在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,大多數(shù)物流企業(yè)都已經(jīng)完成資產(chǎn)管理,人力資源管理,客戶關(guān)系管理以及供應(yīng)商管理等數(shù)字化轉(zhuǎn)變。但是,僅僅有這些并不夠,物流企業(yè)還需要在數(shù)字化基礎(chǔ)上進行更加深入的分析,比如:收貨量、發(fā)貨量、庫存量、拆零量、SKU等等,只是收集數(shù)據(jù)是不行的,應(yīng)該進行分析和評估,已達到更好的運營效果,提高物流效率。


      物流行業(yè)的常見數(shù)據(jù)指標(biāo),大致有收貨數(shù)據(jù),儲存數(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。與收貨相關(guān)的數(shù)據(jù)包括到貨量(單位)、訂單數(shù)、車輛的裝載量、收貨區(qū)域面積、收貨作業(yè)時間、每天收貨SKU數(shù)等。其中,車輛的裝載量和卸載時間主要對于站臺設(shè)計有影響,包括車輛大小、載重量等。一般情況下還要分析卸貨的方式、速度,以便詳細規(guī)劃站臺的數(shù)量。


      庫存存儲能力設(shè)計對整個物流系統(tǒng)來說又是很關(guān)鍵的一步,而確定庫存能力又是非常具有技巧性的。除了庫存總量W,還要考慮SKU數(shù),以及各種存儲方式下的存儲要求。普遍情況下,倉儲情況下并非單一。

      揀選相關(guān)選的訂單數(shù),訂單行數(shù),發(fā)貨量等都是比較重要的數(shù)據(jù)。揀選環(huán)節(jié)主要關(guān)注的有揀選,包裝和輸送問題。這里涉及三個參數(shù):整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量。


      發(fā)貨路向、數(shù)量、車輛形式、作業(yè)時間、暫存時間等數(shù)據(jù)是發(fā)貨階段的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在通常的數(shù)據(jù)分析中,退貨分析也是不充分的。事實上,退貨與收貨的過程是不一樣的。這主要是因為退貨收貨需要處理的數(shù)據(jù)量遠遠大于普通收貨。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。


       物流數(shù)據(jù)分析很重要,而這么多實時變化的參數(shù),分析起來也有一定難度,所以,具有經(jīng)驗和專業(yè)知識對于數(shù)據(jù)分析很重要。對一個數(shù)據(jù)樣本的預(yù)處理,是分析數(shù)據(jù)的第一步。什么數(shù)據(jù)是有效的,什么是無效的,要有明確的規(guī)則。剔除無效數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)分析是很關(guān)鍵的一步。當(dāng)然,要做到這一點,除了認真調(diào)研和分析外,經(jīng)驗和常識也很重要。


      既然物流數(shù)據(jù)分析有如此大的難度,那么我們就可以借助像極光推送旗下極光分析服務(wù)來幫助分析,極光分析支持全域用戶數(shù)據(jù)采集,具有豐富的數(shù)據(jù)可視化看板,生成您的全方位數(shù)據(jù)體系,以及10+種豐富的數(shù)據(jù)分析模型,支持靈活分析,滿足多場景分析需求。

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