物流數(shù)據(jù)分析從哪些方面分析？分享物流分析的三大有效方法

大數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的典型特征，即通過(guò)收集、輸入、儲(chǔ)存、管理、分析對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，在互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中其重要作用。目前大數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，并影響著各行各業(yè)，也有越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始關(guān)注大數(shù)據(jù)，例如“菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)”的建設(shè)就是阿里巴巴公司旗下物流行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的典型案例，通過(guò)在電商平臺(tái)和消費(fèi)者共同進(jìn)行商品時(shí)間的預(yù)算和運(yùn)輸，這就需要大數(shù)據(jù)的計(jì)算和支持。

那么物流行業(yè)究竟如何如大數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)？有哪些重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)？如何利用數(shù)據(jù)分析提升效能呢？小億今天想和大家聊聊這些問(wèn)題。

一、物流行業(yè)與數(shù)據(jù)指標(biāo)

數(shù)據(jù)也稱觀測(cè)值，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果，常以數(shù)量的形式給出。現(xiàn)代物流系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，包括運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、 配送、搬運(yùn)、包裝和再加工等諸多環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)信息流量十分巨大，產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)流。對(duì)物流數(shù)據(jù)加以分析能夠幫助物流企業(yè)及時(shí)、準(zhǔn)確地收集和分析客戶、市場(chǎng)、銷(xiāo)售及整個(gè)企業(yè)內(nèi)部的各種信息，對(duì)客戶的行為及市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行有效的分析，了解客戶各自的偏好，了解企業(yè)內(nèi)部物流問(wèn)題的關(guān)鍵所在，從而在提高服務(wù)質(zhì)量和物流效率的同時(shí)，降低企業(yè)物流成本，這就是物流行業(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)的意義所在。

物流行業(yè)的常見(jiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)，大致有收貨數(shù)據(jù)，儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，挑選數(shù)據(jù)，發(fā)貨數(shù)據(jù)，退貨數(shù)據(jù)這5類(lèi)。

1、收貨指標(biāo)數(shù)據(jù)

收貨數(shù)據(jù)，包括到貨量，訂單數(shù)，車(chē)輛的裝載量，收貨區(qū)域大小，收貨作業(yè)時(shí)間，每天收貨SKU數(shù)等。

車(chē)輛的裝載量和卸載時(shí)間主要對(duì)于站臺(tái)設(shè)計(jì)有影響，包括車(chē)輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細(xì)規(guī)劃站臺(tái)的數(shù)量。

收貨一般是比較簡(jiǎn)單的，但也有比較復(fù)雜的情形，比如新華書(shū)店圖書(shū)的收貨即是如此。因?yàn)槊刻斓截浀钠贩N很多，還有大量混包的情形，因此收貨要進(jìn)行專門(mén)的處理。有些電商的收貨也比較復(fù)雜，包括要進(jìn)行QC等動(dòng)作，對(duì)收貨區(qū)的要求就不一樣。

2、儲(chǔ)存指標(biāo)數(shù)據(jù)

貨物儲(chǔ)存是一個(gè)十分重要的運(yùn)輸過(guò)程，庫(kù)存能力對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)非常重要，但如何確定庫(kù)存是非常有講究的。除了庫(kù)存總量W以外，還要考慮SKU數(shù)，以及各種存儲(chǔ)方式下的庫(kù)存要求等。

很多情況下，倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)并非是單一的。所以，設(shè)計(jì)的時(shí)候就要清楚庫(kù)存的方式是什么，有什么要求。

一般的儲(chǔ)存形式分為2種主要方式：以托盤(pán)為單位儲(chǔ)存（分為立體庫(kù)和平面庫(kù)兩種最基本形式）和以箱為單位儲(chǔ)存。

當(dāng)然還有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有條狀物（如鋼材），異形物品（如服裝的掛裝等）等。在設(shè)計(jì)中，這兩種方式都要考慮，有時(shí)以托盤(pán)為主，有時(shí)以箱儲(chǔ)存為主，有時(shí)兩者比較均衡。

3、挑選指標(biāo)數(shù)據(jù)

挑選分揀數(shù)據(jù)，包括挑選的訂單數(shù)，訂單行數(shù)，發(fā)貨量，整盤(pán)出庫(kù)量，整件出庫(kù)量，拆零出庫(kù)量是比較重要的。

