集群拣选
Cluster picking 是一种仓库订单履行方法，其中一个拣货员在通过仓库的一次通行过程中同时收集多个订单。与一次处理一个订单不同，拣货员会沿着预定的路线导航，在批量中收集来自多个客户订单的项目。这种方法与离散订单拣选方法形成对比，后者对每个订单进行单独处理。战略上，Cluster picking 的目标是减少旅行时间——这是总履行成本的重要组成部分——通过将项目检索整合到一个行程中。这种方法对于订单量大、 SKU 范围广泛且需要有效资源利用率的企业尤其有价值。Cluster picking 的实施会直接影响诸如订单周期时间、拣选准确率和劳动力成本等关键绩效指标，从而最终提高整体运营效率和客户满意度。
Cluster picking 的有效性源于优化仓库环境中的拣货员移动。传统的拣选方法通常会导致重复旅行，因为拣货员会反复穿越过道以履行单独的订单。通过将订单分组，以便位于彼此附近的项目，Cluster picking 可以最大限度地减少这种浪费的运动，从而带来显著的生产力提升。该方法适用于各种仓库布局和拣选技术，包括手动拣选、光引导系统和自动引导车辆（AGV）。除了降低成本外，Cluster picking 还可以通过减少与重复动作和漫长旅行相关的身体压力，提高工人的人体工学，从而提高工作效率，进一步增强实施的益处。
Cluster picking 的起源可以追溯到 20 世纪 80 年代末和 90 年代初，当时仓库管理系统（WMS）变得更加复杂，而企业也在应对电子商务需求的增长而寻求提高效率的方法。早期实施主要为手动操作，依赖于批量拣选列表和 WMS 内的优化路由算法。在 2000 年代引入条形码扫描和射频识别（RFID）技术进一步完善了该过程，使项目识别和跟踪更加准确高效。在 2010 年代电子商务的蓬勃发展推动了 Cluster picking 技术的大规模创新，采用诸如语音拣选、光引导系统和 AGV 等技术。当前的进展集中在将 Cluster picking 与机器人、人工智能和机器学习集成，以优化路线、预测需求和自动化整个履行过程。
Cluster picking，尽管注重运营，但需要遵守与仓库安全、数据安全和库存管理相关的基础标准。遵守美国职业安全与健康管理局（OSHA）关于过道宽度、负载处理和行人交通的法规至关重要。数据安全协议，如 ISO 27001 框架，必须在整个拣选和履行过程中保护订单和客户信息。库存准确性至关重要，因此与一般公认会计原则（GAAP）对齐的周期盘点和定期库存审计至关重要。治理应建立明确的角色和职责，以进行订单分配、拣选路线优化和异常处理。标准操作程序（SOP）应详细说明验证拣选项目、包装订单和准备其进行装运的过程，以确保一致性和最大限度地减少错误。此外，遵守与 GDPR 或 CCPA 等相关数据隐私法规，在处理与订单相关的客户数据时至关重要。
Cluster picking 的机制涉及 WMS 识别位于附近的项目订单。该系统会生成拣选列表或通过可穿戴设备（语音、射频扫描仪或光引导）指导拣货员同时收集多个订单的项目。关键术语包括“批量大小”（在单个行程中拣选的订单数量）、“旅行时间”（在位置之间移动所需的时间）、“拣选率”（每小时拣选的项目数量）和“订单填充率”（已完成和准时交付的订单百分比）。重要的 KPI 包括“每小时拣选数量”、“订单中的旅行距离”、“订单周期时间”、“拣选准确率”和“每订单劳动力成本”。测量通常通过使用 WMS 和与管理劳动力系统（LMS）集成来捕获实时数据来实现。基准因行业和仓库大小而异，但经过优化后的 Cluster picking 运营通常可以实现 60-120 个项目/小时的拣选率，准确率超过 99.5%。
在仓库和履行运营中，Cluster picking 通常与包括强大的 WMS（例如 Manhattan Associates、Blue Yonder、SAP EWM）、LMS 和 MDM 解决方案等技术堆栈一起实施。拣货员配备射频扫描仪或语音指导拣选系统，并由 WMS 生成的优化路线指导。考虑添加传送带、分拣系统等自动化材料处理系统以进一步简化流程。
尽管存在挑战，但 Cluster picking 提供了重要的战略机会。通过降低劳动力成本、提高订单周期时间并提高拣选准确率，企业可以获得竞争优势。这种效率的提高可以导致更高的客户满意度和重复业务。Cluster picking 还可以使企业更有效地扩展其运营，以满足不断增长的需求。Cluster picking 倡议的 ROI 可能会有意义，回本期数范围从六个月到两年。价值创造不仅仅是成本节省，还包括改善客户服务、提高生产力并提高品牌声誉。
