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大哥很IT 数据老手Lv5
发表于2019-8-14 09:49
楼主
本帖最后由 大哥很IT 于 2019-8-14 09:54 编辑
基础数据
做物流规划设计时，人们往往对设计指标感到茫然，对新员工尤其如此。有些设计人员比较急躁，一上来就急于做方案、画图，结果画来画去，就不知道自己到底要做什么了。耽误了不少时间不说，设计方案要么不知所云，要么离题万里，对用户是一个很大的伤害。
一个良好的设计习惯，往往是应该首先明确设计目标，了解清楚设计要求之后，再去动笔，就比如写文章，总应该先确定写什么主题，目的是什么，给谁看，然后才开始写提纲、反复推敲提纲、找好素材和参考资料，再动笔写，然后再反复推敲、修改润色。不然，就很难写成一篇有质量的文章。画图虽然很重要，但到底只是一种比较简单的劳动，而画什么，表现什么主题，达到什么目标才是设计的关键。
设计是如此，对一个设计方案的评价也是如此。我遇到很多客户要求评价一个总体的方案，其实这是很难的。其中关键的一点就是，方案是设计需求的响应，对方案进行评估，首先要对设计目标进行分析和评估，这才是根本。
数据分析是一件很严肃和需要专业知识的工作，并非仅仅对数据进行简单的加减排列组合就可以了。我特别反对那些不注重数据分析的客户。一项设计，设计指标是基础。基础出现问题，你选用的设备再好，系统再先进，也是于事无补的。
其实物流仓储系统的规划设计也没有那么难，关键一点是需求要清楚明确。而需求是可以用数据来描述和定义的。一个项目，其关键数据也就那么几个而已，如收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等，并不难掌握。本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。
在进行系统性描述之前，一定要清楚物流的作业当量最后是以小时来计算的（当然还可以细化到半小时，甚至更小单位）。所以，我们所有的物流量，最终要以小时当量来计算。然而，从用户那里得到的实际的设计指标，很可能是年度的作业纲领，如年配送100亿。这个数据非常重要，却也是非常不确定的，因为从这个指标推导下来，就会看到，每年的作业天数、每天的作业时间、货物的价值、仓库库存周转次数等，对最终设计都有很大的影响。所以，这些关联数据应该是要首先明确的。
假设设计纲领是G(年配送目标，亿元)，单箱价格是p，则年度总配送箱数是：Q = G/p
假设每年作业天数是N（天），每天工作时间是t，则每小时的作业量是：q = Q/N/t
如果库存周转天数为D，则库存量的计算公式如下：W = q*t*D
以上的数据关系都很容易推导，但在实际中要注意的是：不同的作业，其作业时间可能是变化的，如高峰时期每天作业时间要大于平常作业，发货时间有时也与收货时间不同等，会增加计算和分析的难度。
在进行具体数据分析时，还要明确箱与托盘的对应关系。托盘一般选择标准托盘（1200*1000），假设平均的满盘量为n，则库存托盘数应为：P = W/n
当然，在描述具体数据时，要区分收货、发货还是退货，每一个作业也许是不一样的。很多时候，用户是不清楚这些差异的，或者表述不清楚，那么我们就应该将自己的经验或理解进行分享，以便双方达到认识的一致。
物流数据分析主要分析哪些数据？
1 、收货有关的数据
与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。
车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。一般情况下，还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。
收货一般是比较简单的，但也有比较复杂的情形，比如新华书店图书的收货即是如此。因为每天到货的品种很多，还有大量混包的情形，因此收货要进行专门的处理。有些电商的收货也比较复杂，包括要进行QC等动作，对收货区的要求就不一样。
很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说，将一年（或一定时间）的收货量除以一年（或一定时间）的实际工作天数，即得到平均每天收货量，一年中最大收货量的一天，即最大收货量。在实际上设计中，如果按照平均值设计，则使得加班的天数会很多；如果按照最大值进行设计，则会出现工作很不饱满，设备闲置的现象。因此，一般取平均值和最大值之间的某个值进行设计，具体要根据实际需要确定，发货也有这种情况。
2 、储存有关的数据
库存能力对系统的设计非常重要。但如何确定库存却是非常有讲究的。除了库存总量W以外，还要考虑SKU数，以及各种存储方式下的库存要求等。很多情况下，仓库的设计并非是单一的。所以，设计的时候就要清楚库存的方式是什么，有什么要求。
一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存（分为立体库和平面库两种最基本形式）和以箱为单位储存。当然还有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有条状物（如钢材），异形物品（如服装的挂装等）等，不再详述。在设计中，这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。
计算库存能力当然与箱规有关，也与平均库存天数有关，这是基础。SKU对库存分配的要求有很大的制约作用，往往与作业面设计有关。此外，发货量对于库存设计也有非常大的影响，如拆零量，就要求对拆零区有一定限制。
库存ABC分析也是非常重要的，对于仓库设计起到重要作用。一般情况下，库存ABC分析结果决定了储存形式，ABC的定义将随着不同业务有所不同，要因地制宜。实际操作中，往往要对够托盘，够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析，以便正确决策。
