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用数据思维让物流效率更高

在不久的将来,丰巢充电的“系列”正在引起人们的关注。据最新消息,风超已经调整了收费策略,免费存储时间延长了6小时,并在周末和节假日免费提供一个月的会员资格和办公大楼。到目前为止,之前的“抵制”已经和社会各界握手并再利用了nest快递柜。


快递柜作为人们社会生活的重要组成部分,已经被证明是一大批一线、二线城市上班族日常生活中所需要的。另外,快递柜作为物流行业的“最终客户”,对于提高物流周转效率、节约人工成本具有重要作用。

这里我们要谈谈物流行业。2020年新冠肺炎疫情期间,物流已成为保障民生的重要环节。是否跨省市医疗物资的运输,新鲜和日用品的分布在社区,或产生的巨大需求激增的在线消费,物流业已经证明它能够安全有效地发货全国全面。

2020年物流业数据尚未发布,但2019年全年数据显示,2019年社会物流总成本约为14.1万亿元,比2018年同期增长6.0%。从增长率来看,呈下降趋势。物流行业的从业人员认为,从运输、配送、跨境、物流服务分离的角度来看,物流行业的供应链服务能力还有很大的提升空间,他们开始思考如何提高物流效率。思考如何实现最优成本和最小资源;思考如何持续改进和优化……今天,我们将从物流行业的现状出发,谈谈物流行业的数据思维。

一、物流企业的现状

虽然我国社会物流总费用的增长速度可能会放缓,但总费用仍在上升。在我国物流业总量和增量持续增长的过程中,我们发现我国物流业的总成本仍然偏高,我国物流业存在组织效率低、信息不对称等长期问题。


随着时间的发展,行业长期存在的问题越来越突出,这将进一步加剧物流服务的供需矛盾。

因此,越来越需要改变物流行业的传统运营模式,提高物流行业的运营效率,降低社会物流的成本。进一步降低社会物流总成本是促进社会经济高质量发展的重要保障之一。一般来说,物流企业往往存在以下问题:

货源不稳定,行业竞争激烈,利润率低;

吞吐量的增加给库存管理带来了更多的困难;

(3)人才成本高,高素质人才招聘难;

自有车辆管理成本高,存在很多隐患;

信息化程度低,可控性差,难以服务好客户。

在沟通的过程中,一些实践者也向舒雄透露了税收压力和国家政策的难点。面对宏观调控下的市场环境,我们更应该关注和能够做的,仍然是利用自身现有的资源提高资源产出的效率。例如,使用数据思维来运行物流业务。

2整理现代物流业相关数据

在信息时代的今天,物流行业已经摆脱了人工控制,转向了信息管理。与此同时,它也从单一的管理环节转向了替代和系统化的管理。

在目前的物流系统中,运输、仓储、货运和配送环节没有边界。因此,首要的问题是整合资源,使其充分、有效、高效、协调。当吞吐量和并发性达到一定程度时,只有数据的方式才能实现更好的跟踪分析和部署。


对于一个物流项目,其要害数据包括:收货数量、发货数量、库存、拆零数量、库存单位等。在我们进行系统描述之前

,必须清楚的是,后勤的运作等价最终是以小时来衡量的(并且可以分解为半小时甚至更小的单位)。当然,如果我们每年做手术,比如说,每年100亿美元。我们明确一下,这是一个非常重要但又非常不确定的数字。如果从这个政策推导出,实际操作过程中存在很大的不确定性,如年度操作天数、每日操作时间、货物价值、仓库库存周转次数等。

相关数据排序:

(1)假设规划大纲为G(年度配送政策,1亿元),每箱价格为p,则全年配送箱总数为:Q=G/p

(2)假设运行天数为N(天)/年,运行时间为t/天,则每小时运行量为:q=q/N/t

(3)如果存货周转日为D,存货核算公式为:W=q*t*D

上面的数据链接很容易获得,但在实践中,应该注意的是:不同的操作,操作时间可能会改变,如每天的高峰期操作时间大于常规操作,交货时间与收到货物有时是不平等的,会计和分析的难度将会增加。

(4)在进行具体数据分析时,应明确箱与托板之间的对应连接。托盘一般选用标准托盘(1200*1000),假设均匀满盘数量为n,则料盘数量应为:P=W/n

当然,在描述具体数据时,要区分收货、发货和退货。每个工作都可能不同。物流系统应该清楚地标记这些差异。

三、如何做好物流行业数据分析?

