大數據是信息時(shí)代的典型特征，即通過(guò)收集、輸入、儲存、管理、分析對傳統數據進(jìn)行整合，在互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中其重要作用。目前大數據已經(jīng)應用在很多領(lǐng)域中，并影響著(zhù)各行各業(yè)，也有越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始關(guān)注大數據，例如菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò )的建設就是阿里巴巴公司旗下物流行業(yè)應用大數據的典型案例，通過(guò)在電商平臺和消費者共同進(jìn)行商品時(shí)間的預算和運輸，這就需要大數據的計算和支持。
那么物流行業(yè)究竟如何如大數據聯(lián)系起來(lái)？有哪些重要的數據指標？如何利用數據分析提升效能呢？小億今天想和大家聊聊這些問(wèn)題。
一、物流行業(yè)與數據指標
數據也稱(chēng)觀(guān)測值，是實(shí)驗、測量、觀(guān)察、調查等的結果，常以數量的形式給出。現代物流系統是一個(gè)龐大復雜的系統，包括運輸、倉儲、 配送、搬運、包裝和再加工等諸多環(huán)節，每個(gè)環(huán)節信息流量十分巨大，產(chǎn)生了巨大的數據流。對物流數據加以分析能夠幫助物流企業(yè)及時(shí)、準確地收集和分析客戶(hù)、市場(chǎng)、銷(xiāo)售及整個(gè)企業(yè)內部的各種信息，對客戶(hù)的行為及市場(chǎng)趨勢進(jìn)行有效的分析，了解客戶(hù)各自的偏好，了解企業(yè)內部物流問(wèn)題的關(guān)鍵所在，從而在提高服務(wù)質(zhì)量和物流效率的同時(shí)，降低企業(yè)物流成本，這就是物流行業(yè)的數據指標的意義所在。
物流行業(yè)的常見(jiàn)數據指標，大致有收貨數據，儲存數據，挑選數據，發(fā)貨數據，退貨數據這5類(lèi)。
1、收貨指標數據
收貨數據，包括到貨量，訂單數，車(chē)輛的裝載量，收貨區域大小，收貨作業(yè)時(shí)間，每天收貨SKU數等。
車(chē)輛的裝載量和卸載時(shí)間主要對于站臺設計有影響，包括車(chē)輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規劃站臺的數量。
收貨一般是比較簡(jiǎn)單的，但也有比較復雜的情形，比如新華書(shū)店圖書(shū)的收貨即是如此。因為每天到貨的品種很多，還有大量混包的情形，因此收貨要進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的處理。有些電商的收貨也比較復雜，包括要進(jìn)行QC等動(dòng)作，對收貨區的要求就不一樣。
2、儲存指標數據
貨物儲存是一個(gè)十分重要的運輸過(guò)程，庫存能力對系統的設計非常重要，但如何確定庫存是非常有講究的。除了庫存總量W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(shí)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(pán)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。在設計中，這兩種方式都要考慮，有時(shí)以托盤(pán)為主，有時(shí)以箱儲存為主，有時(shí)兩者比較均衡。
3、挑選指標數據
挑選分揀數據，包括挑選的訂單數，訂單行數，發(fā)貨量，整盤(pán)出庫量，整件出庫量，拆零出庫量是比較重要的。
在挑選管理貨物的時(shí)候，物流行業(yè)有一個(gè)非常重要的ABC分類(lèi)法，根據貨品的重要程度把貨品歸為A、B、C三類(lèi)，進(jìn)行分別管理：
A類(lèi)貨品：品種比例在10%左右，占比很??；但年消耗的金額比例約為70%，比重較大，是關(guān)鍵的少數，需要重點(diǎn)管理。
B類(lèi)貨品：品種比例在20%左右；年消耗的金額比例約為20%，品種比例與金額比例基本持平，常規管理即可。
C類(lèi)貨品：品種比例在70%左右，占比很大；但年消耗的金額比例在10%上下，此類(lèi)物品數量多，占用了大量管理成本，但年消耗的金額很小，只需一般管理即可。
在管理倉庫的時(shí)候，拿出主要精力處理主要事情，不是說(shuō)不去管理B類(lèi)、C類(lèi)的貨品。
在B類(lèi)、C類(lèi)貨品中也有相對重要和次要的貨品，可以循環(huán)使用ABC分類(lèi)法進(jìn)行分類(lèi)管理，有利于減少庫存，節約管理費用，從而降低管理成本。