在挑選管理貨物的時(shí)候，物流行業(yè)有一個(gè)非常重要的ABC分類(lèi)法，根據(jù)貨品的重要程度把貨品歸為A、B、C三類(lèi)，進(jìn)行分別管理：

A類(lèi)貨品：品種比例在10%左右，占比很小；但年消耗的金額比例約為70%，比重較大，是關(guān)鍵的少數(shù)，需要重點(diǎn)管理。

B類(lèi)貨品：品種比例在20%左右；年消耗的金額比例約為20%，品種比例與金額比例基本持平，常規(guī)管理即可。

C類(lèi)貨品：品種比例在70%左右，占比很大；但年消耗的金額比例在10%上下，此類(lèi)物品數(shù)量多，占用了大量管理成本，但年消耗的金額很小，只需一般管理即可。

在管理倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候，拿出主要精力處理主要事情，不是說(shuō)不去管理B類(lèi)、C類(lèi)的貨品。

在B類(lèi)、C類(lèi)貨品中也有相對(duì)重要和次要的貨品，可以循環(huán)使用ABC分類(lèi)法進(jìn)行分類(lèi)管理，有利于減少庫(kù)存，節(jié)約管理費(fèi)用，從而降低管理成本。

揀選環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)關(guān)注的主要是揀選、包裝和輸送問(wèn)題，因此，有關(guān)揀選的細(xì)節(jié)問(wèn)題就非常重要。如整盤(pán)出庫(kù)量、整件出庫(kù)量和拆零出庫(kù)量，這三個(gè)參數(shù)對(duì)于設(shè)計(jì)也是非常重要的。

4、發(fā)貨指標(biāo)數(shù)據(jù)

在發(fā)貨階段，發(fā)貨路向、數(shù)量、車(chē)輛形式、作業(yè)時(shí)間、暫存時(shí)間等數(shù)據(jù)是發(fā)貨設(shè)計(jì)階段的基礎(chǔ)。分揀機(jī)的格口不可能無(wú)限增加。

因此，設(shè)計(jì)中應(yīng)考慮波次問(wèn)題，以便控制格口數(shù)量。

有些物流中心的發(fā)貨區(qū)設(shè)計(jì)很小，站臺(tái)停車(chē)位很少，給發(fā)貨造成很大困難。集貨區(qū)的大小與發(fā)貨波次有關(guān)。很多小的物流中心，每天只安排一次發(fā)貨，其發(fā)貨區(qū)就要大一些。

對(duì)一個(gè)大型的物流中心來(lái)說(shuō)，一般要按照多個(gè)大波次組織發(fā)貨，每個(gè)大波次還有若干小波次，由此可以大幅度降低對(duì)集貨區(qū)的需求。這在設(shè)計(jì)中是要注意的，隨著大家對(duì)物流認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻，發(fā)貨裝車(chē)環(huán)節(jié)越來(lái)越受到重視。因此，設(shè)計(jì)中也要與時(shí)俱進(jìn)，考慮自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)發(fā)貨區(qū)的影響。

5、退貨指標(biāo)數(shù)據(jù)

退貨數(shù)據(jù)不是均衡的，有很大的波動(dòng)性，相關(guān)的數(shù)據(jù)有訂單數(shù)，SKU。

在數(shù)據(jù)分析中（實(shí)際作業(yè)也是如此），要將退貨收貨與退貨處理分開(kāi)來(lái)。其作業(yè)時(shí)間和作業(yè)量都會(huì)不一樣，對(duì)退貨來(lái)說(shuō)，其作業(yè)流程對(duì)于設(shè)計(jì)會(huì)產(chǎn)生影響。一般數(shù)據(jù)分析僅僅提供退貨量即可，包括訂單數(shù)、訂單行、SKU、數(shù)量等。

二、數(shù)據(jù)分析與物流行業(yè)