当我们理解数据之间的关系时,我们需要逐层分析数据背后的含义,从而找到可以提高整体运营效率的方向。

1.与收货有关的数据


收货一般比较简略,但也有比较复杂的图片,如新华书店的图书,由于每天到货的品种很多,还有大量的混包图片,有必要对收货进行特殊处理。目前,很多电子商务收货也比较复杂,包括QC(QUALITYCONTROLLER)等动作。但总的来说,与收货相关的数据包括到货数量(箱数)、订单号、车辆装车量、收货区域大小、收货操作时间、每天收货SKU数量等。

在接收货物的过程中,还要注意车辆的装车量和卸货时间,这与平台规划密切相关。就像重要的客运枢纽应该有一个明确的时间表,收获平台规划包括车辆的大小,装载能力等。一般还要分析卸车的方法、速度,以便规划车站的数量。

许多人对高点均匀性和算术均匀性对规划的影响知之甚少。简而言之,用一年(或某段时间)的收货天数除以一年(或某段时间)得到统一的每日收货天数,全年最大收货天数,全年最大收货天数。在实际规划中,如果按照统一的价值规划,会使加班的天数会很多;如果按照最大价值进行规划,会出现工作很不满、设备闲置的现象。因此,规划时一般取统一值与最大值之间的一定值,根据实际需要确定,交付也存在这种情况。

2.与存储相关数据


整个物流系统的库存能力是非常重要的,因为库存的确定是这个环节所要注意的。除库存总量W外,还应考虑不同存储方式下的SKU编号和库存需求。

在许多情况下,仓库规划不是单一的。所以当你计划的时候要清楚

库存的方法是什么?需求是什么?

一般的存储方法分为两种主要的存储方法:托盘存储单元(分为立体存储和面存储两种最基本的方法)和箱存储单元。当然,也有其他的方法,如包装、麻袋、松散材料等,也有条状(如钢材)、异形物品(如挂衣等)等。在规划中,这两种方法都要考虑,有时到托盘,有时到箱子储存,有时更平衡。

会计上的存货量当然与盒规有关,但也与日统一存货有关,这是根本。库存单位对库存分配的需求有很大的制约作用,库存分配往往与经营计划有关。此外,出货量对库存规划也有非常大的影响,例如拆解量,需要对拆解面积有一定的限制。

这里推荐ABC分析,也被称为帕累托分析、德鲁克1963年促进整个社会现象,这种方法使ABC方法提高企业管理效率的一般使用方法,它的基本原理可以总结为“主要和次要的区别,分类管理,将管理对象根据事物在技术或经济方面的主要特征分为A,B,C三个类别,以班级管理为主要对象,多数为少数,差别极其重要,一般差别到管理的实施。

库存作业成本法(ABC)分析非常重要,在仓库计划中起着重要的作用。一般情况下,存货ABC分析结果决定了存货的储存方法。这里要注意的是,ABC的定义会因事而异,要因地制宜。在实践中,为了做出正确的决策,经常需要分析有足够的货盘和足够的1/2货盘的sku以及这些sku的股票份额。

随着电子商务的兴起和SKU的扩展,不仅ABC分析变得尤为重要,而且您还应该注意的一个趋势是,盒子存储正得到越来越多的关注。对库存分析的影响是,在考虑存储容量时,人们普遍对库存积压感到困惑。一般情况下,托盘或盒子不能完全填满,为了满足平稳运行,空间也不能完全填满。因此,要留有余地,因为这两个系数在不同的情况下是不同的,但这两个系数都不应忽略。

3.与拣选有关的数据


选定的订单数量、订单行数量和发货量是重要的计划数据。配送作业成本法分析同样重要,应该注意:配送作业成本法和库存作业成本法往往不一样,分析时要注意区分。

选择计划的主要关注点是选择、包装和交付。因此,选择的细节是非常重要的。例如,整个磁盘出库的体积,整个磁盘出库的体积和出库的体积,这三个参数对于规划也是非常重要的。