揀選環(huán)節設計關(guān)注的主要是揀選、包裝和輸送問(wèn)題，因此，有關(guān)揀選的細節問(wèn)題就非常重要。如整盤(pán)出庫量、整件出庫量和拆零出庫量，這三個(gè)參數對于設計也是非常重要的。
4、發(fā)貨指標數據
在發(fā)貨階段，發(fā)貨路向、數量、車(chē)輛形式、作業(yè)時(shí)間、暫存時(shí)間等數據是發(fā)貨設計階段的基礎。分揀機的格口不可能無(wú)限增加。
因此，設計中應考慮波次問(wèn)題，以便控制格口數量。
有些物流中心的發(fā)貨區設計很小，站臺停車(chē)位很少，給發(fā)貨造成很大困難。集貨區的大小與發(fā)貨波次有關(guān)。很多小的物流中心，每天只安排一次發(fā)貨，其發(fā)貨區就要大一些。
對一個(gè)大型的物流中心來(lái)說(shuō)，一般要按照多個(gè)大波次組織發(fā)貨，每個(gè)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(zhù)大家對物流認識越來(lái)越深刻，發(fā)貨裝車(chē)環(huán)節越來(lái)越受到重視。因此，設計中也要與時(shí)俱進(jìn)，考慮自動(dòng)化系統對發(fā)貨區的影響。
5、退貨指標數據
退貨數據不是均衡的，有很大的波動(dòng)性，相關(guān)的數據有訂單數，SKU。
在數據分析中（實(shí)際作業(yè)也是如此），要將退貨收貨與退貨處理分開(kāi)來(lái)。其作業(yè)時(shí)間和作業(yè)量都會(huì )不一樣，對退貨來(lái)說(shuō)，其作業(yè)流程對于設計會(huì )產(chǎn)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。
二、數據分析與物流行業(yè)
數據分析是指用適當的統計方法對收集來(lái)的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開(kāi)發(fā)數據資料的功能，發(fā)揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過(guò)程。而具體到物流行業(yè)則是因為物流的覆蓋范圍很大，從物料計劃、采購、倉庫、生產(chǎn)計劃、配送中心和進(jìn)出口，都是數據密集的部門(mén)，都需要對數據進(jìn)行匯總分析并對運作進(jìn)行安排的關(guān)鍵部門(mén)?？偟膩?lái)說(shuō)，物流行業(yè)的數據分析有以下4個(gè)環(huán)節：
1、采購環(huán)節
采購是物流中不可忽視的重要環(huán)節之一，原材料的獲取是企業(yè)生產(chǎn)的基礎，一個(gè)好的全面的采購分析對于領(lǐng)導制定下一步采購策略是至關(guān)重要的。而在這里遇到的問(wèn)題是，如何在如此龐大的供應商中選擇適合企業(yè)自己的，如何把握好供應商的產(chǎn)品質(zhì)量，以及業(yè)務(wù)員績(jì)效如何評價(jià)等等問(wèn)題。對采購環(huán)節的數據分析可實(shí)現供應商信用評價(jià)、業(yè)務(wù)員績(jì)效考核等決策分析, 幫助企業(yè)為后續生產(chǎn)、銷(xiāo)售等環(huán)節的順 利進(jìn)行打下堅實(shí)的基礎, 為最終產(chǎn)品在質(zhì)量和成本上的定位提供科學(xué)的依據。
基于以上的問(wèn)題，在采購環(huán)節的數據分析具體步驟如下：
首先是在采購價(jià)格上進(jìn)行數據分析，分析價(jià)格波動(dòng)規律，以及尋找出可能的商機。對采購商進(jìn)行供應信用等級分析,從交付 日期、質(zhì)量、數據和價(jià)格等方面評估供應商的表現。這些數據可以從企業(yè)的財務(wù)，庫存等部門(mén)獲得。對物品延遲交貨情況進(jìn)行分析，對可能影響整個(gè)供應鏈的因素進(jìn)行抑制，防止造成更大的損失。對采購項目中某種物料下一時(shí)期的需求進(jìn) 行分析，依據物料長(cháng)期以來(lái)的采購情況，找出規律，進(jìn)行預測，從而幫助相關(guān)決策者作出正確的決策。采購成本差異分析，找出其中采購成本波動(dòng)的原因，是因為質(zhì)量問(wèn)題，還是因為交通運輸等問(wèn)題造成的成本差異，從而從根本上解決采購成本波動(dòng)的問(wèn)題。
2、銷(xiāo)售環(huán)節
