在(Exist)不(No)久的(Of)将來，豐巢充電的(Of)“系列”正在(Exist)引起人(People)們的(Of)關注。據最新消息，風超已經調整了(Got it)收費策略，免費存儲時(Hour)間延長了(Got it)6小時(Hour)，并在(Exist)周末和(And)節假日免費提供一(One)個(Indivual)月的(Of)會員資格和(And)辦公大(Big)樓。到目前爲(For)止，之前的(Of)“抵制”已經和(And)社會各界握手并再利用(Use)了(Got it)nest快遞櫃。
快遞櫃作(Do)爲(For)人(People)們社會生活的(Of)重要(Want)組成部分，已經被證明是(Yes)一(One)大(Big)批一(One)線、二線城市上(Superior)班族日常生活中所需要(Want)的(Of)。另外，快遞櫃作(Do)爲(For)物流行業的(Of)“最終客戶”，對于(At)提高物流周轉效率、節約人(People)工成本具有重要(Want)作(Do)用(Use)。
這(This)裏我們要(Want)談談物流行業。2020年新冠肺炎疫情期間，物流已成爲(For)保障民生的(Of)重要(Want)環節。是(Yes)否跨省市醫療物資的(Of)運輸,新鮮和(And)日用(Use)品的(Of)分布在(Exist)社區,或産生的(Of)巨大(Big)需求激增的(Of)在(Exist)線消費,物流業已經證明它能夠安全有效地發貨全國(Country)全面。
2020年物流業數據尚未發布，但2019年全年數據顯示，2019年社會物流總成本約爲(For)14.1萬億元，比2018年同期增長6.0%。從增長率來看，呈下降趨勢。物流行業的(Of)從業人(People)員認爲(For)，從運輸、配送、跨境、物流服務分離的(Of)角度來看，物流行業的(Of)供應鏈服務能力還有很大(Big)的(Of)提升空間，他(He)們開始思考如何提高物流效率。思考如何實現最優成本和(And)最小資源;思考如何持續改進和(And)優化……今天，我們将從物流行業的(Of)現狀出(Out)發，談談物流行業的(Of)數據思維。
一(One)、物流企業的(Of)現狀
雖然我國(Country)社會物流總費用(Use)的(Of)增長速度可能會放緩，但總費用(Use)仍在(Exist)上(Superior)升。在(Exist)我國(Country)物流業總量和(And)增量持續增長的(Of)過程中，我們發現我國(Country)物流業的(Of)總成本仍然偏高，我國(Country)物流業存在(Exist)組織效率低、信息不(No)對稱等長期問題。
随着時(Hour)間的(Of)發展，行業長期存在(Exist)的(Of)問題越來越突出(Out)，這(This)将進一(One)步加劇物流服務的(Of)供需矛盾。
因此，越來越需要(Want)改變物流行業的(Of)傳統運營模式，提高物流行業的(Of)運營效率，降低社會物流的(Of)成本。進一(One)步降低社會物流總成本是(Yes)促進社會經濟高質量發展的(Of)重要(Want)保障之一(One)。一(One)般來說，物流企業往往存在(Exist)以(By)下問題:
貨源不(No)穩定，行業競争激烈，利潤率低;
吞吐量的(Of)增加給庫存管理帶來了(Got it)更多的(Of)困難;
(3)人(People)才成本高，高素質人(People)才招聘難;
自有車輛管理成本高，存在(Exist)很多隐患;
信息化程度低，可控性差，難以(By)服務好客戶。
