首页知识快递和包裹（CEP）分拣系统中，理论产能和实际产能之间有什么区别？

分拣系统中，理论产能和实际产能之间有什么区别？

当 CEP 专业人士提到分拣“产能”时，其含义并不总是明确。通常会提到两到三个不同的数字，即使他们谈论的是同一个系统。

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文章摘要

技术（理论）产能是指系统在完美的实验室条件下可以实现的最大吞吐量——理想的假设、充分的效率且没有中断。
系统（实际）产能表示实际运营中的真实性能，通常比理论数字低 15-20%。
规划的关键：在设计或购买过程中混淆两者可能会导致性能不佳以及意想不到的额外成本、占用空间和模块。
最佳实践：仓库管理人员应始终向供应商索取有保证的系统吞吐量，并与经验丰富的供应商密切合作，以统一期望和数据。

事实上，每个包裹分拣系统至少具有三种产能：可管理的理论上限；在专家控制运营条件下可以预期的更实际的情况；以及受影响产能的所有关键因素塑造的现实，只有严格遵守系统供应商的建议才能实现。

因此，让我们更详细地了解这三种不同的产能，特别关注 CEP 运营商在选择系统和系统供应商之前应考虑的事项。

机器产能

“机器产能”——也称为“理论产能”——是当每个组件和流程都以 100% 的效率运行时，分拣系统的最高速率。

这是一种高度理论化的速率，CEP 运营商永远无法期望在现实生活中实现。这是一个阳光明媚的场景：顺风顺水，一路下坡，阳光明媚，一切都处于最佳状态。

所有入站门都处于活动状态，所有滑槽都已打开，因此没有任何东西可以阻止系统卸货，水平 tray spacing 设置为 1:1，‘no reads’ 指标为零，并且没有双带物品（超大包裹需要更多经度，这会影响产能）阻碍吞吐量，吞吐量仅由小包裹组成。

行业使用该测量方法的原因之一是，可以确定地计算出机器在理论上可以做什么——一个简单的等式，其中分拣机的每小时速度除以每个传送带的长度，即“节距”——这是一种有用的比较手段。

因此，为了便于本文进行比较，我们假设速度为 2.4 米/秒。将其乘以 3,600（一小时内的秒数），然后除以节距（0.8 米），即可得出机器产能的数字为 10,800 个传送带/小时。

系统产能

接下来是“系统产能”（有时是“实际产能”）——通常在 CEP 行业中被认为是机器产能的 85%，即使它可以高达 90-95%。

系统供应商有信心在测试中重现系统产能，通常是为客户进行的 15 或 30 分钟的测试。

但这只有在经验丰富的操作员管理系统时才能真正实现。

条件需要最佳：系统供应商确保所有入站门都处于活动状态并且滑槽已打开。同样，水平间距适应包裹尺寸，并且没有“no reads”。

导入线区域和分拣机都事先“知道”包裹的尺寸，因此两者都具有最佳执行所需的产能。与整个系统一样，每个导入线区域都有其自身的产能，并且必须将其考虑在内。

根据之前的计算，如果机器产能为 10,800，则系统产能将降低 15%，为 9,180，尽管已知在测试中达到机器产能的 95%。

运营产能

“运营产能”（有时是“实际产能”）是一个更低的速率：约为系统产能的 85%。

运营产能向 CEP 运营商展示了他们购买的包裹分拣系统的潜力——前提是他们确保其条件与系统供应商声明的条件一样最佳。

系统可能经过完美的设计以适应运营，但如果周围环境没有优化，它将无法实现运营产能。优化环境，使自动化能够以最佳水平运行的最佳方法是遵循经验丰富的

系统供应商的指导。

只有通过执行所有这些操作，CEP 运营商才能希望实现运营产能——比系统产能慢 15% 的速率。因此，如果机器产能为 9,180，则它将为 7,803。

遵循此建议听起来很简单，但通常会发生几件事，导致 CEP 运营商仅实现系统产能的 50-60%：

实际产能需求与系统供应商理解的需求不同
未遵循系统供应商的运营建议
合同不包括系统本身以外的任何内容，因此没有员工培训、指导或维护等

影响产能的关键因素

了解可能影响产能的内部和外部因素对于 CEP 运营商的规划、调度和决策至关重要。

这些因素可以分为四类：

输入——包裹、劳动力和系统的可用性和质量。例如，如果没有稳定的包裹流，则“卸载产能”将无法满足“导入线产能”。
流程——流程的效率、质量控制措施的有效性和设施的布局。例如，在导入线上有三个闸门和三个传送带悬臂（而不是理论上需要的两个，以使卸载产能满足导入线产能）可确保在卡车清空并需要更换时，设备失灵时间（30 秒）最短，因为总是有另一辆卡车等待卸载。使用两个闸门时，更换拖车时，生产线将在长达 20 分钟的时间内以降低的产能运行
输出——流程和系统的定制，以平衡需求的峰谷。例如，包裹是固定大小还是不同大小的混合——预测分析将发现人类无法发现的数据模式，使操作员能够更好地做好准备
环境——供需可能受到季节性、特殊（如疫情）、经济、监管以及社会和文化因素的直接影响。例如，后者强调了消费者的力量以及他们的偏好如何在一夜之间影响产能