第4-1章 配送中心規模計算 入庫・庫存
Tera計算2自動 配送中心規模計算 流程圖
我們將解說決定配送中心規模的主要工程「Tera計算2」的構成與學習目標。
1. Tera計算2的兩種方法
為了深入理解「配送中心規模計算」，準備了自動與手動兩種方法。
- 自動計算（Tera計算2自動）:
- 這是一款為了有效率地學習建築面積與用地面積的計算步驟・方法而設計的軟體。
- 藉由將複雜的計算自動化，能夠快速掌握整體輪廓。
- 手動計算（Tera計算3）:
- 這是一款讀取在Tera計算1中分析・統計的數據，並讓使用者一邊參考自動計算的結果，一邊親自進行計算的軟體。
- 其目的在於讓使用者親自動手，學習「為什麼會算出那個面積」的根據。
2. 軟體架構的演進與初衷
在開發的初期階段原本只預設了自動計算，但發現這樣會產生無法學到「物流設備的具體面積計算」這項實務上重要技能的問題。 因此，追加了能讓使用者親自演練計算邏輯的Tera計算3（手動計算軟體），才形成現在的架構。
規模計算的整體流程
在Tera計算2中，將透過以下步驟來確定配送中心的物理規模。
- 入庫・庫存的推算: 根據出貨數據，特定出入庫物量與穩定運作時的保管量。
- 物流設備空間的算出: 算出分配的設備（自動倉庫、貨架、分揀機等）所佔用的樓面面積。
- 建築規格的決定: 模擬包含樓層數與月台配置在內的建築長寬尺寸。
- 用地面積的算出: 導出包含卡車迴轉通道、停車場、綠地等在內的最終所需土地面積。
第2節 自動計算 規模計算用數據處理
Tera計算1與Tera計算2的數據處理差異
雖然使用相同的出貨數據，但處理的重點會因目的而異。
| 項目 |
Tera計算1（出貨數據分析） |
Tera計算2（配送中心規模計算） |
| 主要目的 |
峰值物量的統計 |
必要保管規模的統計 |
| 重視的指標 |
最大出貨日的設備能力・作業負載 |
全出貨日物量的平均值 |
| 計算的基準點 |
最大出貨日 |
全出貨數據的平均 |
⚙️ Tera計算2中的數據處理特徵
包含了決定配送中心物理規格（如總樓面面積等）的重要邏輯。
- 重視PL（棧板）換算: 等級設定鍵值採用了「PL換算」。 這是為了能準確計算出佔據中心內最大面積的保管空間。
- 採用「平均值」的2個理由:
- 防止遺漏: 若僅以特定的出貨日為基準，當天沒有出貨紀錄的品項就會在計算中被遺漏。
- 抑制過度投資: 若以峰值日為基準來設計面積，規模將會過大。 這是基於超出平均的物量會以「安全庫存」來應對的思維。
- 出貨單位的區分: 與其他計算一樣，將整箱出貨與散裝出貨明確區分並分別執行計算。
實務上的重點
- 驗證的靈活性: 雖然標準設定是「平均值」，但藉由更改Tera設定，也能以「指定出貨日」來算出規模。 可以驗證不同設定下的規模差異，從而導出最佳的設計值。
- 數據的公開: 處理後的Access數據（包含散裝數量、箱數・PL・容積・重量換算值的資料表）是公開的，使用者也能自行進行獨自的分析。
Tera計算2的等級設定鍵值採用了PL換算。
這是因為著眼於在配送中心面積佔比較大的保管空間中的棧板保管。
原始數據雖然取自「T200」，但計算數據是採用全出貨的平均值（Tera設定）。
其理由有2點。
1. 若採用特定的出貨日，在該出貨日沒有出貨的品項就會在計算中被遺漏。
2. 若採用出貨量多的出貨日，配送中心的規模會變得不必要地大；超出平均的出貨日可以透過安全庫存來彌補。
雖然Tera設定中採用了整體數據的平均值，但也能計算指定的出貨日，請試著更改Tera設定來驗證規模的差異。
如其他章節所述，我們將整箱出貨與散裝出貨區分開來分別進行計算。
這些數據包含了散裝數量與箱數換算・PL換算・容積換算・重量換算，為了讓使用者能利用這些Access數據來嘗試Tera計算以外的計算，我們公開了資料表。
Tera計算2數據處理畫面
第3節 庫存量的推算
Tera計算基於「為了出貨才會有庫存，為了確保庫存才會有入庫」的理念，不依賴實績數據，而是從出貨數據逆推算出最佳的庫存量與入庫量。
1. 庫存量的推算邏輯
庫存量是以「庫存天數（相當於幾天的出貨量）」為單位來管理的。
庫存管理的主要指標
- 最大庫存: 庫存的上限值。 不會進行超過此數值的保管。
- 安全庫存: 庫存的下限值。 為了因應入庫延遲或突發性的出貨增加，會常態性地確保此數量。