在(Exist)溝通的(Of)過程中，一(One)些實踐者也向舒雄透露了(Got it)稅收壓力和(And)國(Country)家政策的(Of)難點。面對宏觀調控下的(Of)市場環境，我們更應該關注和(And)能夠做的(Of)，仍然是(Yes)利用(Use)自身現有的(Of)資源提高資源産出(Out)的(Of)效率。例如，使用(Use)數據思維來運行物流業務。
2整理現代物流業相關數據
在(Exist)信息時(Hour)代的(Of)今天，物流行業已經擺脫了(Got it)人(People)工控制，轉向了(Got it)信息管理。與此同時(Hour)，它也從單一(One)的(Of)管理環節轉向了(Got it)替代和(And)系統化的(Of)管理。
在(Exist)目前的(Of)物流系統中，運輸、倉儲、貨運和(And)配送環節沒有邊界。因此，首要(Want)的(Of)問題是(Yes)整合資源，使其充分、有效、高效、協調。當吞吐量和(And)并發性達到一(One)定程度時(Hour)，隻有數據的(Of)方式才能實現更好的(Of)跟蹤分析和(And)部署。
對于(At)一(One)個(Indivual)物流項目，其要(Want)害數據包括:收貨數量、發貨數量、庫存、拆零數量、庫存單位等。在(Exist)我們進行系統描述之前
，必須清楚的(Of)是(Yes)，後勤的(Of)運作(Do)等價最終是(Yes)以(By)小時(Hour)來衡量的(Of)(并且可以(By)分解爲(For)半小時(Hour)甚至更小的(Of)單位)。當然，如果我們每年做手術，比如說，每年100億美元。我們明确一(One)下，這(This)是(Yes)一(One)個(Indivual)非常重要(Want)但又非常不(No)确定的(Of)數字。如果從這(This)個(Indivual)政策推導出(Out)，實際操作(Do)過程中存在(Exist)很大(Big)的(Of)不(No)确定性，如年度操作(Do)天數、每日操作(Do)時(Hour)間、貨物價值、倉庫庫存周轉次數等。
相關數據排序:
(1)假設規劃大(Big)綱爲(For)G(年度配送政策，1億元)，每箱價格爲(For)p，則全年配送箱總數爲(For):Q=G/p
(2)假設運行天數爲(For)N(天)/年，運行時(Hour)間爲(For)t/天，則每小時(Hour)運行量爲(For):q=q/N/t
(3)如果存貨周轉日爲(For)D，存貨核算公式爲(For):W=q*t*D
上(Superior)面的(Of)數據鏈接很容易獲得,但在(Exist)實踐中,應該注意的(Of)是(Yes):不(No)同的(Of)操作(Do),操作(Do)時(Hour)間可能會改變,如每天的(Of)高峰期操作(Do)時(Hour)間大(Big)于(At)常規操作(Do),交貨時(Hour)間與收到貨物有時(Hour)是(Yes)不(No)平等的(Of),會計和(And)分析的(Of)難度将會增加。
(4)在(Exist)進行具體數據分析時(Hour)，應明确箱與托闆之間的(Of)對應連接。托盤一(One)般選用(Use)标準托盤(1200*1000)，假設均勻滿盤數量爲(For)n，則料盤數量應爲(For):P=W/n
當然，在(Exist)描述具體數據時(Hour)，要(Want)區分收貨、發貨和(And)退貨。每個(Indivual)工作(Do)都可能不(No)同。物流系統應該清楚地标記這(This)些差異。
三、如何做好物流行業數據分析?
