Размещение товаров на складе — это прикладная экономика, а не складская традиция
Размещение товаров на складе обычно представляют как упражнение в здравом смысле. Расположите наиболее востребованные товары возле прохода, держите хрупкие товары подальше от потенциальных повреждений и не усложняйте процесс пополнения запасов больше, чем он и так сложен. Всё это разумно. Но ничего из этого не является достаточным. Передняя зона комплектования — это ограниченный ресурс, и каждое её использование исключает возможность применения того же труда, пространства и запасов для других задач. Как только это становится очевидным, размещение предстает таким, какое оно есть: серией экономических выборов, происходящих внутри склада. Комплектование заказов также является одной из самых затратных по ресурсам операций на складе, поэтому даже небольшие ошибки в размещении приводят к значительным затратам на труд.
Я изложил более развернутую версию этого аргумента в Введение в цепочку поставок, особенно в главах 1, 5, 6 и 8. Программное обеспечение для управления цепочкой поставок должно обрабатывать записи, рассуждать в условиях неопределенности и принимать решения, которые оцениваются по прибыли и убыткам, а не по процедурной аккуратности. Размещение товаров заслуживает аналогичного подхода. Цель заключается в том, чтобы ранжировать кандидатные варианты размещения по ожидаемой экономической отдаче после того, как в расчет будут включены время перемещения, перегрузки, хрупкость товаров и затраты на пополнение запасов.
Время перемещения – это очевидный параметр в уравнении. Комплектование заказов требует труда, а распределение товаров по местам тесно связано с маршрутизацией. Расположение, которое сокращает путь для одного популярного артикула, может увеличить общий маршрут волны заказов или вызвать дополнительные пересечения потоков в неправильном ряду. Время перемещения должно учитываться, но полный расчет намного сложнее. Академические исследования распределения товаров и построения маршрутов для комплектовщиков по уважительной причине рассматривают эти две задачи как тесно взаимосвязанные.
Перегрузка также должна быть учтена. То же касается хрупкости товаров. План размещения может выглядеть безупречно при средней нагрузке, но развалиться в тот момент, когда несколько популярных товаров одновременно всплеснут, пополнение запасов задержится или два ряда одновременно окажутся перегруженными. Потери выражаются в сверхурочных, ручном вмешательстве, поспешном пополнении запасов и пропущенных отгрузках. Это рутинные потери, а не зрелищные, именно поэтому детерминированное планирование предпочитает их скрывать. Любая система, которая рассматривает перегрузку как нечто второстепенное или хрупкость как неудачу, просто оставляет деньги на столе.
Стоимость пополнения запасов замыкает цикл. Каждое выделенное место также является обещанием будущей внутренней работы. Расположение, которое экономит секунды на этапе выбора и удваивает количество касаний при пополнении запасов, может оказаться нерентабельным. Oracle достаточно наглядно демонстрирует эту взаимосвязь: его инструмент Reslotting Workbench перенастраивает места на основе рейтингов динамики артикула и генерирует задачи по пополнению при несоответствиях. Microsoft описывает аналогичную цепочку через уровни единиц измерения, шаблоны, директивы и работу по пополнению запасов после утверждения плана размещения. Обе продуктовые линии признают эту взаимосвязь. Ни одно из публичных описаний не демонстрирует экономический механизм, который ранжирует эти взаимосвязанные эффекты в условиях неопределенности.
Неопределенность – вот основная проблема. Завтрашние заказы неизвестны. Также как и завтрашние совместные комплектования, конфликты в рядах, перебои в пополнении запасов, длительности задач или случаи повреждений. Если система размещения полагается на точечные прогнозы или на классы ABC, как если бы этого было достаточно, она сглаживает именно те пики, которые создают затраты. Среднее значение – любезная выдумка. Склады расплачиваются за экстримальные случаи. Та же ошибка встречается повсеместно в цепочке поставок: точечный прогноз обеспечивает аккуратную арифметику, но приводит к слабым обязательствам, поскольку стирает форму будущего.