- 變動庫存: 從最大庫存減去安全庫存的範圍。 每天的庫存會在這個範圍內增減。
- 穩定運作時庫存: 這是Tera計算獨有的術語，是為了讓中心內的物量保持一定而設立的管理指標。
穩定運作時庫存的計算公式
2. 庫存量推算的具體計算步驟
以棧板（PL）換算為例，依以下步驟進行算出。
- 出貨物量的算出: 依品項等級算出指定日的出貨物量。
- 庫存天數的設定: 指定最大庫存天數與安全庫存天數，算出穩定運作時庫存（天）。
- 庫存數量的確定: 以「出貨量 × 穩定運作時庫存（天）」算出穩定運作時的庫存總量。
- 裝載方法的區分（重要）: 根據每個品項的庫存量（PL換算），自動判定在棧板上的堆疊方式。
棧板裝載的判定基準
| 每個品項庫存量 |
裝載區分 |
| 0.5 PL 以上 |
單一裝載（1棧板1品項） |
| 0.33 PL 〜 未滿 0.5 PL |
2混合裝載（2品項/PL） |
| 0.25 PL 〜 未滿 0.33 PL |
3混合裝載（3品項/PL） |
| 0.125 PL 〜 未滿 0.25 PL |
4混合裝載（4品項/PL） |
| 0.125 PL 以下 |
8混合裝載（8品項/PL） |
實務上的重點
- 庫存的分散: 為了讓保管規模最小化，將各品項的入庫日分散管理的做法是有效的（例：在6天的變動期間內輪轉180個品項時，每天入庫30個品項）。
- 與實績的差異驗證: 透過驗證從出貨數據導出的「適當庫存量」與「實績的庫存數據」之間的差異，可以發現過剩庫存或潛在的問題。
- 靈活的設定: 假設了因採購單價或製造批次的關係導致現狀庫存較多的情況，設計成能任意變更最大庫存・安全庫存來進行模擬。
庫存量推算畫面
第1項 平均庫存與穩定運作時庫存的差異
左圖為Tera計算2庫存量推算畫面的流程。
庫存是指為了出貨而事前入庫並保管的商品，庫存量即為其物量。
庫存量也可以用庫存天數這個單位來表示，庫存天數代表相當於幾天份出貨量的物量。 在Tera計算中，標記為庫存（天）的就是指庫存天數。
最大庫存是庫存的上限值，不會存放超過此數量的庫存。
安全庫存是庫存量的下限值，是常態性確保的庫存，當入庫品延遲或發生超乎預期的出貨時，就會從這個安全庫存中出貨。
從最大庫存減去安全庫存即為變動庫存，每天的庫存變動會在這個範圍內上下起伏。
訂購點是從發出採購訂單到商品入庫為止的期間逆推所設定的訂購日庫存，這個訂購點的庫存稱為最小庫存。 採購負責人會在庫存減少至最小庫存時進行採購訂購。
為了遵守最大庫存天數並將保管規模縮小，必須分散各品項的入庫日（若變動庫存6天份有180個品項，則每天入庫30個品項）。 透過管理「穩定運作時庫存＝變動庫存/2＋安全庫存」，可以將整個配送中心的庫存量保持在最小且一定的狀態。 在Tera計算中，將這個被管理的庫存稱為穩定運作時庫存。
我們以計算範例來說明。 假設下圖中出貨數為10個/日，則「最大庫存＝出貨數＊最大庫存期間＝10＊8＝80個」
「庫存的平均＝最大庫存／2＝40個」，「安全庫存＝出貨數＊安全庫存期間＝10＊2＝20個」；若入庫期間為2天，則「最小庫存＝安全庫存＋（出貨量＊入庫期間）＝20＋（10＊2）＝40個」。
Tera計算的庫存計算並非庫存的平均，而是進行以下穩定運作時庫存的計算。
「變動庫存＝出貨數＊（最大庫存期間－安全庫存期間）＝10＊（8－2）＝60個」
「穩定運作時庫存＝（變動庫存／2）＋安全庫存＝30＋20＝50個」
從上述計算來考量，如果在最小庫存時不斷重複採購訂購，最大庫存將等於最小庫存；如果從出貨的3天前開始，每天重複進行1天份的採購訂購，則「安全庫存＋出貨數＊1天」就會成為最大庫存。 就像保存期限短的牛奶配送中心一樣，也有完全沒有安全庫存、進行當天入庫當天出貨的配送中心。
然而大半的配送中心，都持有了最小庫存2倍以上的庫存（最大庫存）。
基於採購數量會影響採購單價、商品確保，或是對製造商而言需確保生產批次等，最大庫存是考量了全公司的利益所設定的。
如果Tera計算只考量配送中心端的方便，去設定能確保出貨量的庫存量，將會得出與現狀不符的過少庫存設定，因此設計成能夠任意變更最大庫存與安全庫存。
註：穩定運作時庫存是為了說明Tera計算所使用的術語，並非標準的庫存專有名詞。 此外，庫存的平均也與庫存專有名詞的平均庫存意義不同。 關於庫存專有名詞的平均庫存，請參閱其他書籍確認。
第2項 庫存量推算
從出貨數據計算庫存量的方法已在前項敘述。
