他異常情況的件數(shù)。用SPSS軟件對(duì)樣本B2C揀貨（件）和異形件兩變量進(jìn)行散點(diǎn)圖和相關(guān)性分析，從圖一散點(diǎn)圖和趨向線(xiàn)可知兩者是相關(guān)的且為正相關(guān)，從表二可知兩者相關(guān)系數(shù)為0.430，偏中度相關(guān)。

表2 B2C揀貨（件）和異形件兩變量相關(guān)性

圖2 B2C揀貨（件）和異形件兩變量散點(diǎn)圖

原則上，為了利潤(rùn)最大化和客戶(hù)滿(mǎn)意，倉(cāng)庫(kù)希望揀貨組單位時(shí)間內(nèi)揀貨量越多越好，同時(shí)異形件少甚至為零。實(shí)際上，A天貓倉(cāng)分揀車(chē)間單個(gè)員工單位揀貨量增多時(shí)，出現(xiàn)異形件的情況也變大，產(chǎn)生二律背反現(xiàn)象。

（三）分揀員勞動(dòng)強(qiáng)度大，流失率高

分揀員勞動(dòng)強(qiáng)度大表現(xiàn)在：1.工作時(shí)間長(zhǎng)。每天平均工作12小時(shí)，一月工作26天，月總工時(shí)312小時(shí)/人；2.單日行走路徑長(zhǎng)。分揀員拿到數(shù)據(jù)員分好的隨機(jī)18位客戶(hù)的訂單組揀貨單，于整個(gè)庫(kù)區(qū)找貨、揀貨，行走路徑涉及庫(kù)區(qū)的各個(gè)角落，日步行量15-30公里。再此強(qiáng)度下，分揀員流失率很高，每月均有員工離職、入職。

綜上所述，本文從B2C電商倉(cāng)庫(kù)分揀車(chē)間員工工作量的角度，通過(guò)參數(shù)估計(jì)法，分析出現(xiàn)象背后存在的本質(zhì)問(wèn)題：（1）個(gè)體作業(yè)效率差異性大且總體效率低；（2）揀貨量和異形件呈二律背反；（3）分揀員勞動(dòng)強(qiáng)度大，流失率高。