當我們理解數據之間的(Of)關系時(Hour)，我們需要(Want)逐層分析數據背後的(Of)含義，從而找到可以(By)提高整體運營效率的(Of)方向。
1.與收貨有關的(Of)數據
收貨一(One)般比較簡略，但也有比較複雜的(Of)圖片，如新華書店的(Of)圖書，由于(At)每天到貨的(Of)品種很多，還有大(Big)量的(Of)混包圖片，有必要(Want)對收貨進行特殊處理。目前，很多電子商務收貨也比較複雜，包括QC(QUALITYCONTROLLER)等動作(Do)。但總的(Of)來說，與收貨相關的(Of)數據包括到貨數量(箱數)、訂單号、車輛裝車量、收貨區域大(Big)小、收貨操作(Do)時(Hour)間、每天收貨SKU數量等。
在(Exist)接收貨物的(Of)過程中，還要(Want)注意車輛的(Of)裝車量和(And)卸貨時(Hour)間，這(This)與平台規劃密切相關。就像重要(Want)的(Of)客運樞紐應該有一(One)個(Indivual)明确的(Of)時(Hour)間表，收獲平台規劃包括車輛的(Of)大(Big)小，裝載能力等。一(One)般還要(Want)分析卸車的(Of)方法、速度，以(By)便規劃車站的(Of)數量。
許多人(People)對高點均勻性和(And)算術均勻性對規劃的(Of)影響知之甚少。簡而言之，用(Use)一(One)年(或某段時(Hour)間)的(Of)收貨天數除以(By)一(One)年(或某段時(Hour)間)得到統一(One)的(Of)每日收貨天數，全年最大(Big)收貨天數，全年最大(Big)收貨天數。在(Exist)實際規劃中，如果按照統一(One)的(Of)價值規劃，會使加班的(Of)天數會很多;如果按照最大(Big)價值進行規劃，會出(Out)現工作(Do)很不(No)滿、設備閑置的(Of)現象。因此，規劃時(Hour)一(One)般取統一(One)值與最大(Big)值之間的(Of)一(One)定值，根據實際需要(Want)确定，交付也存在(Exist)這(This)種情況。
2.與存儲相關數據
整個(Indivual)物流系統的(Of)庫存能力是(Yes)非常重要(Want)的(Of)，因爲(For)庫存的(Of)确定是(Yes)這(This)個(Indivual)環節所要(Want)注意的(Of)。除庫存總量W外，還應考慮不(No)同存儲方式下的(Of)SKU編号和(And)庫存需求。
在(Exist)許多情況下，倉庫規劃不(No)是(Yes)單一(One)的(Of)。所以(By)當你計劃的(Of)時(Hour)候要(Want)清楚
庫存的(Of)方法是(Yes)什麽?需求是(Yes)什麽?
一(One)般的(Of)存儲方法分爲(For)兩種主要(Want)的(Of)存儲方法:托盤存儲單元(分爲(For)立體存儲和(And)面存儲兩種最基本的(Of)方法)和(And)箱存儲單元。當然，也有其他(He)的(Of)方法，如包裝、麻袋、松散材料等，也有條狀(如鋼材)、異形物品(如挂衣等)等。在(Exist)規劃中，這(This)兩種方法都要(Want)考慮，有時(Hour)到托盤，有時(Hour)到箱子儲存，有時(Hour)更平衡。
會計上(Superior)的(Of)存貨量當然與盒規有關，但也與日統一(One)存貨有關，這(This)是(Yes)根本。庫存單位對庫存分配的(Of)需求有很大(Big)的(Of)制約作(Do)用(Use)，庫存分配往往與經營計劃有關。此外，出(Out)貨量對庫存規劃也有非常大(Big)的(Of)影響，例如拆解量，需要(Want)對拆解面積有一(One)定的(Of)限制。
這(This)裏推薦ABC分析,也被稱爲(For)帕累托分析、德魯克1963年促進整個(Indivual)社會現象,這(This)種方法使ABC方法提高企業管理效率的(Of)一(One)般使用(Use)方法,它的(Of)基本原理可以(By)總結爲(For)“主要(Want)和(And)次要(Want)的(Of)區别,分類管理,将管理對象根據事物在(Exist)技術或經濟方面的(Of)主要(Want)特征分爲(For)A,B,C三個(Indivual)類别,以(By)班級管理爲(For)主要(Want)對象，多數爲(For)少數，差别極其重要(Want)，一(One)般差别到管理的(Of)實施。
庫存作(Do)業成本法(ABC)分析非常重要(Want)，在(Exist)倉庫計劃中起着重要(Want)的(Of)作(Do)用(Use)。一(One)般情況下，存貨ABC分析結果決定了(Got it)存貨的(Of)儲存方法。這(This)裏要(Want)注意的(Of)是(Yes)，ABC的(Of)定義會因事而異，要(Want)因地制宜。在(Exist)實踐中，爲(For)了(Got it)做出(Out)正确的(Of)決策，經常需要(Want)分析有足夠的(Of)貨盤和(And)足夠的(Of)1/2貨盤的(Of)sku以(By)及這(This)些sku的(Of)股票份額。
