企業最頭痛的倉儲管理,和泰汽車如何靠「存放7原則」搞定?一圖看懂
企業最頭痛的倉儲管理,和泰汽車如何靠「存放7原則」搞定?一圖看懂

在新冠疫情期間,仍有機會帶著台灣不同產業的中高階主管們一行共五十人到和泰汽車位於桃園楊梅的物流中心參訪,從供應鏈管理到內部庫存控管,都讓人無比驚艷。然而最讓我上心的反而是公司內部物料管理的「存放七原則」,因為對我來說這原則就像是金庸武俠小說《神鵰俠侶》中所提及的劍魔獨孤求敗,手持玄鐵重劍「重劍無鋒,大巧不工」一般,看似不起眼卻是紮紮實實的硬道理。

你當然可以說業務品質跟採購決策很重要,所以要從源頭把關起;又或者以生管跟製造的角度來說,最好買進來後趕快排上線生產,趕緊做完就出貨就沒有煩惱。然而身處在功能單位,你很難要求主管們都要開上帝視角,用全知全能的概念看透所有可能。既然物料購入到使用之間會有停滯的可能性,那就來看看要怎麼管理比較好吧!

精實法則
圖/ PCuSER電腦人文化出版提供

原則① 一品一位

所謂的「一品一位」係指一個品項料號,在公司內部倉儲就只能有單一個儲位對應。目的是希望讓物料找尋拿取、盤點管理上可以單純,不要有這麼多「分靈體」在廠內,同事又不是哈利波特還要一個個找出來破壞。

當我們能做到一品一位時,再搭配清楚易懂的現場標示像是儲區編號等,能夠讓人員減少找錯、拿錯的機率,並且也讓空間利用率提高。日常生活中你大概可以想像去寶雅、振宇五金等大型賣場,東西擺放有明確分類、不重複擺放。

就像是這樣的場景:

你問店員說:「小姐,請問一下有沒有賣半島鐵盒?」
店員就說:「有啊,你從前面右轉的第二排架子上就有。」

當然一品一位有個很重要的前提是,公司內的物料必須先清除不必要的呆滯物料,後續才好進行儲位規劃。這樣做的好處是什麼呢?

• 限制庫存量:因為如果只有單一儲位,在哪裡、有多少量,管理者很容易設定庫存上下限,也方便管理。
• 作業效率高:因為東西都放在一樣的地方,人員節省許多找料時間。而且先進先出管理也變得容易。

然而真要說缺點的話,就是需要定期調整庫位。因為公司產品本身就可能會有淡旺季需求或產品生命週期的差異,如果沒有定期調整庫位大小,就會發現庫位越來越大但收容效率越來越差。定期整理不只是庫位優化,更是盤點現有庫存、評估未來需求的重要動作。

當然還是有不死心的公司曾問過說究竟怎麼樣的條件才能適合「一物多位」的儲存方式呢?我會說是「自動倉儲」,因為:

1 庫存量在出入庫時都可以透過刷條碼或RFID 自行掌握。
2 揀貨備料都是機械設備來做,人員無需費時找料、移動。
3 先進先出的需求可交給系統識別、分配。

你唯一要擔心的事情就是工程費用與所需空間而已(笑)。

精實法則
圖/ PCuSER電腦人文化出版提供

原則② 品目集約

「品目集約」簡單來說就是把相似物料零件集中保管,例如冰箱裡的肉類跟葉菜類分開放置,又或者扣件類會集中用藍色塑膠盒管理。這麼做的用意一來是可以減少空間浪費,不然要是你左邊直立擺放著電子吸塵器,右手邊打算放置掃地機器人,因為兩者高度有別,如果一起放置就會有「空氣保管」的浪費損失在。

再者,因為品目集約也會因為相似物料放在一起而讓揀貨人員的作業效率變好,也不易疏忽遺漏進而能確保品質。如果擔心會因為品目集約而導致相似物料拿錯的可能,用物料編號區別是最基本的作法,進階版本則可以用實際照片呈現並用紅色圓圈標註需留意之處。最終因為照片是平面呈現的關係,如果有必要還能夠以3D 版本的實際產品呈現。

原則③ 流動性存放

「流動性存放」就像是5S管理:整理、整頓、清掃、清潔、素養裡的「整頓」,如何讓需要的東西在需要的時候可以迅速取出。然而倉庫中的物料品項成千上萬種,要怎麼樣才能夠做到迅速取出呢?於是就有了最理性的做法,那就是依照「流動性」進行規劃。

簡單來說,就是把現場最常使用的東西放在最好取拿的蛋黃區,例如每天都要用到的放在蛋黃區,每週僅拿到一兩次的物料就放在蛋白區,最後是每個月可能只用到一兩次的就放在蛋殼區。你可能會問說什麼是蛋黃區,離作業區域近的、比鄰走道的庫位就是優先選擇。這麼一來對整體來說,作業人員為了拿取物料所花費的總移動距離會最少,也符合公司期待的效益。

