一个成功的高峰取决于整个订单履行过程的效率,从提货和包装到交付到客户家门为止。

我们已经研究了选择合适的包装材料以用于 包装笨拙和易碎的物品 和提示 如何计划成功的高峰,但如果您还不考虑多维数据集优化,那么以前所有的工作都将浪费掉。

根据我们与客户合作以及筛选和测试产品,想法和技术的经验,我们确定了五个要点,这些要点将帮助您优化多维数据集,以最大程度地提高交货计划,成本和环境影响的效率。

为什么多维数据集优化很重要

多维数据集优化就是要减少空隙并最大化托盘上的产品数量。听起来很容易,但正确处理可能会充满挑战,尤其是对于运送形状和重量混合在一起的包裹的企业而言。

显而易见的方法可能是使用一种适合所有纸箱的尺寸,这将确保托盘可以整齐地堆叠到一致的尺寸。如果装入纸箱的所有物品都尺寸相同,那很好,但是对于包装不同形状和尺寸的产品的企业,这将导致许多效率低下的情况,包括使用不必要的空隙填充,纸箱和产品被压碎的可能性更大或运输途中损坏,每辆车的包裹减少,因此需要更多的车辆,从而导致交货延误和不良的碳足迹。

多维数据集优化的挑战在于如何在所有变量之间取得正确的平衡,例如包装重量和尺寸以及包装的抗压强度。有点像复杂的3D拼图游戏,其中重量增加了复杂性。但是值得花些时间来纠正它,因为托盘上的更多包装意味着卡车上可以容纳更多的包装,这可以大幅度降低运输成本。由于更少的托盘占用了有用的工作空间,它还可以帮助提高仓库的效率。

解决多维数据集优化时,请牢记以下五个关键点。

优化立方体以提高运输效率的5个技巧

1.避免托盘悬垂
整齐堆放的具有平坦边缘的托盘可以并排装载。但是,仅用一个包裹悬在托盘上即可危及装载效率,而这可能会导致整个托盘遗留在车辆中。

2.减少包装
使用较少的包装,尤其是笨重的空隙填充和缓冲,意味着可以使用更小的纸箱,因此可以将更多的纸箱装载到托盘上。有许多包装选项可用,它们不需要大量材料即可提供出色的保护。例如,保留和悬挂包装不仅消除了对空隙填充和缓冲的需求,减少了重量和空间,而且外观还不错,并且最大限度地减少了最终客户必须处理的废物。

3.尺寸合适的包装
根据包装的产品,自动将包装箱尺寸与所装物品相匹配的机械设备可以提高速度和效率,并节省资金。在测量了箱子内容物的高度(手动放置)之后,将箱子折叠到一定尺寸,然后再粘上上盖以密封它。产生的盒子可以整齐地堆放。

4.几何
纸箱密封后,需要将它们堆叠在托盘上。当涉及不同形状,大小和重量的盒子时,重要的是要有一种清晰的方法,以确保没有悬垂物,纸箱之间没有缝隙以及较轻的盒子不会被较重的盒子压碎。

5.托盘箱
对于涉及散装产品存储和运输的企业,托盘箱是理想的选择。就空间而言,它们是经济的,并且坚固到足以承受重负荷。提供的折叠式扁平家具带有一个完整的托盘,它们可以展开以形成一个盖,套筒和托盘,因此无需弄乱许多单独的盒子。

如果您需要一些第一手的专家建议,以了解如何在高峰期及时最佳地优化多维数据集, 立即与我们的专家联系。