數據分析在銷(xiāo)售環(huán)節應用的非常多，在現代企業(yè)的戰略寶典中，提高銷(xiāo)售利潤總是重中之中?，F代物流中，已由傳統中推式生產(chǎn)轉為拉式生產(chǎn)，如何把握客戶(hù)不斷變化的需求，更好的滿(mǎn)足顧客需求已經(jīng)成為每個(gè)企業(yè)必要思考的問(wèn)題。銷(xiāo)售處于供應鏈的最下游，也就是最能得到顧客需求信息的環(huán)節，決策者如何準確、及時(shí)捕捉到銷(xiāo)售信息，分析銷(xiāo)售情況,隨時(shí)根據歷史的銷(xiāo)售情況,對下一步的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)科學(xué)地進(jìn)行決策，成為企業(yè)是否能領(lǐng)先于競爭對手，保持企業(yè)生命活力的重要環(huán)節。
銷(xiāo)售分析需要的基礎數據主要來(lái)源于銷(xiāo)售、庫存、財務(wù)和人事等。對于零售物流等，大部分來(lái)源于POS終端系統所反映出來(lái)的信息情況。但實(shí)際中，由于銷(xiāo)售數據分析也是最煩瑣的一塊，利用率也常常不及 20%，如何能更好的利用這些有用的數據，成為我們研究的對象。專(zhuān)職銷(xiāo)售的企業(yè)數據分析：如超市，連鎖店等。在銷(xiāo)售商品數據中，哪些商品具有相關(guān)性，比如某些客戶(hù) 在買(mǎi)了牙膏之后都會(huì )買(mǎi)牙刷。這是比較顯性的相關(guān)，也有些是不明顯的相關(guān)，比如某些客戶(hù)購買(mǎi)了衛生紙產(chǎn)品后也會(huì )購買(mǎi)啤酒，這個(gè)就需要分析人員對其調查分析，這樣就可以更好的幫助企業(yè)提供更好的服務(wù)，也可以更好的進(jìn)行促銷(xiāo)等活動(dòng)。
在大量的銷(xiāo)售數據中，找到那些貢獻值最大的數據，也就是常說(shuō)的二八原則，20%的產(chǎn)品，銷(xiāo)售額卻占到總銷(xiāo)售的 80%以上，對這一類(lèi)產(chǎn)品需要重點(diǎn)關(guān)注。對某類(lèi)商品的特殊銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析，在銷(xiāo)售數據中，可能發(fā)現某類(lèi)商品銷(xiāo)售走向發(fā)生重大變化，對該類(lèi)商品給予關(guān)注，找出原因，更好的進(jìn)行采購。對滯銷(xiāo)商品進(jìn)行統計分析，找出哪些商品滯銷(xiāo)，為什么滯銷(xiāo)，有什么好的方法處理這些滯銷(xiāo)商品等等。這些銷(xiāo)售數據都可以進(jìn)行分析，以便更好的實(shí)行CRM（客戶(hù)關(guān)系管理）。多角度分析銷(xiāo)售成績(jì)，根據銷(xiāo)售數量，銷(xiāo)售金額，或者是為某新產(chǎn)品打開(kāi)市場(chǎng)等等角度來(lái)對銷(xiāo)售員進(jìn)行銷(xiāo)售數據分析，并據此展開(kāi)績(jì)效管理工作。
3、運輸環(huán)節
運輸起著(zhù)消除物流生產(chǎn)地與消費地之間空間錯位的作用，運輸在物流中通常占有大量成本，并且難以控制，給企業(yè)帶來(lái)了不小的風(fēng)險，如何更好的改善運輸狀況，是物流企業(yè)中考慮最多的問(wèn)題。建立智能交通系統，通過(guò) GPS與 GIS等先進(jìn)的物流信息技術(shù)，對整個(gè)運輸情況進(jìn)行跟蹤處理，防止運輸過(guò)程中可能遇到的各種問(wèn)題。同時(shí)通過(guò)GPS通信導航，可以為車(chē)輛提供及時(shí)的路面信息與道路狀況，為其選擇最佳路線(xiàn)與實(shí)時(shí)導航，也可以對公司內部所有車(chē)輛的運營(yíng)數據，如GPS定位跟蹤數據、車(chē)輛的行駛時(shí)間、行駛距離、完成的噸公里數進(jìn)行分析，以其發(fā)現內在的規律，從而更有效地進(jìn)行企業(yè)的物流運輸規劃。
4、財務(wù)環(huán)節
對物流企業(yè)財務(wù)環(huán)節進(jìn)行數據分析，可以滿(mǎn)足企業(yè)領(lǐng)導對各業(yè)務(wù)部門(mén)費用支出情況查詢(xún)的要求, 并實(shí)現了對應收款、應付款的決策分析，綜合改善企業(yè)的財務(wù)運行狀況。對物流企業(yè)財務(wù)環(huán)節進(jìn)行數據分析，還包括分析各種材料成本在產(chǎn)品總成本中所占的比重，分析其與實(shí)際生產(chǎn)情況是否相符，存在什么樣的差距以及產(chǎn)生這種差距的原因，從而發(fā)現采購活動(dòng)中可能存在的漏洞。對物流企業(yè)各部門(mén)的財務(wù)數據進(jìn)行分析，發(fā)現其可能存在的壞賬，以及不正常金額出入情況，發(fā)現企業(yè)的不正常運作，為管理者更好的管理下面分屬企業(yè)提供決策支持。
