關(guān)于單人揀貨法

單人揀貨法的優(yōu)點：一般來講，單一揀取的準確度較高，很少發(fā)生貨差，并且機動靈活。這種方法可以根據(jù)用戶要求調(diào)整揀貨的先后次序；對于緊急需求，可以集中力量快速揀??；對機械化、自動化沒有嚴格要求；一張貨單揀取完畢后，貨物便配置齊備，配貨作業(yè)與揀貨作業(yè)同時完成，簡化了作業(yè)程序，有利于提高作業(yè)效率。

缺點：單人揀貨法的主要適用范圍方面：1. 用戶不穩(wěn)定，波動較大。2.用戶需求種類不多。3.用戶之間需求差異較大，配送時間要求不一。

關(guān)于分區(qū)揀貨法

分區(qū)揀貨法的優(yōu)點：按揀貨單位分區(qū)。如將揀貨區(qū)分為箱裝揀貨區(qū)、單品揀貨區(qū)等，基本上這一分區(qū)與存儲單位分區(qū)是相對應(yīng)的，其目的在于將存儲與揀貨單位分類統(tǒng)一，以便揀取與搬運單元化。

按物流量分區(qū)。這種方法是按各種貨物出貨量的大小以及揀取次數(shù)的多少進行分類，再根據(jù)各組群的特征，決定合適的揀貨設(shè)備及揀貨方式。這種分區(qū)方法可以減少不必要的重復行走，提高揀貨效率。

按工作分區(qū)。這種方法是指將揀貨場地劃分為幾個區(qū)域，由專人負責各個區(qū)域的貨物揀選。這種分區(qū)方法有利于揀貨人員記憶貨物存放的位置，熟悉各個區(qū)域的貨物揀選。這種分區(qū)方法有利于揀貨人員記憶貨物存放的位置，熟悉貨物品種，縮短揀貨所需時間。

缺點：由于無法預測下一張訂單究竟是哪個區(qū)的商品比較多，所以人手很難調(diào)配，每張訂單所包括的類目都比例是不一樣的，造成不同分區(qū)的工作量分配變化很大，很難根據(jù)時刻變化的工作量來在各地分區(qū)之間進行調(diào)度，在旺季時會導致不能按時發(fā)貨。

關(guān)于螞蟻揀貨法

螞蟻揀貨法是美國佐治亞理工大學的John Bartholdi教授，從螞蟻搬家的過程中得到靈感，提出了螞蟻揀貨法（bucket brigade system），這是一種能夠自動調(diào)節(jié)平衡的高效系統(tǒng)，此方法可以解決一些通過區(qū)域揀貨或者個人揀貨所無法克服的問題。   

螞蟻揀貨法對于國內(nèi)倉庫管理人員來說，還是一個比較模糊的詞匯，目前的國內(nèi)倉庫管理當中，蟻揀貨法的使用率相對較低，相關(guān)內(nèi)容僅供大家學習。

在分區(qū)揀貨法里，每個揀貨員都被分配在一個固定的區(qū)域里，當他完成自己區(qū)域的工作后，他就得回到分區(qū)的起點，也就是和前一分區(qū)的交接點上，取得新的訂單。

如果此時交接點上沒有前一分區(qū)已經(jīng)完成的訂單，他也不能越過交接點去幫助前一分區(qū)那位忙碌的揀貨員，只得無奈的等候，這也就是為什么揀貨區(qū)會有人空閑有人忙的原因。

正是這樣的等候造成了時間的浪費，使倉庫的揀貨不能達到最高效率。如果我們?yōu)榱讼@種揀貨區(qū)的限制而采用個人揀貨法（個人包單到底），那么我們在最后終點所收到的訂單的順序會全部打亂，訂單的次序是根據(jù)送貨路程長短排好的，為了方便裝卸以及避免重復搬運和移動。

打亂次序后不論有沒有重新排序都會影響到配送速度。除此之外，相比分區(qū)揀貨法，揀貨員需要熟悉幾乎每個商品的放置方位，這勢必會降低工人的揀貨速度和準確率。

由此可以看出，我們需要的是一種揀貨方法可以適當?shù)囊?guī)劃揀貨員的活動范圍，由此提高他的揀貨效率，但是又不能改變訂單的順序而且還要使每個揀貨員的效率達到最高（揀貨員一直保持工作，不空閑）。螞蟻揀貨法正好滿足了以上所有的要求。 

潛在問題  

在螞蟻系統(tǒng)中還有一個細節(jié)問題必須注意，那就是由于某個揀貨員的速度比較快，或者正好手上這張訂單的項目比較少，使得他趕上了下游的揀貨員，而下游手上的訂單還沒做完，這種現(xiàn)象俗稱“追尾”。

在實際操作中，追尾現(xiàn)象可能頻繁發(fā)生，使螞蟻系統(tǒng)的效率大打折扣。發(fā)生追尾時，揀貨員如果等待，同樣會浪費他們的時間，影響團隊工作效率。而他們?nèi)羰菫榱俗非笏俣榷竭^下游自行揀貨，再送到下游的下游手中，這樣則會打亂訂單的次序。導致這個問題的關(guān)鍵在于各個揀貨員的揀貨速度是不一樣的。揀得快的很容易就趕上揀貨慢的，于是發(fā)生追尾情況。

解決問題的辦法也是從速度的調(diào)整上入手。除非兩個人拿的訂單上的貨物密度區(qū)別實在太大，一般情況下揀貨慢的趕上揀貨快的機會很小。而在一個小組中，每個人的揀貨速度各不相同，可以按每個人揀貨的速度，把速度慢的安排在上游揀貨，速度快的安排在下游，這樣發(fā)生追尾的概率就小了很多了。