无论是刚进入职场的物流从业者，仍是“久经沙场”的物流办理或许规划人员，在面临纷繁复杂的物流数据进行剖析的时分多多少少都会遇到瓶颈，乃至一筹莫展。其在进行数据剖析时遇到的难点归纳起来根本会有以下几种状况：

面临一个新的职业的时分不知道怎么下手进行数据剖析；

不知道剖析什么数据；

不知道有哪些数据剖析办法；

数据剖析不系统，无法提出系统性的优化主张与战略来说服领导或许客户；

针对以上难点问题，本文提出四种仓储物流规划中中心的数据剖析办法处理相关问题，供参考。

ABC剖析办法——可用于处理仓储中的分类问题

难点概述：仓储中物料种类繁多，什么物料是需求要点办理的物料？这些物料需求放在什么位置能够削减重复的仓储作业，提高功率和资源使用率？

面临以上难点，能够选用ABC剖析办法进行处理。ABC分类剖析办法经过对物料的需求量和频次进行剖析能够将要点物料区分出来进行要点关注。再经过对客户的需求量进行ABC剖析，能够将要点客户区分出来，优先处理，或许选用供应链协同的方式调整物流计划，在可控的范围内提出更利于仓储作业的战略。

除此之外，还能够进一步选用ABC的复杂性剖析办法，将物料分类和仓储系统仿真去结合，能够愈加展现出不同的物料分类对仓储各个环节的作业在作业功率和资源本钱上带来了哪些不一样效果。

EIQ剖析办法——可用于处理拟定分拣作业方式问题

难点概述：仓储日常运营办理中每天需求接纳很多的订单，同时这些订单也需求立即被处理。那么这些订单到底有什么样的特色？有没有或许使用订单的相关特征去对仓储作业稍作调整以提升仓储作业功率？

面临以上难点，能够选用EIQ剖析办法进行处理。例如经过对每张订单中订货品项数量进行计算，得出数值，便能够为分拣战略的优化打下根底。其根本的应用思路在于：在对EIQ剖析办法进行一般性应用时，能够计算出EN、EQ、IQ、IK等根底数据特征，然后对仓储中的订单物料的特征进行观测。与此同时，所剖析的目标再进行两两穿插剖析，订单特征的体现会愈加深入。

一方面EIQ剖析办法能够结合上述ABC分类剖析办法应用所得出的分类，进一步发掘仓储作业的优化空间，例如应该选用摘果拣选仍是选用播种拣选。另一方面，EIQ剖析办法能够与仓储系统仿真结合，然后能够拟定出愈加准确的仓储战略，例如拟定分拣战略中的批次等等。

EOQ剖析办法——可用于处理合理化仓库的库容问题

难点概述：当仓库呈现爆仓，无法存放更多的货品时，往往需求对仓库中的货品的库存进行操控，但选用什么样的办法能够站在仓储的视点向公司提出合理的库存或许库容战略？

面临以上难点，能够选用EOQ剖析办法进行处理。EOQ是订货量（补货量）拟定的其中一种办法，它的重要意义在于将仓储本钱放到了模型中进行计算，然后添加了"仓库空间"这样一个限制性要素，以便归纳评价补货量是否合理。再加上安全库存作为缺货危险的预警，使得仓储服务愈加具有保障。

当然EOQ并非处理以上难点的仅有办法，还能够结合自身仓储在供应链中的特色进行办法的调整。

PCB剖析办法——可用于处理选择合理仓储设备问题

难点概述：仓储作业中经常会呈现包装的变化，然后添加仓储办理的难度。例如产品时入库的时分选用托盘进行包装，而出库时则需求采纳箱或许盒的包装单元，在仓储作业中需求经常进行拆零作业、拆托作业，使得仓储中物料的包装或许存储单位不停的转化。怎么经过数据剖析来为应对以上状况提出愈加合理的设备装备主张？

面临以上难点，能够选用EOQ剖析办法进行处理。PCB剖析办法是从存储单元的视点将物料进行了细分，每种物料入库时是什么物流单元，存储时是什么物流单元，分拣与出库时又是什么物流单元，借助该办法都能够一一对进行剖析，并且将其物流单元的标准进行计算，再将其与作业量进行结合，然后成为仓储设备选配的重要支撑依据，还可带来存储单元的优化。

除此之外，假如还需求愈加细颗粒度对仓储物流发生的数据进行剖析，还能够将PCB剖析和ABC剖析、EIQ剖析进行穿插剖析，然后细分出几十类以上的物料、订单或许客户地点仓储中的特征。

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