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來(lái)的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。而具體到物流行業(yè)則是因?yàn)槲锪鞯母采w范圍很大，從物料計(jì)劃、采購(gòu)、倉(cāng)庫(kù)、生產(chǎn)計(jì)劃、配送中心和進(jìn)出口，都是數(shù)據(jù)密集的部門(mén)，都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析并對(duì)運(yùn)作進(jìn)行安排的關(guān)鍵部門(mén)?？偟膩?lái)說(shuō)，物流行業(yè)的數(shù)據(jù)分析有以下4個(gè)環(huán)節(jié)：

1、采購(gòu)環(huán)節(jié)

采購(gòu)是物流中不可忽視的重要環(huán)節(jié)之一，原材料的獲取是企業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，一個(gè)好的全面的采購(gòu)分析對(duì)于領(lǐng)導(dǎo)制定下一步采購(gòu)策略是至關(guān)重要的。而在這里遇到的問(wèn)題是，如何在如此龐大的供應(yīng)商中選擇適合企業(yè)自己的，如何把握好供應(yīng)商的產(chǎn)品質(zhì)量，以及業(yè)務(wù)員績(jī)效如何評(píng)價(jià)等等問(wèn)題。對(duì)采購(gòu)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析可實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商信用評(píng)價(jià)、業(yè)務(wù)員績(jī)效考核等決策分析, 幫助企業(yè)為后續(xù)生產(chǎn)、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)的順 利進(jìn)行打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ), 為最終產(chǎn)品在質(zhì)量和成本上的定位提供科學(xué)的依據(jù)。

基于以上的問(wèn)題，在采購(gòu)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析具體步驟如下：

首先是在采購(gòu)價(jià)格上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，分析價(jià)格波動(dòng)規(guī)律，以及尋找出可能的商機(jī)。對(duì)采購(gòu)商進(jìn)行供應(yīng)信用等級(jí)分析,從交付 日期、質(zhì)量、數(shù)據(jù)和價(jià)格等方面評(píng)估供應(yīng)商的表現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)可以從企業(yè)的財(cái)務(wù)，庫(kù)存等部門(mén)獲得。對(duì)物品延遲交貨情況進(jìn)行分析，對(duì)可能影響整個(gè)供應(yīng)鏈的因素進(jìn)行抑制，防止造成更大的損失。對(duì)采購(gòu)項(xiàng)目中某種物料下一時(shí)期的需求進(jìn) 行分析，依據(jù)物料長(zhǎng)期以來(lái)的采購(gòu)情況，找出規(guī)律，進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而幫助相關(guān)決策者作出正確的決策。采購(gòu)成本差異分析，找出其中采購(gòu)成本波動(dòng)的原因，是因?yàn)橘|(zhì)量問(wèn)題，還是因?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸?shù)葐?wèn)題造成的成本差異，從而從根本上解決采購(gòu)成本波動(dòng)的問(wèn)題。

2、銷(xiāo)售環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)分析在銷(xiāo)售環(huán)節(jié)應(yīng)用的非常多，在現(xiàn)代企業(yè)的戰(zhàn)略寶典中，提高銷(xiāo)售利潤(rùn)總是重中之中?，F(xiàn)代物流中，已由傳統(tǒng)中推式生產(chǎn)轉(zhuǎn)為拉式生產(chǎn)，如何把握客戶不斷變化的需求，更好的滿足顧客需求已經(jīng)成為每個(gè)企業(yè)必要思考的問(wèn)題。銷(xiāo)售處于供應(yīng)鏈的最下游，也就是最能得到顧客需求信息的環(huán)節(jié)，決策者如何準(zhǔn)確、及時(shí)捕捉到銷(xiāo)售信息，分析銷(xiāo)售情況,隨時(shí)根據(jù)歷史的銷(xiāo)售情況,對(duì)下一步的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)科學(xué)地進(jìn)行決策，成為企業(yè)是否能領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，保持企業(yè)生命活力的重要環(huán)節(jié)。