随着電子商務的(Of)興起和(And)SKU的(Of)擴展，不(No)僅ABC分析變得尤爲(For)重要(Want)，而且您還應該注意的(Of)一(One)個(Indivual)趨勢是(Yes)，盒子存儲正得到越來越多的(Of)關注。對庫存分析的(Of)影響是(Yes)，在(Exist)考慮存儲容量時(Hour)，人(People)們普遍對庫存積壓感到困惑。一(One)般情況下，托盤或盒子不(No)能完全填滿，爲(For)了(Got it)滿足平穩運行，空間也不(No)能完全填滿。因此，要(Want)留有餘地，因爲(For)這(This)兩個(Indivual)系數在(Exist)不(No)同的(Of)情況下是(Yes)不(No)同的(Of)，但這(This)兩個(Indivual)系數都不(No)應忽略。
3.與揀選有關的(Of)數據
選定的(Of)訂單數量、訂單行數量和(And)發貨量是(Yes)重要(Want)的(Of)計劃數據。配送作(Do)業成本法分析同樣重要(Want)，應該注意:配送作(Do)業成本法和(And)庫存作(Do)業成本法往往不(No)一(One)樣，分析時(Hour)要(Want)注意區分。
選擇計劃的(Of)主要(Want)關注點是(Yes)選擇、包裝和(And)交付。因此，選擇的(Of)細節是(Yes)非常重要(Want)的(Of)。例如，整個(Indivual)磁盤出(Out)庫的(Of)體積，整個(Indivual)磁盤出(Out)庫的(Of)體積和(And)出(Out)庫的(Of)體積，這(This)三個(Indivual)參數對于(At)規劃也是(Yes)非常重要(Want)的(Of)。
一(One)些基本的(Of)信息也應該是(Yes)清晰的(Of)，比如采摘力，農作(Do)力和(And)包裝力，有些可以(By)通過其他(He)項目經驗獲得，有些需要(Want)通過實踐來衡量。該要(Want)求指出(Out)測量結果與工作(Do)流程、工位規劃和(And)測量方法有關，有時(Hour)很難确定準确的(Of)結果。
不(No)同的(Of)選擇方法之間的(Of)功率差異是(Yes)非常大(Big)的(Of)，這(This)是(Yes)當地規劃的(Of)一(One)個(Indivual)特殊考慮。事實上(Superior)，所使用(Use)的(Of)技術可以(By)對規劃結果産生重大(Big)影響。這(This)幾個(Indivual)問題，在(Exist)進行數據分析時(Hour)，應該加以(By)考慮。
4.交付相關數據
送貨路線、數量、車輛方式、作(Do)業時(Hour)間、臨時(Hour)存放時(Hour)間等數據是(Yes)送貨計劃階段的(Of)基礎。我們都知道，分選機的(Of)格口可能不(No)會無限增大(Big)。因此，在(Exist)規劃時(Hour)應考慮波動階數問題，以(By)控制開孔數。一(One)些物流中心的(Of)配送區域規劃非常小，平台停車位很少，使得配送非常的(Of)死氣沉沉
很難做的(Of)。
收集區域的(Of)大(Big)小與貨物的(Of)數量有關。許多小型物流中心,每天隻有一(One)次組織貨物的(Of)交付,交付面積将更大(Big),對于(At)一(One)個(Indivual)大(Big)型物流中心,交付通常是(Yes)根據多個(Indivual)組織大(Big)型波子單元,每一(One)個(Indivual)都有幾個(Indivual)小波子單元,從而大(Big)大(Big)減少了(Got it)對收集區域的(Of)需求。這(This)在(Exist)計劃中很重要(Want)。
随着大(Big)家對物流的(Of)了(Got it)解越來越深入，航運和(And)裝車環節越來越受到重視。因此，考慮到自動化系統對交付區域的(Of)影響，規劃也要(Want)與時(Hour)俱進。
5.與退貨有關的(Of)數據
回報很重要(Want)也很困難，但很容易被忽視。在(Exist)通常的(Of)數據分析中，收益分析也不(No)穩健。事實上(Superior)，退貨的(Of)過程和(And)收貨的(Of)過程是(Yes)不(No)一(One)樣的(Of)。這(This)主要(Want)是(Yes)由于(At)處理回執所需的(Of)數據量比一(One)般回執大(Big)得多。
收益操作(Do)不(No)平衡，波動較大(Big)。因此，在(Exist)數據分析中(實踐中也是(Yes)如此)，應将退貨的(Of)接收與退貨的(Of)處理分開。時(Hour)間和(And)工作(Do)量将會不(No)一(One)樣。
在(Exist)退貨的(Of)情況下，與計劃相關的(Of)操作(Do)流程會産生影響。一(One)般數據，隻能提供退貨數量，包括訂單号、訂單行、SKU、數量等。需要(Want)注意的(Of)是(Yes)，退貨有兩種方式，一(One)種是(Yes)終端退回到物流中心;另一(One)種是(Yes)物流中心退回到供應商或報廢處理。差異是(Yes)巨大(Big)的(Of)。在(Exist)分析數據時(Hour)，分别對待它們。
四、電子商務企業如何在(Exist)大(Big)數據時(Hour)代更好的(Of)發展?
