413仓储数据分析(对于仓储数据分析的意义)

导语：天天说仓储数据分析，到底要分析什么？

要做好仓储物流系统的规划，关键一点是需求要清楚明确，而需求是可以用数据来描述和定义的。

一个项目的关键数据也就那么几个而已，像收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等并不难掌握。

今天小仓就从仓储物流的几个环节，给大家分享一下天天说的仓储数据分析，到底需要分析什么？

01 / 收货数据

与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。

简单来说，将一年（或一定时间）的收货量除以一年（或一定时间）的实际工作天数，即得到平均每天收货量。

一年中最大收货量的一天，即最大收货量。

收货数据一般取平均值和最大值之间的值进行分析，具体要根据实际需要确定，发货也有这种情况。

02 / 储存有关的数据

一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存（分为立体库和平面库两种最基本形式）和以箱为单位储存。在分析中这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。

计算库存能力与箱规有关，也与平均库存天数有关，这是基础。

SKU对库存分配的要求有很大的制约作用，往往与作业面设计有关。此外，发货量对于库存设计也有非常大的影响，如拆零量，就要求对拆零区有一定限制。

库存ABC分析对于仓库设计起到重要作用。

一般情况下，库存ABC分析结果决定了储存形式，ABC的定义将随着不同业务有所不同，要因地制宜。实际操作中，往往对够托盘，够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析，以便正确决策。

03 / 拣选有关的数据

拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的分析数据。

拣选环节关注的主要是拣选、包装和输送问题，因此拣选细节非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量，这2个参数对于数据分析就很重要的。

一些基础信息如拣选效率、播种效率和包装效率等，有些可以通过其它项目经验获得，有些应进行实际测量。需要指出的是，测量结果与作业流程、工位设计以及测量方法有关，有时很难确定一个准确的结果。

04 / 发货有关的数据

发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。众所周知，分拣机的格口不可能无限增加，因此设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。

集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流园每天只安排一次发货，其发货区就要大一些；对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。

05 / 退货有关的数据

退货作业有很大的波动性，因此在数据分析中（实际作业也是如此）要将退货收货与退货处理分开来，其作业时间和作业量都不一样。

一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。

要注意的是退货有2种形式：一、是终端退回到物流中心；二、是物流中心退回供应商或者报废处理。两者差异是很大的，在数据分析时要分别对待。

数据分析的结果并不是直接应用于客户需求，而是要据此提出服务指标。其中有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等，这些除了经验、行业情况能够提供帮助外，关键的是要认真分析找出规律。

在这个过程中，充分的调研，与用户充分的沟通尤其重要哦~

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