銷(xiāo)售分析需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于銷(xiāo)售、庫(kù)存、財(cái)務(wù)和人事等。對(duì)于零售物流等，大部分來(lái)源于POS終端系統(tǒng)所反映出來(lái)的信息情況。但實(shí)際中，由于銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析也是最煩瑣的一塊，利用率也常常不及 20%，如何能更好的利用這些有用的數(shù)據(jù)，成為我們研究的對(duì)象。專職銷(xiāo)售的企業(yè)數(shù)據(jù)分析：如超市，連鎖店等。在銷(xiāo)售商品數(shù)據(jù)中，哪些商品具有相關(guān)性，比如某些客戶 在買(mǎi)了牙膏之后都會(huì)買(mǎi)牙刷。這是比較顯性的相關(guān)，也有些是不明顯的相關(guān)，比如某些客戶購(gòu)買(mǎi)了衛(wèi)生紙產(chǎn)品后也會(huì)購(gòu)買(mǎi)啤酒，這個(gè)就需要分析人員對(duì)其調(diào)查分析，這樣就可以更好的幫助企業(yè)提供更好的服務(wù)，也可以更好的進(jìn)行促銷(xiāo)等活動(dòng)。

在大量的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中，找到那些貢獻(xiàn)值最大的數(shù)據(jù)，也就是常說(shuō)的“二八”原則，20%的產(chǎn)品，銷(xiāo)售額卻占到總銷(xiāo)售的 80%以上，對(duì)這一類(lèi)產(chǎn)品需要重點(diǎn)關(guān)注。對(duì)某類(lèi)商品的特殊銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析，在銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中，可能發(fā)現(xiàn)某類(lèi)商品銷(xiāo)售走向發(fā)生重大變化，對(duì)該類(lèi)商品給予關(guān)注，找出原因，更好的進(jìn)行采購(gòu)。對(duì)滯銷(xiāo)商品進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出哪些商品滯銷(xiāo)，為什么滯銷(xiāo)，有什么好的方法處理這些滯銷(xiāo)商品等等。這些銷(xiāo)售數(shù)據(jù)都可以進(jìn)行分析，以便更好的實(shí)行CRM（客戶關(guān)系管理）。多角度分析銷(xiāo)售成績(jī)，根據(jù)銷(xiāo)售數(shù)量，銷(xiāo)售金額，或者是為某新產(chǎn)品打開(kāi)市場(chǎng)等等角度來(lái)對(duì)銷(xiāo)售員進(jìn)行銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析，并據(jù)此展開(kāi)績(jī)效管理工作。

3、運(yùn)輸環(huán)節(jié)

運(yùn)輸起著消除物流生產(chǎn)地與消費(fèi)地之間空間錯(cuò)位的作用，運(yùn)輸在物流中通常占有大量成本，并且難以控制，給企業(yè)帶來(lái)了不小的風(fēng)險(xiǎn)，如何更好的改善運(yùn)輸狀況，是物流企業(yè)中考慮最多的問(wèn)題。建立智能交通系統(tǒng)，通過(guò) GPS與 GIS等先進(jìn)的物流信息技術(shù)，對(duì)整個(gè)運(yùn)輸情況進(jìn)行跟蹤處理，防止運(yùn)輸過(guò)程中可能遇到的各種問(wèn)題。同時(shí)通過(guò)GPS通信導(dǎo)航，可以為車(chē)輛提供及時(shí)的路面信息與道路狀況，為其選擇最佳路線與實(shí)時(shí)導(dǎo)航，也可以對(duì)公司內(nèi)部所有車(chē)輛的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，如GPS定位跟蹤數(shù)據(jù)、車(chē)輛的行駛時(shí)間、行駛距離、完成的噸公里數(shù)進(jìn)行分析，以其發(fā)現(xiàn)內(nèi)在的規(guī)律，從而更有效地進(jìn)行企業(yè)的物流運(yùn)輸規(guī)劃。

4、財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)

對(duì)物流企業(yè)財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以滿足企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)各業(yè)務(wù)部門(mén)費(fèi)用支出情況查詢的要求, 并實(shí)現(xiàn)了對(duì)應(yīng)收款、應(yīng)付款的決策分析，綜合改善企業(yè)的財(cái)務(wù)運(yùn)行狀況。對(duì)物流企業(yè)財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，還包括分析各種材料成本在產(chǎn)品總成本中所占的比重，分析其與實(shí)際生產(chǎn)情況是否相符，存在什么樣的差距以及產(chǎn)生這種差距的原因，從而發(fā)現(xiàn)采購(gòu)活動(dòng)中可能存在的漏洞。對(duì)物流企業(yè)各部門(mén)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其可能存在的壞賬，以及不正常金額出入情況，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的不正常運(yùn)作，為管理者更好的管理下面分屬企業(yè)提供決策支持。

