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仓库物流数据分析的四种经典方法

数据分析中遇到的困难可以归纳为各种问题。本文提出了仓库物流规划中的四种核心数据分析方法来解决相关问题。

无论是刚进入职场的物流从业者，还是“经历过战场”的物流经理或规划师，在分析复杂的物流数据时都会遇到瓶颈，甚至无所事事。数据分析中遇到的困难可以总结如下：

针对上述难题，本文提出了四种仓库物流规划中的核心数据分析方法，以解决相关问题，供参考。

ABC分析法可用于解决仓储中的分类问题

困难概述：存储中有多种材料。需要管理哪些材料？为了减少重复仓储操作，提高效率和资源利用率，这些材料需要放置在哪里？

面对上述困难，可以采用ABC分析法来解决。ABC分类分析法通过分析材料的需求和频率，将关键材料划分为关键关注点。然后，通过对客户需求的ABC分析，划分关键客户并给予优先，或者通过供应链协调调整物流计划，在可控范围内提出更有利于仓储的策略。

此外，作业成本法的复杂性分析方法还可以进一步用于物料分类与仓储系统仿真的结合，更全面地展示不同物料分类对仓储各环节运行效率和资源成本的不同影响。

环境影响系数分析法——可用于解决制定分拣作业模式的问题

难点概述：在仓储的日常运营管理中，每天都需要收到无数的订单，这些订单也需要立即处理。那么这些订单的特点是什么呢？是否可以利用订单的相关特征对仓储作业进行微调，以提高仓储作业的效率？

一方面，EIQ分析方法可以与上述ABC分类分析方法得到的分类相结合，进一步探索水果采摘或播种采摘等仓储作业的优化空间。另一方面，EIQ分析方法可以与存储系统模拟相结合，从而制定更准确的存储策略，如在排序策略中制定批次等。

EOQ分析法——它可以用来解决仓库存储容量合理化的问题

困难概述：当仓库爆炸，无法储存更多货物时，通常需要控制仓库中的货物库存，但从仓储的角度，可以使用什么方法向公司提出合理的库存或存储容量策略？

面对上述困难，可以采用EOQ分析方法来解决。EOQ是制定订单数量（补货数量）的方法之一。其意义在于将存储成本纳入模型进行计算，从而增加“仓库空间”的限制因素，从而综合评价补货量是否合理。此外，作为短缺风险的早期预警，安全库存使仓储服务更加安全。

当然，EOQ并不是解决上述困难的途径。还可以结合自身在供应链中的仓储特点进行调整。

PCB分析方法可以解决合理选择存储设备的问题

困难概述：仓储作业中经常发生包装变更，这增加了仓储管理的难度。例如，当货物入库时，使用托盘进行包装，而当货物出库时，需要采用箱子或箱子的包装单元。在储存操作中，需要经常移除零件和托盘，以便不断更换储存材料的包装或储存单元。如何通过数据分析提出更合理的设备配置建议来应对上述情况？

面对上述困难，可以采用EOQ分析方法来解决。PCB分析方法是从存储单元的角度对材料进行细分。每种物料入库时是什么样的物流单元，入库时是什么样的物流单元，分拣出库时是什么样的物流单元。通过这种方法，我们可以逐个分析，统计其物流单元的规格，然后将其与工作量结合起来，从而成为选择存储设备的重要支持依据，也可以带来存储单元的优化。

此外，如果需要对仓储物流产生的数据进行更精细的分析，还可以交叉分析PCB分析、ABC分析和EIQ分析，从而细分数十种以上物料、订单或客户仓储的特征。