要做好仓储物流系统的规划，关键一点是需求要清楚明确，而需求是可以用数据来描述和定义的。一个项目的关键数据也那么几个而已，像收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等并不难掌握。
小仓从仓储物流的几个环节，给大家分享一下天天说的仓储数据分析，到底需要分析什么
01 / 收货数据
与收货有关的数据，包括到货量(箱)、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。
02 / 储存有关的数据
一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存(分为立体库和平面库两种基本形式)和以箱为单位储存。在分析中这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。
计算库存能力与箱规有关，也与平均库存天数有关，这是基础。
03 / 拣选有关的数据
拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的分析数据。
拣选环节关注的主要是拣选、包装和输送问题，因此拣选细节非常重要。如整盘出库量、整件出库量和拆零出库量，这2个参数对于数据分析很重要的。
一些基础信息如拣选效率、播种效率和包装效率等，有些可以通过其它项目经验获得，有些应进行实际测量。需要指出的是，测量结果与作业流程、工位设计以及测量方法有关，有时很难确定一个准确的结果。
04 / 发货有关的数据
发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。众所周知，分拣机的格口不可能增加，因此设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。
集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流园每天只安排一次发货，其发货区要大一些;对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。
05 / 退货有关的数据
退货作业有很大的波动性，因此在数据分析中(实际作业也是如此)要将退货收货与退货处理分开来，其作业时间和作业量都不一样。
一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。