物流企業(yè)財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析，不應(yīng)僅局限于本公司內(nèi)部，還應(yīng)該擴(kuò)展到客戶與供應(yīng)商甚至整條供應(yīng)鏈上的各節(jié)點(diǎn)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。如對(duì)客戶財(cái)務(wù)交易情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，比如客戶的 欠款時(shí)間，欠款次數(shù)，金額等等，以此為依據(jù)建立客戶信用等級(jí)，為客戶管理提供參考數(shù)據(jù)。 對(duì)供應(yīng)商的財(cái)務(wù)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，甚至對(duì)其采購(gòu)情況、收支情況以及財(cái)務(wù)健康情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而更好的選擇財(cái)務(wù)穩(wěn)健、信譽(yù)良好的供應(yīng)商，從而提高企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

三、物流行業(yè)常用數(shù)據(jù)分析工具

1、EXCEL

EXCEL電子表格軟件是一個(gè)看起來(lái)比較直觀的工具，物流也是一個(gè)以直觀的實(shí)物流動(dòng)為基礎(chǔ)的部門(mén)，但它們的結(jié)合并不是直觀，因?yàn)镋XCEL電子表格軟件是物流引起的信息流的表現(xiàn)載體，必須以一定的邏輯順序來(lái)進(jìn)行組織安排，才能正確又高效進(jìn)行物流供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)處理工作。

在日常的數(shù)據(jù)處理中，常用的 EXCEL電子表格軟件函數(shù)有 VLOOKUP、RIGHT、LEFT、MID、SUMIF、INDEX、 MATCH 等。另外，通過(guò)對(duì)EXCEL電子表格軟件功能的深度挖掘，如 VBA(Visual Basic For Applications)發(fā)揮EXCEL電子表格軟件的更深的應(yīng)用，解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的各種難題，能大大提高辦公效率。 總的來(lái)說(shuō)，EXCEL 電子表格軟件是一個(gè)集數(shù)據(jù)表、工作函數(shù)、VBA 應(yīng)用程序和強(qiáng)大的報(bào)表處理于一身的強(qiáng)大工具。

2、MATALAB

MATLAB是由美國(guó) MathWorks 公司發(fā)布的主要面對(duì)科學(xué)計(jì)算、可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。 它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中。MATALAB強(qiáng)大的計(jì)算功能，能解決許多物流企業(yè)遇到的數(shù)據(jù)分析難題。

如物流領(lǐng)域的運(yùn)輸環(huán)節(jié)，為了降低物流成本，我們有必要研究如何組織物資調(diào)運(yùn)才能使總運(yùn)輸成本最少這一重要問(wèn)題。研究物資運(yùn)輸過(guò)程中最優(yōu)的運(yùn)輸方案,需要在滿足各種資源限制的條件下,找到使運(yùn)輸總成本最少的調(diào)運(yùn)方案。實(shí)踐中 通常是通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型,用定量分析的方法來(lái)解決這一問(wèn)題。由于此類(lèi)問(wèn)題所涉及的條件變量較多,一般的數(shù)學(xué)方法運(yùn)算難度較大,結(jié)果不容易求出。而線性規(guī)劃法則是最優(yōu)化問(wèn)題領(lǐng)域中最簡(jiǎn)單、最基本和使用最廣泛的方法。而傳統(tǒng)的手工解決方式存在著效率低、計(jì)算繁瑣、數(shù)據(jù)易丟失等缺點(diǎn)，因此利用MATLAB軟件來(lái)計(jì)算出最佳結(jié)果是很有必要的。利用MATLAB的優(yōu)化工具箱，可以求解線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃和多目標(biāo)規(guī)劃等多種問(wèn)題。此外，它還提供了線性、非線性最小化，方程求解，曲線擬合，二次規(guī)劃等大中型問(wèn)題的求解方法，為優(yōu)化方法在工程中的實(shí)際應(yīng)用提供了更方便、快捷的途徑。

3、物流中心倉(cāng)儲(chǔ)信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)