随着網上(Superior)購物越來越方便，電子商務物流已經成爲(For)物流業一(One)個(Indivual)很有前途的(Of)部分。随着商品種類的(Of)多樣化，越來越多的(Of)物流企業參與到電子商務中來。
其實我們應該特别注意兩個(Indivual)方面的(Of)建設:一(One)是(Yes)物流倉儲平台的(Of)建設，這(This)對物流成本的(Of)影響至關重要(Want)。在(Exist)未來國(Country)家産業布局調整後，物流倉儲平台在(Exist)國(Country)家布局中是(Yes)一(One)個(Indivual)非常關鍵的(Of)問題;另一(One)個(Indivual)是(Yes)物流信息平台的(Of)建設。未來的(Of)物流信息平台将是(Yes)基于(At)大(Big)數據的(Of)轉運中心、調度中心和(And)結算中心。物流信息平台将根據快遞公司過往業績、各路段報價、實時(Hour)運輸能力資源情況、實時(Hour)流量等信息進行相關“大(Big)數據”分析。系統将訂單數據發送到各個(Indivual)環節，由相應的(Of)物流公司完成。
此外，未來的(Of)物流企業信息系統也會得到充分的(Of)整合和(And)優化，所以(By)盡早獎勵自己的(Of)數據科學操作(Do)是(Yes)非常重要(Want)的(Of)。
國(Country)家部委提出(Out)，電子商務物流企業首先要(Want)借鑒新加坡貿易網絡的(Of)經驗，高效管理信息，搭建網絡平台，簡化所有文件流程，節省時(Hour)間和(And)成本，提高效率。第二，引進電子數據交換系統，無紙化。第三，制定物流系統電子數據交換标準，規範各方面的(Of)電子通信，必要(Want)時(Hour)對企業進行補貼，實現電子數據交換系統的(Of)可用(Use)性。四是(Yes)倉庫與配送中心配套的(Of)自動存儲與回收系統、倉庫管理系統，提高作(Do)業質量。
五、總結
正如前面提到的(Of),物流行業由于(At)其原始形式,總是(Yes)依賴于(At)數據屬性,是(Yes)數字化管理的(Of)優秀的(Of)行業作(Do)爲(For)一(One)個(Indivual)整體,和(And)詳細的(Of)幫助下視覺屏幕的(Of)相應的(Of)數據,如成本效益分析将有助于(At)提高企業的(Of)盈利能力,簡化供應鏈,提高操作(Do)能力,優化準時(Hour)交貨,确保客戶滿意度,借助預測分析
估計未來的(Of)瓶頸和(And)峰值，根據實時(Hour)數據做出(Out)重要(Want)的(Of)業務決策，等等。
如果你需要(Want)進一(One)步的(Of)咨詢數據的(Of)有針對性的(Of)建議,你可以(By)聯系我們,DataHunter專業數據可視化和(And)商業智能服務,未來也将繼續挖掘物流行業數據使用(Use)場景,通過數據管理有助于(At)促進物流企業獲得更多的(Of)效率,實現業務持續增長。
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