如何学习物流规划?以物流规划中的数据分析为例

仓储
环球物流咨询规划
黄尧笛
2018-10-02 · 18:15
[ 亿欧导读 ] 物流规划的核心在于物流资源的配置,而资源的配置方式需要通过数据分析得到支撑和规划方向。以仓储规划为例,其主要内容可以分为:仓储中设施布局、流程配置、人员配置、设备配置四个方面,这四个方面都有相对应的规划分析方法。
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物流规划是一项系统、庞杂的工程,所涉及的学习内容也较为复杂和抽象。本文以数据分析作为物流规划学习的一个切入点,通过介绍物流规划中进行数据分析的原因、数据分析中数据的来源,并且以物流仓储规划中一种具体数据分析方法(EIQ)为例讲解进行数据分析时的一些思路,希望物流从业者与物流学生能够通过掌握具体的一些方法和思路来不断积累自身关于物流规划的相关知识和思维。

1、物流规划中为什么要进行数据分析?

物流规划的核心在于物流资源的配置,而资源的配置方式需要通过数据分析得到支撑和规划方向。

以仓储规划为例,其主要内容可以分为:仓储中设施布局、流程配置、人员配置、设备配置四个方面,这四个方面都有相对应的规划分析方法。

例如,进行设施布局时可以利用SLP法,进行流程的配置时,可以利用EIQ分析法对企业业务特征进行分析,进而匹配相对应的流程,人员和设备的配置也都是根据相关的方法进行的。

与此同时,EIQ分析法是基于对数据进行分析进行,SLP分析也需要数据分析作为支持,所有企业运营所产生的数据中,有的数据可以直接帮助形成分析报告,也有的数据是作为仿真模拟的输入,得出相应的特征。总之,数据分析是进行物流规划的基础和切入点。

2、物流规划中分析哪些数据?

从获取方式上看,分析的数据可以分为来源于人工采集的数据、来自ERP的数据或来自TMS、WMS的数据,这些不同类型的数据都可以作为用来进行分析的数据。从逻辑上看,数据的来源可以根据流程进行分析,例如物流仓储数据从流程上看,可以分为入库数据、检验数据、出库数据等等。

物流仓储数据流程图

3、进行数据分析的思路——以EIQ分析为例

物流仓储数据流程图

1、处理直接获取的数据

企业数据整理

在进行数据分析之前,我们必须先对能够直接获取的数据进行处理。我们所分析的数据中很多来源于企业的信息系统,例如:ERP、TMS、WMS、SPA等,不同的来源数据字段、格式、数据量都不同,而且数据的准确性也不能完全保证。

对于物流规划来说,物流规划需求的数据与能够从企业信息系统中直接导出的数据存在区别,很多物流规划所需要数据中的字段无法直接从原始数据中得到。从企业所获取的原始数据需要进行一定的处理之后,才能为物流规划的使用数据,例如要将企业信息系统中的入库数据明细表中的部分字段删选,部分字段需要根据企业实际运营特征进行转化后成为物流规划所需要的入库单。

2、掌握具体数据分析方法——以EIQ分析为例

物流仓储数据流程图

业务需求特征分析

EIQ 分析的主要内容是对订单数据进行统计,并以图形的方式表现出来,通过分析客户订单,从中得出订单的特征与物流活动的特征,以此作为物流规划设计的依据。而EIQ 分析,是利用“E”、“I”、“Q” 这三个关键要素来进行出货特征的分析,其中,E是指订单;I是指品项;Q是指数量;同时可以加上N和K作为辅助分析的要素,N是指订单行数,K是指频次。

其中,EN 分析是针对每张订单对应的订单行数进行分析,也称为每张订单的订货品项 数量分析。EN 分析的总体目的在于找出店铺的订货特征,例如,这种特征可以描述为: 在既定的订货模式下,店铺是高频率小量订货还是低频率的大量订货。

EQ 分析是针对每张订单的订货数量进行分析,EQ 分析的目的在于了解订货的数量情况,了解店铺的需求特性。它对物流设计有如下具体作用:

一是有助于集货区空间规划通过 EQ 平均量,即每张订单的平均出库量可以帮助估算配送车辆需求与备货区域空间需求。

二是有助于进行能力数据的预测通过 EQ 分析,可以了解店铺的订货数量,区分哪些是大量销售的畅销物料、哪些是滞销产品,以掌握店铺对物料的需求特性。历史 EQ 数据可作为销售预测的重要参考,是预测未来物流流量的依据。

除此之外,还可以结合辅助分析要素I和K分析,IK 分析主要用于指定不同品项的存储策略。IQ 分析针对每个物料的订货数量进行分析,以归纳出物料的需求特性。它对物流设计具体作用如:进行 IK 与 IQ 的交叉 ABC 分析,将 IK 与 IQ 交叉后可 以得到九种 ABC 分类的组合。

3、避免陷入数据过度分析

总体来说,数据分析是进行物流规划的一种手段,但在进行数据分析的同时不能过分依赖数据,如果过于依赖数据容易陷入数字陷阱中。从技术手段上,首先将数据进行标准化,然后通过统计工具或者仿真工具,对数据进行可视化、拟合,找到其特征,返回到业务层面,找出异常点或者问题点,帮助确定解决方案的方向,并且数据特征出现后,需要多与客户的业务人员进行沟通确认,避免被数据误导。

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