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[點晴模切ERP]先進先出/后進先出/批次出庫/波次出庫?倉庫出庫策略到底有什么區別?

admin
2025年3月12日 17:52 本文熱度 807

在倉庫管理中,“貨物怎么出庫” 是一件大事。

如果出庫順序不對,可能會導致庫存積壓、貨物過期、倉庫混亂,甚至影響到客戶體驗和公司利潤。

倉庫的出庫方式主要有以下幾種:

  • 先進先出(FIFO) —— 先存的貨先出,常用于食品、醫藥等行業。

  • 后進先出(LIFO) —— 后存的貨先出,適用于堆垛式存儲。

  • 隨機出庫(Random Picking) —— 沒有固定順序,適用于不受保質期影響的商品。

  • 批次管理(Batch Picking) —— 按生產批次管理,適合制造業和大批量訂單。

  • 波次出庫(Wave Picking) —— 根據訂單需求優化出庫順序,提高揀貨效率。

今天我們就來聊聊,這些不同的出庫策略,到底有什么區別?應該怎么選?

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一、先進先出(FIFO):讓“老貨”先出去

先進先出是什么意思?

FIFO(First In First Out),顧名思義,就是最早進倉的貨,先出庫。

想象一下,你去超市買牛奶,會發現冷藏柜里最前面的牛奶生產日期較早,而后面的牛奶更新鮮。

這就是超市在用先進先出策略,確保貨架上的產品按照時間順序流轉,不會出現“存貨過期”的情況。


適用于哪些行業?

  • 食品行業(牛奶、飲料、罐頭等)

  • 藥品行業(疫苗、處方藥、保健品)

  • 化工行業(油漆、化學原料)

  • 易腐壞商品(生鮮、冷凍食品)


?? 為什么要用先進先出?

  • 防止過期 —— 舊貨優先出庫,確保所有商品都能在保質期內使用。

  • 減少損耗 —— 避免商品存放太久導致質量下降或報廢。

  • 庫存管理更有序 —— 貨物按照時間順序流轉,不會出現長期積壓。

 例子:超市的飲料存貨

假設某倉庫 6 月 1 日進了 100 瓶可樂,6 月 10 日又進了 50 瓶。 如果采用先進先出(FIFO),那么客戶買到的可樂應該先是 6 月 1 日那批,等這批賣完后,再賣 6 月 10 日的貨。


總結:適合有保質期的商品,避免庫存積壓和過期損失。



二、后進先出(LIFO):最新的貨先出庫

后進先出是什么意思?

LIFO(Last In First Out),就是最近進倉的貨,先出庫。

有些企業為了降低倉儲操作成本,會優先出庫最新到貨的商品,而讓舊貨繼續留在倉庫里。


適用于哪些行業?

  • 堆垛式存儲(建筑材料、煤炭、鋼材等)

  • 非保質期商品(木材、磚塊、金屬原材料)

  • 大宗商品(石油、砂石、水泥)

為什么要用后進先出?

  • 減少搬運成本 —— 新貨剛到倉庫,就能直接出庫,減少搬運次數。

  • 適用于大件、重貨 —— 對于難以挪動的貨物(如鋼材、木材),后進先出更加方便。

  • 稅務優化 —— 在物價上漲的情況下,后進先出可以降低賬面利潤,減少企業所得稅(適用于某些會計準則)。

例子:鋼鐵行業的存貨管理

假設某鋼鐵廠 7 月 1 日進了一批鋼材(價格 2000 元/噸),7 月 20 日又進了一批鋼材(價格 2200 元/噸)。 

如果采用后進先出(LIFO),工廠在 8 月銷售鋼材時,會先賣出 7 月 20 日的庫存(2200 元/噸),而 7 月 1 日的庫存暫時不動。


總結:適合堆垛式存儲和大宗商品,減少搬運,提高效率,但可能會導致舊貨積壓。



三、隨機出庫(Random Picking):

沒有固定順序,靈活調度

隨機出庫是什么意思?

隨機出庫(Random Picking),就是貨物沒有固定的出庫順序,揀貨員可以隨機選擇庫存中的某個商品進行出庫。


適用于哪些行業?

  • 電商行業(小件商品、SKU 多)

  • 倉儲模式不受保質期限制的行業(五金配件、辦公用品)

  • 低庫存、高流轉率行業(3C 電子、服飾)

為什么要用隨機出庫?

  • 提高揀貨效率 —— 適用于 SKU 多、貨架密集的倉庫,不必按時間排序出庫。

  • 適合大促銷、大訂單 —— 靈活調配庫存,快速響應市場需求。

  • 避免特定庫存積壓 —— 讓所有庫存商品都有機會被出庫。

例子:電商倉庫的出庫

某電商公司每天要發出 10000+ 訂單,倉庫有同款商品 5000 件,分布在不同貨架上。 

如果采用隨機出庫,系統可以自動選擇離揀貨員最近的貨位進行揀貨,而不必按先進先出或后進先出的順序。


總結:適合SKU 多、流轉快的商品,靈活性高,揀貨更高效。




四、批次管理(Batch Picking):

按生產批次管理出庫

批次管理是什么意思?

某些行業需要按照生產批次進行管理,確保同一批次的產品在同一時間范圍內被使用或銷售。


適用于哪些行業?

  • 制藥行業(藥品生產批次管理)

  • 食品行業(相同批次的食品,確保安全追溯)

  • 化工行業(原料批次管理)


為什么要用批次管理?

