物流仓储系统方案规划工程师

一、主要职责（需有行业规划设计经验）
1. 仓储系统设计与优化
布局规划：设计高效、经济的仓储物流系统布局，设计仓库功能区（存储、分拣、装卸区等），优化空间利用率与作业动线（如U型、直线型布局）。
设备选型：评估和选择适当的仓储设备（货架、叉车等）、自动化设备（AGV、堆垛机）及输送系统。
容量规划：基于SKU特性（体积、周转率）计算库位需求，设计ABC分类存储策略。
2. 流程设计与标准化
作业流程制定：规范入库、上架、拣选、包装、出库等环节的SOP（标准操作流程）。设计自动化仓储系统（AS/RS、AGV等），集成WMS(仓库管理系统)和其他物流软件。
效率提升：通过流程再造（如批量拣货、波次分拣）减少人员行走距离，缩短订单处理时间。
3. 技术系统集成
系统部署：主导WMS（仓储管理系统）、WCS（仓库控制系统）的实施与调试。
自动化对接：集成自动化设备（如机器人、RFID、视觉识别系统）与IT系统，确保数据实时交互。
4. 数据分析与成本控制
库存优化：通过EOQ（经济订单量）模型、安全库存计算降低库存成本。
ROI分析：评估自动化设备投资回报，平衡初期成本与长期效率收益。
5. 项目管理与落地
全周期管理：从需求分析、方案设计到设备安装调试、人员培训的全流程把控。
问题解决：处理实施中的技术难题（如设备兼容性、系统接口冲突）。
二、关键技能要求
1. 硬技能（技术能力）
工具掌握：
设计工具：AutoCAD（布局图）、SolidWorks、SketchUp（3D建模）、FlexSim/AnyLogic（流程仿真）。
数据分析：了解WMS、ERP系统集成，掌握数据分析工具（Excel高级函数功能、SQL数据查询、Python库存预测算法等）
技术知识：
熟悉AS/RS（自动化立体库）、AGV导航原理（磁导、SLAM激光导航）。
了解物联网（IoT）传感器、AI算法（路径优化、需求预测）的应用。
深入理解仓储管理原则和物流理论，熟悉物料搬运设备和自动化技术，了解行业标准和法规要求，掌握库存管理方法和供应链概念。
2. 软技能
逻辑分析：强大的分析和问题解决能力，创新思维和持续改进意识，通过数据发现瓶颈（如拣选效率低、库容不足），提出改进方案。
跨部门协作：与采购、生产、IT部门协同，确保系统与业务需求匹配。
沟通能力：优秀的沟通和团队协作能力，向非技术人员（如管理层）清晰解释技术方案的商业价值。
三、教育背景与经验
1.要求工业工程、物流管理、机械工程或相关专业本科以上学历
2.3-5年以上仓储物流规划或相关领域经验
3.有自动化仓储系统或大型配送中心项目经验者优先