仓库要实现高效和盈利，必须达到一定的生产力水平。因此，务必注意准备阶段出现的任何中断：补货必须尽可能准确地进行预测和计算！那么，如何优化仓库的准备作业呢？管理者越来越多地使用算法，但它们究竟带来哪些贡献？它们有助于自动化哪些功能？以下是 Generix Group 专家的一些解释。
准备短缺：仓库经理的噩梦
近期 DataLab Generix Group 对集团某客户的一项任务表明，准备过程中的中断是导致生产力下降的主要因素。因此，必须确保准备人员永远不会面临仓库空仓或库存不足、无法满足订单需求的情况。
在这种情况下，他们应提出紧急补货请求（这总是可行的），并等待从储备区调运托盘以完成订单。如果准备人员可以切换到另一张订单，则流程并不理想。
为避免此类情况，将采用两种预防策略：设置补货阈值和预测上游计算（例如，从前一天开始）。
补货阈值
补货阈值有助于防止产品短缺。当数量达到最低限度时，特定设置将触发补货操作，即在拣货位置中达到补货阈值。
这是一个特定的操作，必须考虑存储位置的限制。显然，无法将两个托盘放入一个仅能容纳单个托盘的位置中，但您或许可以放入一个托盘和一层纸箱等物品。由于系统会保存位置、托盘和箱子的尺寸信息，因此计算过程通过简单的算法自动完成，这些算法会将物体的尺寸加上一定的余量进行累加。
预判性备货
在为即将到来的订单做准备时，可以使用一种基于算法的模拟工具。其作用是对需要满足的订单组合进行一次备货波次的模拟。它扣除每种物料所需的总数量，核实拣选位中的剩余库存，并自动触发一系列补货任务，旨在尽快满足订单。
此交易可从订单组合中计算得出（已在 WMS 中接收），也可以基于ERP 发送给 WMS 的预测数据（以专用消息的形式）。例如，可以使用参考期内被认为相关的上一周的仓库消耗量来考虑季节性或任何周期性业务模式。
也可以提前一天完成拣货。然而，这种策略只有在您拥有足够的时间和资源时才可行。在紧张的高负荷运营中，选择真正有用的补货方案无疑是最佳方法。
实施“准时制”供应
在面对紧张且高负荷的时期时，WMS 算法能够进一步提升紧急补货任务的启动精度。这将确保资源的优化利用，实时聚焦于关键需求。
这个工具自动化补货管理，通过让系统在最合适的时间按需触发补货。系统当然基于每个仓库的理论数据和现有的准备管理类型。这种算法计算功能将考虑许多参数：
- 优先级修改（由编制者设定）；
- 库存比较以及最低拣选量；
- 当前波次的需要；
- 直接放置准备支持工具。
根据这些标准（可通过设置进行优先级排序），系统将重新计算当前准备的所需数量并设置精确的计时以启动补货。为了说明这一计算的深度，我们可以引用对诸如处理订单所花费的时间、更换产品、更换通道、提前准备后续行动甚至休息时间等因素的考虑！
遵守日期合同
可以决定将过期日期的合规性与“日期合同”相结合。在这种情况下，会在过期日期上添加一个可定制的安全边际，以履行对客户承诺的义务。这是在大规模分销领域广泛采用的技术，以确保一定的货架寿命，尤其对于易腐食品至关重要。
此日期合规算法也可应用于所有仓库操作，是 Generix Group WMS 的最大优势之一。
拣选波次
这是从待处理订单组合中优化工作计划的关键步骤。我们选择订单或订单中的某些元素，并选择一种有效管理其处理方式的方法。
为了实现自动选择，我们建立了订单“波次”。波次是从订单组合中选择的一组订单，基于多个标准进行选择。这里的主要规划障碍包括：
- 最新的目标加载时间；
- 载体；
- 配送路线；
- 订购少于 n 件或多于 x 件零件的订单；
- 允许缺少物品；
- 整托盘和完整包装……
因此，我们可以实施受 TMS 启用的程序。在此情况下，我们指的是"TMS 绘制的备货计划”。
经理的才能在于其能够根据当天的工作量和可用资源，将工具调整为可管理和可调度的时间段来协调这项工作。传统上，计划是按照每日或半日的时间表进行的。然而，具体安排取决于经理选择的组织模式。此外，还可以根据当天的需求选择波次模型。
波次（其结果是需要备货的产品列表，即“队列”）只是算法计算中的第一步。这一步的计算重点不在于操作的效率，而在于待处理订单的优先级。
基于该列表，系统将计算订单组的连续工作流程：生成所谓的“任务”。任务是向操作员提出的待办事项清单。这就引出了一个问题：如何以逻辑方式安排这些任务，以提高仓库的生产效率。因此，它包括众多参数，例如优化备货路线或进行三角定位。
通过自动触发补货操作、实施日期合同合规性或管理备货位置，WMS 中内置的算法优化了资源的使用。因此，它们是预测备货流程并避免仓库供应短缺的重要资产。
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