到目前為止,前三項都是針對物料管理大分類的準則,讓大家知道滿手物料可以怎麼分類的規則。接下來就要開始針對單一儲位裡的物料應該要注意哪些細節,讓我們繼續看下去。

原則④ 垂直擺放

想像一下在好市多的家電區,你看到85 吋的大尺寸螢幕放在紙箱中,但卻是在木棧板上橫躺疊了四五層。這時候聰明的你心裡一定會出現第一個疑問:「誒∼最底下哪一台會不會壓壞呢?」

再來你真的想買時,看到最上面那一箱外箱髒污受損,想要往下一箱拿時卻發現有夠麻煩。不像你在全聯拿鮮奶的時候,如果想要拿後面幾瓶可以輕而易舉拿到(誰這麼沒品?!),所以水平放置會讓大型物件不易拿取,甚至會因為堆疊突出造成人員經過時受傷風險及阻礙動線。

如果我們能夠把長度較長的物料改為垂直擺放,就像是把書本立起來擺放,除了可以有效利用立體空間,也不會因產品重壓而損毀,更能夠讓物料容易拿取。最後也不會有工安危害的風險。

原則⑤ 重物低放

「我們不能決定生命的長度,但能夠決定生命的寬度。」這是很常聽到的心靈雞湯,讓我改寫成:「我們不能決定物料的重量,但能夠決定存放的高度。」對於倉儲物料的存放來說,單一產品超過五公斤者,盡可能放在靠近地面的最下層。

目的是減少作業人員的負擔,想像一下如果重物需要依靠人員搬到第二層甚至第三層料架上,意味著有人需要用力把重物進行垂直向的移動。垂直搬運會比水平搬運費力,而重物低放就能夠節省很多升降的動作。

在台灣的我們還有另外一層安全的考量,因為台灣位處歐亞板塊交界處而地震頻發,更應該要把鑄件、大型模具、馬達等重物設定在低處存放,才能避免地震掉落的風險。

原則⑥ 易於拿取

工作要簡單做、容易做,所以位處人員腰部到胸部的庫位要優先使用,就像是便利超商的上架費也是這一段高度的最貴,因為這是人類眼睛觀看、雙手拿取的黃金區段。所以作業人員不需要高攀低就(意指墊高腳尖或彎腰蹲低來拿物料),也讓作業人員方便在作業中檢查物品狀況。

千萬不要小看拿取便利性對現場作業的影響,如果你一天可能只拿個一兩次,那還覺得無傷大雅。但如果你是以揀貨為主的工作者,每天超過兩三千次的取拿動作,哪怕少一秒、短一步都值得我們去努力。

原則⑦ 異常管理

管理的目的就是希望想控制的事情都能一帆風順,但要怎麼設想周全,把極少發生或異常情況都考慮周到?例如倉儲料架不把最上層當作正常庫位規劃,畢竟它也不容易拿取,但如果正常庫位滿載時就可以啟動備援機制,將物料暫放在料架最上層。

另外還有庫存量的異常管理。因為有固定儲位,然後又做好先進先出,保持產品的流動性,我們接著就可以設定各儲位的最小庫存量,到這為止大家都會做。但我們更需要管理的反而是「最大庫存量」。因為既然要有流動性,最大量就有變成停滯的可能性,不可不慎!

過往也曾在台中慧國工業看到公司有設定「貨架高度管理」,透過有意識地設定全廠貨架高度,其目的是打造一個正常/異常能夠一目瞭然的目視化管理環境,既能避免工安危險,更重要的是公司就需要更積極地降低庫存量。

物料管理不是重點,本質上的減少才是

雖然花了篇幅好好介紹物料管理的七大原則,希望帶給大家完整的概念。實務上我曾在台中豐原某汽機車傳動軸廠被問到,現場團隊均反應倉儲區域的標示不明、缺乏整理、未有專責人員等。

但我想要提醒大家的就是:「不要把預想對策當作是原因。」例如原因寫未有專責人員,那對策不就是設一位專門人員就能迎刃而解嗎?可是問題的重點不是在於人員,而是真因究竟在哪?

物料、半成品或完成品的重點向來都不是管理,而是「本質上的減少」。

一百件衣服的衣櫃怎麼樣也沒有十件衣服的衣櫃來得簡單易懂。就算這篇在談物料存放的原則,還是希望大家可以把目光放在如果減少物料本身的數量、停滯時間上。這才是正本清源之道,共勉之!

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本文授權轉載自《精實法則:50+台灣企業高效增利實戰》,江守智著,PCuSER電腦人文化 出版

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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