Следовательно, надлежащая система распределения мест требует вероятностных прогнозов не только объема спроса, но также состава заказов, совместного комплектования, сроков пополнения запасов и трений в работе с персоналом. Затем необходим механизм принятия решений, который фактически анализирует эти распределения и ранжирует перемещения по ожидаемой, с учетом риска, отдаче. У меня мало терпения к этой терминологии. «Стохастическая оптимизация» — подходящий термин. Суть проще, чем фраза: на вход подаются распределения, а на выход — экономически ранжированные варианты перемещений. Как только неопределенность исключается из постановки задачи, слово «оптимизация» становится украшением.
Что программное обеспечение делает на самом деле
Как только этот минимальный стандарт будет принят, большая часть рыночной терминологии станет проще для понимания. SAP EWM описывает размещение товаров как определение параметров хранения, которые записываются обратно в карточку продукта, при этом записи условий определяют результат. Машинно-обучающая версия SAP описывается как способ автоматического получения правил размещения на основе настроек склада и данных карточки продукта. Это может снизить затраты на настройку. Но это по-прежнему звучит как генерация правил для системы управления мастер-данными, а не как вероятностный оптимизатор, определяющий наилучшее следующее использование ограниченной зоны комплектования.
Oracle столь же откровенна. Ее текущие материалы сосредоточены на рейтингах динамики артикула, несоответствиях в ранжировании, отображении ключевых показателей эффективности, фильтрации, сортировке и генерации задач по пополнению запасов. Microsoft ориентируется на консолидацию спроса, строки шаблонов, коды директив и стратегии пополнения запасов, такие как количество по волновому спросу и максимальная вместимость мест. Эти инструменты предназначены для поддержания режима размещения товаров. Они не раскрывают тонких стохастических компромиссов между конкурирующими вариантами размещения.
Более продвинутые поставщики систем для складов заслуживают более объективного рассмотрения. Manhattan говорит об относительной ценности для каждого потенциального размещения и о сравнении миллионов комбинаций перемещений по стратегиям, заданным пользователем. Blue Yonder говорит о сигналах спроса, маршрутах перемещения, непрерывной оптимизации, перемещениях с наивысшей ценностью и интеграции с пополнением запасов и планированием труда. Lucas говорит о рекомендациях на основе машинного обучения, сформированных по динамике движения SKU, аффинности, маршрутам комплектования, прогнозируемым временам задач и перемещениям, ориентированным на окупаемость. Это ближе к истине. По крайней мере, в терминологии признается ранжирование, а не простое внесение данных.
Тем не менее, публичные описания останавливаются там, где начинается сложная часть. На страницах, которые я изучал, ни один из этих поставщиков не объясняет вероятностные распределения, определяющие решение по размещению, экономическую цель, используемую для соотнесения времени перемещения с перегрузками и пополнением запасов, или способ, по которому учитывается хрупкость товаров. Blue Yonder рекламирует вероятностные прогнозы в других частях своего пакета планирования, что является полезным сигналом технической компетентности, однако их страница по размещению не раскрывает, интегрированы ли эти распределения непосредственно в механизм размещения. Публичные доказательства — это то, что покупатель может проверить до того, как цикл продаж разойдется в обещания, поэтому публичные доказательства являются стандартом, которому я следую.
Разговоры о «миллионах» или «миллиардах» заслуживают очень мало почтения. Количество кандидатов на перемещения почти ничего не говорит о качестве принятого решения. Сложность заключается не в перечислении возможностей, а в том, чтобы каждой возможности присвоить обоснованную экономическую ценность в условиях неопределенности. Пространство поиска дёшево. Правильное ранжирование дорого. Когда маркетинг акцентирует внимание на размере пространства поиска или использует слоганы о «миллиардах решений», это обычно означает, что оценка значительно сложнее для объяснения.
