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做物流不再是「小咖」 momo如何翻轉黑手命運?

精華簡文

做物流不再是「小咖」 momo如何翻轉黑手命運?

一年前,斥資逾41億元打造的北區物流中心啟用。一年過去,這個被電商龍頭稱為「北倉」的戰略基地,帶來哪些改變? 圖片來源:劉國泰

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做物流不再是「小咖」 momo如何翻轉黑手命運?

天下雜誌660期
  • 蔡紀眉

當揀貨員手中的一紙訂單變成平板電腦、掃碼器,當搬運人員能判讀各色指示燈與系統介面,人機自動化為momo帶來的不只是驚人業績,還有人才資產。

一年前,momo購物網斥資逾41億元打造的北區物流中心啟用,富邦金控董事長蔡明興邀來各路人馬風光剪綵,秀出的多項自動化設備是台灣電商界創舉,預估年出貨量可達5000萬件。

被momo稱為戰略基地的「北倉」導入多項自動化系統。(劉國泰攝)

一年過去,這個被電商龍頭稱為「北倉」的戰略基地,帶來哪些改變?

最直接的是商品多元性增加。光看地坪,北倉有2萬5000坪,還不包括自動化立體倉儲系統中,數十層堆疊的高密度貨架,空間變大,讓momo商品從30萬個SKU(庫存單位),翻倍成長至60萬個。

自動化立體倉儲系統讓momo庫存單位翻倍成長,銷售商品更多元。(劉國泰攝)

商品變多,物流速度卻更快。因為自動化提高進出貨效率,momo的自送比例已達七成,委託廠商送貨減少,時間上也更能自我掌控。

目前,北倉整體人力約350人,理貨員採三班制輪班,對比自動化前的規模,已大幅節省了一倍人力。

「自動化是必然,因為找不到人,年輕人不愛做倉儲,」momo富邦媒體科技總經理林啟峰說得直接。在他眼中,台灣電商規模逐年成長,從倉儲到配送,勢必成為稀有資源,統御最後一哩路的物流中心,是決定電商未來的戰略核心。

「物流倉儲早就不是傳統的黑手行業,不是『nobody』。要讓員工理解,他們的工作對消費者是重要的,」林啟峰說,轉型路上,扭轉觀念是第一要務。

但榮譽感、自我期許這些抽象概念,又要如何讓員工實際有感呢?

搬運人員學會看懂系統介面

薪資是第一指標。過去,倉庫人員流動率高,多是外派或特約,但momo導入自動化設備後改採「以物就人」模式。

揀貨員手中的一紙訂單,早被平板電腦、掃碼器和揀貨台車取代,倉庫內多了一堆大小機器、各色指示燈號,搬運人員得看懂系統介面,遇到機器有狀況,也得緊急做到故障排除。

種種科技應用,讓近用電腦、人機協作成了必備能力,物流中心因此走向月薪制聘雇,「富邦momo沒有三萬元以下的員工,不管你做什麼,」林啟峰說。

學會看懂各色指示燈、系統介面,並有能力排除故障,當人機協作成了必備能力,「富邦momo沒有三萬元以下的員工,不管你做什麼,」林啟峰說。(劉國泰攝)

自動化衍生出一整套環節,員工得不斷修正熟悉的作業模式,怕自己做不來,更怕被機器取代。自動倉儲課襄理蔣盛瑋說,最挑戰的還是在心理層面,「一開始聽到自動化,對這三個字陌生又好奇,操作上的困難反倒還好。」

補貨、揀貨,都靠數據科學

為了幫助員工克服恐懼,momo流程規劃課襄理張家鳳說,「新功能會分階段上線,先帶著同仁逐步操作一次,有不理解再特別輔導。」

張家鳳是北區物流中心的種子部隊成員。籌備階段,她和團隊到日本找系統商、設備商,精進倉儲管理系統知識,再回來傳授給其他同事。而理貨員中邏輯能力較好的,也有機會被培訓成倉管人員,升遷管道具彈性。

北倉為增加取貨的效率,有個專屬數據團隊隨時應變,包括如何補貨、什麼貨該放什麼區域、揀貨的順序等,都是一門科學,也因此,有許多新的專業工作被定義出來,像是數據工程師、系統介面維護和機電人員等。

「我們物流中心人員跟以前的品檢、作業支援是同一個部門,很多人是從品管裡面培養的,」林啟峰說,momo在台灣是領先者,沒有前例可循,只能土法煉鋼,從錯中學習,再慢慢生出自己的運營模式。

但像遇到中元節這樣的熱銷檔期,普渡品成箱成箱賣,可能在活動第一天就售出八成,如果進貨時先放到倉庫內,再用自動化處理,反而是浪費設備資源。

張家鳳解釋,「這時候,直接放在靠出貨區,用人力去拿取最快。」不為了自動化而自動化,找出每一筆訂單的最佳解方,這些都有賴第一線員工回饋,先發現問題、勇於提出問題,相關團隊才能再接手調整。

2005年momo開台,首日營業額600萬元,發展迄今,平均單日有1.3億元業績,林啟峰說,「一家成長企業會逼得員工去趕上,十多年來,很多人就這樣跟上了。」

在北倉,momo持續譜寫台灣電商物流網絡的里程碑,但這樣一個持續成長的企業,也深知能共同與時俱進的人才,永遠是最重要的資產。(責任編輯:吳廷勻)


【momo北區物流中心】

員工數:350人
轉型心法:
1. 導入自動化設備:包括快速揀貨系統、自動標籤系統、自動分貨機等
2. 成立種子部隊:赴日精進倉儲管理系統知識,再開授職訓課程
3. 提高薪資待遇:增加月薪制理貨人員(月薪至少三萬),與新專業職(數據工程師、系統介面維護等)


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