可用于仓储数据分析的4类方法

近年来，仓库管理的信息化程度不断发展，形成了稳定的数据采集过程。对于收集到的数据，目前很多公司还缺乏一定的分析和应用能力。人们的印象是，数据分析是把一对数据做成一个高大上的图表来完成的。

但是，我们心里都清楚，这是没有用的。当数据分析应用得当的时候，其实你可以知道企业的很多经营活动，但这种技能往往似乎只在大公司中普及，普通企业很难体会到数据分析带来的好处。本文收集整理了一些对仓库数据分析的看法，希望能引起人们对数据分析的认识和重视，让数据分析在解决问题中发挥作用。

数据分析中遇到的困难可以归结为各种问题。无论是刚入职场的物流从业者，还是“身经百战”的物流管理者或规划者，在分析复杂的物流数据时，或多或少都会遇到瓶颈甚至无所适从。

本文将介绍四种常见的仓库数据分析方法，供大家参考。

排序模式-EIQ分析法

难点总结:仓储的日常运营管理中每天需要接收无数的订单，这些订单也需要立即处理。那么这些订单有什么特点呢？是否可以利用订单的相关特性对入库操作进行微调，以提高入库操作的效率？

一方面，EIQ分析方法可以与上述ABC分类分析方法得到的分类相结合，进一步探索仓储作业的优化空间，比如是采用水果采摘分拣还是播种分拣。另一方面，EIQ分析方法可以与仓储系统的仿真相结合，从而可以制定出更加精确的仓储策略，比如在分拣策略中制定批次等等。

合理化仓库容量-EOQ分析法

难点总结:当仓库爆仓，无法存储更多货物时，往往需要控制仓库中货物的库存。但是从仓储的角度出发，可以采用什么样的方法向公司提出合理的库存或库容策略呢？

面对上述困难，EOQ分析法可以用来解决它们。EOQ是确定订货量(补充量)的方法之一。其意义在于模型中计算了存储成本，从而增加了“仓库空间”这样一个制约因素，来综合评价补货量是否合理。再加上安全库存作为缺货风险的预警，使得

仓储服务更有保障。

当然，EOQ并不是解决上述困难的唯一途径。也可以根据自己在供应链中仓储的特点来调整方法。

仓储中的分类问题——ABC分析法

概述:仓储中的物料种类繁多。需要管理哪些物料？这些物料需要放在哪里，以减少重复的仓储操作，提高效率和资源利用率？

面对上述困难，可以采用ABC分析法来解决。ABC分类分析法可以通过分析物料的需求和频率，划分出需要重点关注的关键物料。通过对客户需求的ABC分析，可以划分重点客户，优先考虑，或者通过供应链协调的方式调整物流计划，在可控范围内提出更有利于仓储作业的策略。

此外，还可以进一步采用ABC的复杂性分析方法，将物料分类与存储系统仿真相结合，更全面地展示不同物料分类对存储各环节的运行效率和资源成本的不同影响。

合理选择存储设备-PCB分析法

难点总结:仓储作业中经常发生包装变化，增加了仓储管理的难度。比如货物入库时用托盘进行包装，货物出库时则需要成箱或成箱的包装单元。在仓储作业中，经常需要拆卸零部件并进行支撑，使得仓储中物料的包装或存储单位不断变化。如何通过数据分析提出更合理的设备配置建议来应对上述情况？

面对上述困难，EOQ分析法可以用来解决它们。PCB分析法从存储单元的角度对材料进行细分。每种物料入库时是什么物流单位，入库时是什么物流单位，分拣发出时是什么物流单位？用这种方法可以成对分析，统计出其物流单元的规格。

结合工作量，成为存储设备选型的重要支持依据，也能带来存储单元的优化。

此外，如果需要对仓储物流产生的数据进行更细粒度的分析，还可以交叉分析PCB分析、ABC分析、EIQ分析，从而细分出几十种物料、订单或客户仓库的特征。