随着电子商务的兴起，SKU不断扩大，ABC分析尤其重要。此外要注意的一个趋势是，箱式存储方式越来越受到重视，其占比越来越高。也影响库存的分析。
再计算储存能力时，人们普遍对库存充满率感到困惑。一般情况下，我们知道，托盘或货箱并不能完全被充满，而为了满足作业的顺利进行，货位也不能完全被充满。因此，要留有余地，这两个系数在不同的案例中会有差异，但都不应该忽视。
3、 拣选有关的数据
拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的设计数据。
发货ABC分析同样重要，要注意的是：发货ABC分布与库存ABC往往是不相同的，分析时要注意加以区分。
拣选环节设计关注的主要是拣选、包装和输送问题，因此，有关拣选的细节问题就非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量，这三个参数对于设计也是非常重要的。
一些基础信息也是要清楚的，如拣选效率、播种效率和包装效率等，有些可以通过其它项目经验获得，有些应进行实际测量。需要指出的是，测量结果与作业流程、工位设计以及测量方法有关，有时很难确定一个准确的结果。
不同的拣选方法其效率差异很大，这是设计要特别考虑的地方。事实上，采用什么样的技术手段，对设计结果影响甚大。这一些问题，在数据分析时，就应该有所考虑。
4 、发货有关的数据
发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。
众所周知，分拣机的格口不可能无限增加。因此，设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。有些物流中心的发货区设计很小，站台停车位很少，给发货造成很大困难。
集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流中心，每天只安排一次发货，其发货区就要大一些；对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。这在设计中是要注意的。
随着大家对物流认识越来越深刻，发货装车环节越来越受到重视。因此，设计中也要与时俱进，考虑自动化系统对发货区的影响。
5 、退货有关的数据
退货很重要也很困难，但容易受到忽视。
在通常的数据分析中，退货分析也是不充分的。事实上，退货与收货的过程是不一样的。这主要是因为退货收货需要处理的数据量远远大于普通收货。
退货作业不是均衡的，有很大的波动性。因此，在数据分析中（实际作业也是如此），要将退货收货与退货处理分开来。其作业时间和作业量都不会一样。
对退货来说，其作业流程对于设计会产生影响。一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。
要注意的是，退货有两种形式，其一是终端退回到物流中心；其二是物流中心退回供应商或者报废处理。两者差异是很大的。在数据分析时，要分别对待。
6、其它
数据分析很重要，也有一定难度，这是需要指出的。经验和专业知识对于数据分析很重要。此外，数据分析结果必须得到用户确认才能用于设计。
对一个数据样本的预处理，是分析数据的第一步。什么数据是有效的，什么是无效的，要有明确的规则。剔除无效数据对于数据分析是很关键的一步。当然，要做到这一点，除了认真调研和分析外，经验和常识也很重要。
数据要有典型性，因此，数据量不能太少。比如，一年四季的数据是变化的，一个季度之中的数据也是变化的。每月、每周、每天，甚至每个小时的变化如何，要有系统的分析。一个静止的和孤立的数据是没有意义的，必须与系统环境相关联。这一点也很重要。
有时，数据分析与方案设计不是一个人，这时就需要注意沟通。数据分析不可能完全独立进行，它需要与设计方案相匹配，正因为如此，每个项目的数据分析的重点也是不一样的。
数据分析人员至少要对设计需求有所了解，才能知道如何分析数据，如何从成千上万的数据中找到规律并抽出有用的东西。
最后要说明一点的是，数据分析的结果并不是直接应用于设计，而是要据此提出设计指标。其中有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等，有些却会变化剧烈，如设计指标等。这些除了经验、行业情况能够提供帮助外，关键的是要认真分析，找出规律。在这个过程中，充分的调研，与用户充分的沟通尤其重要。
关于EIQ分析
EIQ分析对于物流规划设计与物流管理都是非常重要的分析方法。其中E(Entry)表示订单，I（Item）表示品项数，即SKU数，Q（Quant）表示数量。
EIQ分析的分析项目主要有：
1）EN分析：即每张订单的订货品项数量分析。
即通常所说的订单结构或订单行数分析。EN分析可以对订单行的分布情况做出准确判断，从而对拣选策略尤其是拆零方式提供指南。比如说B2C电商业务，其订单行很少，而对于医药的B2B配送，每张订单的行数会较多，两者在设计上的处理方法是不一样的。
2）EQ分析：每张订单的订货数量分析。
对一个订单的每行数量进行分析，就可以获得订单结构的基本情况。对一个订单行来说，会存在整件和拆零两种情况，因此，订单的分布情况还可以指导对库存分布、拆零拣选的具体设计。
3）IQ分析：每个单品的订货数量分析。
这种分析主要用于库存ABC分析。库存ABC对于仓库库存结构设计和拣选系统的设计都有非常重要的作用。
4）IK分析：每个单品的订货次数分析，也即产品订货的频率。
这是与发货ABC相关的指标。发货ABC分析对于货物存放的策略、补货策略，以及拣货策略的设计都是至关重要的。EIQ分析一般是对历史数据进行。用于设计的分析，旨在确定订单结构和库存结构。对运营管理而言，EIQ分析则常常用于对实际运营的优化，如ABC分析即使如此，可以根据一段时间的ABC分析结果，及时调整库存的结构，以期达到提高拣选效率的目的。对一项设计而言，一般应选取1年以上的数据比较适宜。太少的数据可能缺乏代表性。当然也有例外，如数据量本身就不够，那就只有从行业中其他企业的数据中寻找规律了。
文章来源互联网
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