一些基本的信息也应该是清晰的,比如采摘力,农作力和包装力,有些可以通过其他项目经验获得,有些需要通过实践来衡量。该要求指出测量结果与工作流程、工位规划和测量方法有关,有时很难确定准确的结果。

不同的选择方法之间的功率差异是非常大的,这是当地规划的一个特殊考虑。事实上,所使用的技术可以对规划结果产生重大影响。这几个问题,在进行数据分析时,应该加以考虑。

4.交付相关数据


送货路线、数量、车辆方式、作业时间、临时存放时间等数据是送货计划阶段的基础。我们都知道,分选机的格口可能不会无限增大。因此,在规划时应考虑波动阶数问题,以控制开孔数。一些物流中心的配送区域规划非常小,平台停车位很少,使得配送非常的死气沉沉

很难做的。

收集区域的大小与货物的数量有关。许多小型物流中心,每天只有一次组织货物的交付,交付面积将更大,对于一个大型物流中心,交付通常是根据多个组织大型波子单元,每一个都有几个小波子单元,从而大大减少了对收集区域的需求。这在计划中很重要。

随着大家对物流的了解越来越深入,航运和装车环节越来越受到重视。因此,考虑到自动化系统对交付区域的影响,规划也要与时俱进。

5.与退货有关的数据

回报很重要也很困难,但很容易被忽视。在通常的数据分析中,收益分析也不稳健。事实上,退货的过程和收货的过程是不一样的。这主要是由于处理回执所需的数据量比一般回执大得多。

收益操作不平衡,波动较大。因此,在数据分析中(实践中也是如此),应将退货的接收与退货的处理分开。时间和工作量将会不一样。

在退货的情况下,与计划相关的操作流程会产生影响。一般数据,只能提供退货数量,包括订单号、订单行、SKU、数量等。需要注意的是,退货有两种方式,一种是终端退回到物流中心;另一种是物流中心退回到供应商或报废处理。差异是巨大的。在分析数据时,分别对待它们。

四、电子商务企业如何在大数据时代更好的发展?

随着网上购物越来越方便,电子商务物流已经成为物流业一个很有前途的部分。随着商品种类的多样化,越来越多的物流企业参与到电子商务中来。

其实我们应该特别注意两个方面的建设:一是物流仓储平台的建设,这对物流成本的影响至关重要。在未来国家产业布局调整后,物流仓储平台在国家布局中是一个非常关键的问题;另一个是物流信息平台的建设。未来的物流信息平台将是基于大数据的转运中心、调度中心和结算中心。物流信息平台将根据快递公司过往业绩、各路段报价、实时运输能力资源情况、实时流量等信息进行相关“大数据”分析。系统将订单数据发送到各个环节,由相应的物流公司完成。

此外,未来的物流企业信息系统也会得到充分的整合和优化,所以尽早奖励自己的数据科学操作是非常重要的。

国家部委提出,电子商务物流企业首先要借鉴新加坡贸易网络的经验,高效管理信息,搭建网络平台,简化所有文件流程,节省时间和成本,提高效率。第二,引进电子数据交换系统,无纸化。第三,制定物流系统电子数据交换标准,规范各方面的电子通信,必要时对企业进行补贴,实现电子数据交换系统的可用性。四是仓库与配送中心配套的自动存储与回收系统、仓库管理系统,提高作业质量。

五、总结

正如前面提到的,物流行业由于其原始形式,总是依赖于数据属性,是数字化管理的优秀的行业作为一个整体,和详细的帮助下视觉屏幕的相应的数据,如成本效益分析将有助于提高企业的盈利能力,简化供应链,提高操作能力,优化准时交货,确保客户满意度,借助预测分析

估计未来的瓶颈和峰值,根据实时数据做出重要的业务决策,等等。

如果你需要进一步的咨询数据的有针对性的建议,你可以联系我们,DataHunter专业数据可视化和商业智能服务,未来也将继续挖掘物流行业数据使用场景,通过数据管理有助于促进物流企业获得更多的效率,实现业务持续增长。


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