Инженерные признаки
Есть еще один намек, старше нынешней моды на искусственный интеллект. Когда продукт организован вокруг форм, мастер-данных, бизнес-процессов, строк шаблонов и ежедневных подтверждений, он демонстрирует свое происхождение. Прежде всего, это бухгалтерская книга. Это правильный дизайн для регистрации перемещений товаров. Но это неверный центр тяжести для сложного числового поиска. Я годами утверждал, что серьезная оптимизация должна находиться вне бухгалтерской книги, потому что системы учета и системы аналитики тянут архитектуру в противоположных направлениях. Этот признак виден в самих публичных материалах: обновления карточек продукта, записи условий, поисковые рабочие столы, представления KPI, шаблоны, директивы и канцелярские объекты настройки повсюду.
Может ли поставщик присоединить серьезный оптимизатор к реляционной базе с большим объемом операций CRUD? В теории — да. На практике — почти никогда. База данных побеждает, формы множатся, а оптимизатор становится декоративным дополнением. SAP HANA — это реляционная база данных, созданная для одновременного выполнения транзакций и аналитики. Manhattan Active работает на Cloud SQL для MySQL. Обе технологии заслуживают уважения как основа для транзакционной системы. Их присутствие говорит о том, что большая часть инженерных усилий сосредоточена прежде всего на надежности транзакций. Это резко ограничивает то, во что я готов поверить, когда та же продуктовая линия позже заявляет о самостоятельной оптимизации без демонстрации логики принятия решений.
Публичные материалы соответствующим образом отражают это. SAP записывает результаты размещения в карточку продукта. Oracle выделяет пользовательский интерфейс рабочей панели с поисковыми полями и представлениями KPI. Microsoft ориентируется на шаблоны, директивы и стратегии пополнения запасов. Публичная история WMS от Manhattan подчеркивает облачную микросервисную платформу, в то время как кейс от Google Cloud описывает ту же линейку Active, работающую на Cloud SQL для MySQL. Все это не делает программное обеспечение бесполезным. Это объясняет, почему так много корпоративных продуктов превосходно справляются с внесением данных и соблюдением процессов, несмотря на то, что почти ничего не говорят о тонкой логике, которая действительно распределяет ограниченный ресурс.
Более широкие планировочные комплекты обычно полностью обходят вопрос о зоне комплектования. RELEX публично подчеркивает прогнозирование с использованием машинного обучения, вероятностное планирование пополнения запасов и планограммы, управляемые ИИ. Kinaxis делает акцент на оркестрации, анализе сценариев, анализе запасов и информационных панелях. o9 делает ставку на прогнозирование с помощью ИИ/МО и комплексную платформу планирования с лозунгами о синхронизированных, оптимизированных решениях. Эти возможности могут быть ценными в своих областях. Но, согласно публичным материалам, которые я изучил, они не представляют собой систему размещения товаров на складе, ранжирующую отдельные варианты по стохастической экономической отдаче.
Что бы меня убедило? Прежде всего, минимальное театральное представление. Я искал бы распределения, а не точечные значения, явные экономические штрафы, а не KPI-прокси, журнал решений, показывающий, почему один вариант перемещения превзошел другой, и механизм, который выдает действия с минимальной необходимостью канцелярских исправлений. Программное обеспечение должно ясно сообщать, какие неопределенности моделируются, какие учитываются в ценах и какие остаются вне сферы охвата. Если этого нет, «слотинг с поддержкой ИИ» обычно представляет собой экран с рекомендациями, лишь с улучшенным брендингом.
Размещение товаров заслуживает такой же серьезности, как ценообразование, закупки и распределение запасов. Зона комплектования — это капитал в материальной форме. Вопрос заключается в том, кому принадлежит этот капитал сегодня и какие опционные возможности теряются, когда он закрепляется. Этот вопрос относится к экономике в условиях неопределенности. Всё остальное — это лишь канцелярская оболочка вокруг него.