  • 確保一致性 —— 同一批次的產品在同一時間內銷售,減少品質差異。

  • 便于質量追溯 —— 發生質量問題時,可以迅速找到受影響的批次。



五、波次出庫:優化揀貨效率

波次出庫是什么意思?

波次出庫是一種按照一定的規則,將多個訂單或多個物料集合在一起,一次性進行揀貨的方式。


可以理解為把訂單按“波次”分批進行,每一個波次負責完成一批訂單的揀貨任務。


適用于哪些行業?

  • 電商行業(促銷訂單高峰期)

  • 物流配送中心(多個訂單合并揀貨)


為什么要用波次出庫?

  • 提高揀貨效率 —— 讓揀貨員一次拿多個訂單的貨,減少重復走動。

  • 減少倉庫擁堵 —— 讓不同區域的訂單分批揀貨,提高物流效率。


六、WMS 如何優化出庫管理?

WMS 系統可以從多個環節優化出庫管理流程,讓倉庫操作變得高效、精準,而且減少人為錯誤,提升客戶體驗。

接下來,咱們就詳細說說,WMS 是怎么做到這一切的:

1. 訂單自動化處理,告別手工錄入!

過去,倉庫接到訂單后,工作人員需要手動錄入、確認,這樣不僅費時,還容易出錯。


而現在,WMS 能幫你自動接收訂單,系統會直接把訂單信息傳到倉庫管理系統里,自動開始分配任務,節省大量時間。

  • 訂單自動分配:根據訂單的緊急程度和倉庫的位置,WMS 自動安排最優揀貨路線。

  • 訂單合并或拆分:如果有多個小訂單,WMS 可以把它們合并;如果有大訂單,WMS 還可以拆分成多個任務,按優先級處理。


2. 多種出庫策略,避免滯銷和過期貨物!

WMS 系統支持多種 出庫策略,如先進先出(FIFO)、后進先出(LIFO)、批次管理等,確保庫存流轉順暢:

  • FIFO(先進先出) —— 讓最早入庫的貨物先出庫,適用于食品、藥品等行業,防止商品過期。

  • LIFO(后進先出) —— 適用于建筑材料、鋼材等行業,減少搬運次數。

  • 批次管理 —— 按生產批次進行管理,適用于制藥、化工等行業。

  • 波次揀貨 —— 結合訂單需求優化出庫順序,提高揀貨效率。

  • 智能庫存管理:WMS 記錄每一批貨物的入庫時間,并根據時間順序來決定出庫順序。

  • 避免商品過期:尤其是食品、藥品這類有保質期的商品,通過 FIFO 策略,確保“老貨”先出去,不會導致積壓過期。


3. 智能揀貨,效率倍增!

揀貨是出庫過程中最重要的一環,也是最容易出錯的環節。WMS 通過智能揀貨系統,能大幅提高揀貨效率,減少人工錯誤。

  • 自動指派揀貨任務:WMS 根據商品的存放位置和訂單的要求,自動給揀貨員分配最優路線,避免揀貨員走冤枉路。

  • 多種揀貨方式: 單件揀貨:適合小訂單。 批量揀貨:適合大批量訂單。 波次揀貨:根據訂單數量,批量處理多個訂單,減少走動和時間浪費。

  • 掃碼揀貨:揀貨員用 PDA 或手持掃碼槍掃描商品條碼,確保商品與訂單匹配。


4. 復核、打包和發貨無縫連接,確保訂單準確無誤!

揀貨完成后,商品還需要經過復核、打包和發貨環節,WMS 可以通過自動校驗和智能打包,確保訂單準確性并減少出錯。

  • 自動復核:WMS 會自動校對揀貨商品與訂單是否匹配,發現問題立馬報警,避免發錯貨。

  • 打包建議:根據商品大小、重量,WMS 會自動建議最佳打包方案,節省空間,減少運輸成本。

  • 物流系統對接:WMS 與物流系統(如順豐、京東物流)對接,自動生成快遞單號,實時跟蹤發貨狀態。


5. 實時庫存監控,缺貨預警隨時提醒!

WMS 系統能實時更新庫存信息,確保庫存數據和實際庫存保持一致,從而避免缺貨或庫存積壓的情況發生。

  • 實時更新庫存:每次出庫,WMS 會自動調整庫存數據,確保庫存信息的準確性。

  • 低庫存預警:WMS 會設置庫存警戒線,庫存低于指定數量時,系統會自動提醒采購部門補貨,避免缺貨發生。

  • 呆滯庫存處理:系統能自動分析庫存周轉情況,及時處理積壓和呆滯商品,減少浪費。


6. 數據分析,持續優化出庫流程!

WMS 不僅僅幫助你管理倉庫,它還能通過強大的數據分析功能,持續優化出庫流程,幫助你找到瓶頸,進一步提升效率。

  • 訂單處理分析:WMS 自動統計每個訂單的處理時間,幫助你找出處理瓶頸,優化工作流程。

  • 揀貨員績效分析:根據每個揀貨員的工作效率,合理分配任務,保證每個員工都能高效工作。

  • 揀貨路徑優化:通過分析哪些商品出庫頻率較高,WMS 可以優化庫存布局,縮短揀貨員的行走路徑。


——The  End——



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該文章在 2025/3/12 17:52:53 編輯過
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