物流企業(yè)財務(wù)環(huán)節數據分析，不應僅局限于本公司內部，還應該擴展到客戶(hù)與供應商甚至整條供應鏈上的各節點(diǎn)的財務(wù)數據。如對客戶(hù)財務(wù)交易情況進(jìn)行數據分析，比如客戶(hù)的 欠款時(shí)間，欠款次數，金額等等，以此為依據建立客戶(hù)信用等級，為客戶(hù)管理提供參考數據。 對供應商的財務(wù)交易數據進(jìn)行分析，甚至對其采購情況、收支情況以及財務(wù)健康情況進(jìn)行數據分析，從而更好的選擇財務(wù)穩健、信譽(yù)良好的供應商，從而提高企業(yè)自身的競爭力。
三、物流行業(yè)常用數據分析工具
1、EXCEL
EXCEL電子表格軟件是一個(gè)看起來(lái)比較直觀(guān)的工具，物流也是一個(gè)以直觀(guān)的實(shí)物流動(dòng)為基礎的部門(mén)，但它們的結合并不是直觀(guān)，因為EXCEL電子表格軟件是物流引起的信息流的表現載體，必須以一定的邏輯順序來(lái)進(jìn)行組織安排，才能正確又高效進(jìn)行物流供應鏈數據處理工作。
在日常的數據處理中，常用的 EXCEL電子表格軟件函數有 VLOOKUP、RIGHT、LEFT、MID、SUMIF、INDEX、 MATCH 等。另外，通過(guò)對EXCEL電子表格軟件功能的深度挖掘，如 VBA(Visual Basic For Applications)發(fā)揮EXCEL電子表格軟件的更深的應用，解決數據統計分析中的各種難題，能大大提高辦公效率。 總的來(lái)說(shuō)，EXCEL 電子表格軟件是一個(gè)集數據表、工作函數、VBA 應用程序和強大的報表處理于一身的強大工具。
2、MATALAB
MATLAB是由美國 MathWorks 公司發(fā)布的主要面對科學(xué)計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環(huán)境。 它將數值分析、矩陣計算、科學(xué)數據可視化以及非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中。MATALAB強大的計算功能，能解決許多物流企業(yè)遇到的數據分析難題。
如物流領(lǐng)域的運輸環(huán)節，為了降低物流成本，我們有必要研究如何組織物資調運才能使總運輸成本最少這一重要問(wèn)題。研究物資運輸過(guò)程中最優(yōu)的運輸方案,需要在滿(mǎn)足各種資源限制的條件下,找到使運輸總成本最少的調運方案。實(shí)踐中 通常是通過(guò)建立數學(xué)模型,用定量分析的方法來(lái)解決這一問(wèn)題。由于此類(lèi)問(wèn)題所涉及的條件變量較多,一般的數學(xué)方法運算難度較大,結果不容易求出。而線(xiàn)性規劃法則是最優(yōu)化問(wèn)題領(lǐng)域中最簡(jiǎn)單、最基本和使用最廣泛的方法。而傳統的手工解決方式存在著(zhù)效率低、計算繁瑣、數據易丟失等缺點(diǎn)，因此利用MATLAB軟件來(lái)計算出最佳結果是很有必要的。利用MATLAB的優(yōu)化工具箱，可以求解線(xiàn)性規劃、非線(xiàn)性規劃和多目標規劃等多種問(wèn)題。此外，它還提供了線(xiàn)性、非線(xiàn)性最小化，方程求解，曲線(xiàn)擬合，二次規劃等大中型問(wèn)題的求解方法，為優(yōu)化方法在工程中的實(shí)際應用提供了更方便、快捷的途徑。
3、物流中心倉儲信息大數據平臺
該工具主要是以億信華辰的指標管理平臺和大數據實(shí)時(shí)分析平臺兩種產(chǎn)品為主搭建的倉儲信息大數據平臺。下面小億以?xún)|信華辰為某國家級研究所搭建的物流中心倉儲信息大數據平臺為例為大家講解。
為建立物流中心倉儲信息大數據平臺，承載運營(yíng)管理過(guò)程中需要收集、統計的倉儲數據，支持倉儲管理人員的日常工作，提升數據應用價(jià)值，該研究所18年下半年開(kāi)始著(zhù)手搭建倉儲管理系統。平臺建設充分考慮業(yè)務(wù)需求，滿(mǎn)足靈活的數據查詢(xún)及分析需求，用戶(hù)可針對系統內的指標、維度進(jìn)行項目信息查詢(xún)。完善倉儲管理信息化系統，突出效率管理、時(shí)間管理和流程運行管理，針對物流過(guò)程和物流數據實(shí)現鉆取、穿透分析，建立物流中心倉儲信息的數據分析體系。
（1）平臺方案