該工具主要是以億信華辰的指標(biāo)管理平臺(tái)和大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析平臺(tái)兩種產(chǎn)品為主搭建的倉(cāng)儲(chǔ)信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)。下面小億以億信華辰為某國(guó)家級(jí)研究所搭建的物流中心倉(cāng)儲(chǔ)信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)為例為大家講解。

為建立物流中心倉(cāng)儲(chǔ)信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)，承載運(yùn)營(yíng)管理過(guò)程中需要收集、統(tǒng)計(jì)的倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)，支持倉(cāng)儲(chǔ)管理人員的日常工作，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，該研究所18年下半年開(kāi)始著手搭建倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)。平臺(tái)建設(shè)充分考慮業(yè)務(wù)需求，滿足靈活的數(shù)據(jù)查詢及分析需求，用戶可針對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的指標(biāo)、維度進(jìn)行項(xiàng)目信息查詢。完善倉(cāng)儲(chǔ)管理信息化系統(tǒng)，突出效率管理、時(shí)間管理和流程運(yùn)行管理，針對(duì)物流過(guò)程和物流數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)鉆取、穿透分析，建立物流中心倉(cāng)儲(chǔ)信息的數(shù)據(jù)分析體系。

（1）平臺(tái)方案

（2）建設(shè)目標(biāo)

1）物流大數(shù)據(jù)量的報(bào)表自動(dòng)化生成

2）庫(kù)存物資全面分析與預(yù)警

3）年度庫(kù)存指標(biāo)分析與預(yù)測(cè)

4）物流指標(biāo)模型探索與分析

5）建立大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)

（3）建設(shè)內(nèi)容

1）庫(kù)存關(guān)鍵指標(biāo)

自動(dòng)生成庫(kù)存關(guān)鍵指標(biāo)主界面。

（以上為演示數(shù)據(jù)）

2）公共庫(kù)存分析

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析的方法，將每一筆公共庫(kù)的來(lái)源區(qū)分清楚，找到產(chǎn)生的領(lǐng)域、項(xiàng)目和申請(qǐng)人，將這些數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)分析的時(shí)候按照指標(biāo)要求直接提取加工后的數(shù)據(jù)進(jìn)行展現(xiàn)，方便又快捷。同時(shí)，可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行鉆取和穿透，可以通過(guò)公共庫(kù)存類(lèi)別一直追溯到最初的源頭，包括產(chǎn)生的領(lǐng)域、項(xiàng)目和申請(qǐng)人，為有效解決公共庫(kù)存提供決策依據(jù)。

3）庫(kù)存指標(biāo)分析

系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)了多角度的庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析、庫(kù)齡分析、周轉(zhuǎn)率分析、物流工作效率分析等，物流部門(mén)可以隨時(shí)掌握物流的各項(xiàng)指標(biāo)，了解庫(kù)存的情況。

4）預(yù)警管理

復(fù)檢預(yù)警、報(bào)廢預(yù)警、積壓預(yù)警等預(yù)警數(shù)據(jù)每天自動(dòng)生成，自動(dòng)提醒，不需要再加工。

5）看板管理分析

系統(tǒng)抽取了物流作業(yè)的單據(jù)、操作人、操作時(shí)間，并計(jì)算出整體的作業(yè)效率看板，可以穿透到每一個(gè)人。同時(shí)對(duì)超期的任務(wù)進(jìn)行預(yù)警，方便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，提升內(nèi)部作業(yè)效率。

該項(xiàng)目基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)和ERP，把物流應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)推廣到其他業(yè)務(wù)部門(mén)，為該所每個(gè)部門(mén)設(shè)計(jì)一套指標(biāo)分析體系，并通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工和展現(xiàn)。為高層領(lǐng)導(dǎo)設(shè)計(jì)整個(gè)所的指標(biāo)體系和分管板塊的指標(biāo)體系，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，通過(guò)電腦或者大屏進(jìn)行展現(xiàn)。

在物流行業(yè)，統(tǒng)計(jì)方法及數(shù)據(jù)分析大多只到描述統(tǒng)計(jì)階段，即通過(guò)圖表展示一些數(shù)據(jù)指標(biāo)。數(shù)據(jù)分析如何深入應(yīng)用，仍然亟待思考與探討，故而物流行業(yè)的數(shù)據(jù)分析仍然需要大量的實(shí)際應(yīng)用去尋找方向。