作為計算範例，我們將說明從2022/05/09的出貨數據計算庫存量（PL換算）的步驟。
1. 依品項等級算出2022/05/09的出貨物量（流水號1-5）。
2. 指定最大庫存數（天）及安全庫存（天）（流水號7-8），並計算穩定運作時庫存（天）；計算公式為：穩定運作時庫存＝（最大庫存(天)－安全庫存(天)）／2＋安全庫存(天)（流水號9）。
3. 計算穩定運作時庫存數量，計算公式為出貨量＊穩定運作時庫存（天）。
4. 以穩定運作時庫存＊出貨量進行計算（流水號10-14）。 流水號16-18則是以穩定運作時庫存／品項數算出。
5. 此表計算的重點在於棧板裝載方法的計算。 單一裝載是在一個棧板上裝載1個品項，2混合裝載是在一個棧板上裝載2個品項，而在混合裝載中，開頭數字表示裝載於棧板上的品項數量。
區分單一裝載與混合裝載的方法為，若每個品項庫存（PL換算）在0.5PL以上則為單一裝載；0.5PL~0.33計算為2混合裝載；0.32~0.25計算為3混合裝載；0.24~0.125計算為4混合裝載；0.125以下則計算為8混合裝載。
混合裝載的PL換算是由 品項數／每個PL裝載品項數 來算出。
在Tera計算中，會將未出貨的品項數加算到散裝出貨B行I_D等級的出貨品項數中。 此外，在計算保管空間時，會將物量作為上述計算的1.1倍（Tera設定）來進行計算。
註：
這個計算是將出貨數據的PL換算單純統計後的數值。
有必要考量每個PL的裝載數。
第4節 入庫量推算
本資料解說了在物流中心內「入庫量推算」的思維與計算邏輯。 提出了根據出貨數據，考量庫存變動週期以導出高效率入庫計畫的手法。
以下將整理並解說其主要重點。
1. 入庫量推算的基本邏輯
基本上我們認為入庫量等同於「出貨量」。 但這並不代表每天所有品項都會入庫，而是基於庫存變動週期（入庫週期），採整批入庫的機制。
- 變動庫存: 從最大庫存減去安全庫存的值。
- 入庫週期: 由「最大庫存天數 － 安全庫存天數」算出。
- 例：當週期為6天時，每隔6天就會發生入庫，並在入庫日達到最大庫存。
- 每日入庫品項數: 由「全品項數 ÷ 入庫週期」算出。
2. 入庫型態的判定基準
根據每個品項的入庫體積，來判定是以「棧板（PL）」、「紙箱」、「散裝」的哪種單位入庫。
| 每一品項的入庫量 |
入庫單位 |
適用等級（例） |
| 0.5 PL 以上 |
棧板單位 |
GPLI_A1, A2, B |
| 未滿 0.5 PL 〜 超過 0.5 箱 |
紙箱單位 |
GPLI_C, D |
| 0.5 箱 以下 |
散裝單位 |
－ |
3. 入庫與出貨特性的差異
作為物流中心內的運作意象，以下對比是很重要的。
- 出貨: 依每個出貨地以「多樣・少量」的形式送出。
- 入庫: 依每個品項以「特定種類・大量」的形式送入。
- PCB分析的觀點: 將其理解為「以棧板為單位入庫，以紙箱或散裝為單位出貨」的流程。
4. 計算結果的範例與注意事項
在資料內的計算範例中，將每日入庫物量推算如下。
- 規模: 合計392個品項（190棧板 ＋ 1,437箱）。
- 容積: 311立方公尺。
【註記】
因為此推算值是基於簡單的統計，在實際運作時，必須考量「每塊棧板實際的裝載數」，以及因中心端考量（如指定入庫星期等）所產生的校正倍率。
第1項 入庫量推算
T810_全整箱散裝數據IQ是由全出貨數據的平均值算出。
庫存會在最大庫存與安全庫存之間變動。
變動庫存＝最大庫存－安全庫存
若變動庫存天數＝6天，則以6天為週期入庫，並在入庫日達到最大庫存；在下一個入庫日的入庫確定之前，變動庫存將變為0。
（理論上庫存將只剩下安全庫存）
入庫量＝出貨量
入庫週期＝最大庫存天數－安全庫存天數
入庫品項數＝品項數/入庫週期
若每品項入庫量在0.5PL以上則為棧板單位入庫。
0.5PL以下為紙箱單位入庫，
0.5箱以下則設為散裝單位入庫。
GPLI_A1・GPLI_A2・GPLI_B將成為PL單位入庫，
GPLI_C・GPLI_D則成為紙箱單位入庫。
入庫量計算結果
每日入庫物量
有111個品項以棧板（PL）單位入庫190個棧板，
有281個品項以紙箱單位入庫1437箱。
合計共入庫392個品項、190PL+1437箱。
此時的容積為311m3。
註：
這個計算是將出貨數據的PL換算單純統計後的數值。
有必要考量每個PL的裝載數。