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倉庫運行狀況如何得知？數據挖掘是關鍵！
通過倉庫數據分析可以精確掌握倉庫運行狀態，也可以為未來企業戰略提供有效依據。那么如何在數據分析中將運營的關鍵性指標加入統計范圍內，較為清晰的量化你的倉庫運營狀況，快速挖掘出一些問題的關鍵呢？請往下看。
2、儲存數據。庫存能力對系統的設計非常重要。但如何確定庫存卻是非常有講究的。除了庫存總量以外，還要考慮SKU數，以及各種存儲方式下的庫存要求等。很多情況下，倉庫的設計并非是單一的。所以，設計的時候就要清楚庫存的方式是什么，有什么要求。
一般的儲存形式分為2種主要方式：以托盤為單位儲存（分為立體庫和平面庫兩種最基本形式）和以箱為單位儲存。當然還有其它形式，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，不再詳述。
在計算儲存能力時，人們普遍對庫存充滿率感到困惑。一般情況下，我們知道，托盤或貨箱并不能完全被充滿，而為了滿足作業的順利進行，貨位也不能完全被充滿。因此，要留有余地，這兩個系數在不同的案例中會有差異，但都不應該忽視。
3、揀選數據。揀選的訂單數、訂單行數、發貨量是比較重要的設計數據。
發貨ABC分析同樣重要，要注意的是：發貨ABC分布與庫存ABC往往是不相同的，分析時要注意加以區分。
揀選環節設計關注的主要是揀選、包裝和輸送問題，因此，有關揀選的細節問題就非常重要。如整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量，這三個參數對于設計也是非常重要的。
一些基礎信息也是要清楚的，如揀選效率、播種效率和包裝效率等，有些可以通過其它項目經驗獲得，有些應進行實際測量。需要指出的是，測量結果與作業流程、工位設計以及測量方法有關，有時很難確定一個準確的結果。
不同的揀選方法其效率差異很大，這是設計要特別考慮的地方。事實上，采用什么樣的技術手段，對設計結果影響甚大。這一些問題，在數據分析時，就應該有所考慮。
4、發貨數據。發貨路向、數量、車輛形式、作業時間、暫存時間等數據是發貨設計階段的基礎。
眾所周知，分揀機的格口不可能無限增加。因此，設計中應考慮波次問題，以便控制格口數量。有些物流中心的發貨區設計很小，站臺停車位很少，給發貨造成很大困難。
集貨區的大小與發貨波次有關。很多小的物流中心，每天只安排一次發貨，其發貨區就要大一些；對一個大型的物流中心來說，一般要按照多個大波次組織發貨，每個大波次還有若干小波次，由此可以大幅度降低對集貨區的需求。這在設計中是要注意的。
隨著大家對物流認識越來越深刻，發貨裝車環節越來越受到重視。因此，設計中也要與時俱進，考慮自動化系統對發貨區的影響。
5、退貨數據。退貨很重要也很困難，但容易受到忽視。
在通常的數據分析中，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據量遠遠大于普通收貨。
退貨作業不是均衡的，有很大的波動性。因此，在數據分析中（實際作業也是如此），要將退貨收貨與退貨處理分開來。其作業時間和作業量都不會一樣。
對退貨來說，其作業流程對于設計會產生影響。一般數據分析僅僅提供退貨量即可，包括訂單數、訂單行、SKU、數量等。
要注意的是，退貨有兩種形式，其一是終端退回到物流中心；其二是物流中心退回供應商或者報廢處理。兩者差異是很大的。在數據分析時，要分別對待。
編輯：東信達小編
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企業中需要采集的數據主要有5類。
1、收貨數據。與收貨有關的數據，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。很多人對高點平均值和算術平均值對于設計的影響不甚了解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。在實際上設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作很不飽滿，設備閑置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。
4、發貨數據。發貨路向、數量、車輛形式、作業時間、暫存時間等數據是發貨設計階段的基礎。
5、退貨數據。退貨很重要也很困難，但容易受到忽視。
總結
倉庫所需要采集、管理及分析的數據量可用“龐大”來形容，因而數據的準確性、實時性顯得尤為重要。
易采集管理系統是面向企業全流程的數據采集管理系統平臺，能夠實時采集、治理、存儲、查詢、展示數據，并搭載數據智能引擎，高效積累數據資產，賦能多重業務應用場景，助力企業構建扎實的數據根基，實現全流程數字化經營。
易采集能為企業帶來哪些效益？
■ 多源、安全、實時的數據采集
■ 跨部門、跨業務的數據治理標準統一，從源頭保證數據質量
■ 實時的數據存儲和查詢，支撐多場景應用
■ 解決全場景下的多應用SaaS環境部署，輕量化管理
來源：網絡
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