电商仓库数据分析方法

数据分析是仓库规划设计的前提工作。
 
仓库设计规划只有基于全面而准确的数据分析，才有可能成功。
 
对仓库的数据进行分析的目的是为了更好地认清产品的特性，明确企业的要求，为以后的规划设计提供数据支持。
 
数据分析的维度有产品分析、数量分析、流程分析和时间分析。
 
产品分析主要涉及对产品种类和订单件数的分析，其目的是为了对产品进行分组，使得在仓库布局时，能够将拥有共同特性的物品归类存放，以便存取和管理。
 
比如针对服装电商仓库，根据产品种类，有男装、女装、童装的分类，有内衣、外衣和箱包的分类，然后继续细分有春秋装、夏装、冬装。
 
所以在对仓库进行规划设计时主要考虑如何对这些服装进行落位布局。
 
在做整体的仓储规划前，通过采集一段时间的关键数据，比如商品信息、日均单量、作业效率、库存存量等。
 
通过对订单件数的分析，分析订单的出货特点和业务规律从而初步判断出所需仓库的规模、仓库类型、货架的类型和数量、设备和包材的选择以及人员的配置和业务流程等。
 
同时要分析日常的数据和大促活动时的数据，从而综合考虑各项数据来创建仓储模型。
数量分析主要涉及对物品的需要总量和订单总量的分布的分析，其目的是为了确定仓储面积和设施设备的数目。
 
以某头部服装电商数据为例，其每天的出库订单为1万~1.2万单，件均1-2，所以每天的发货件数为1万~2.4万件。
 
在进行仓储能力规划时，应使其库存能够满足每天最大的发货件数2.4万/天。
 
供应商到货时采用的是标准纸箱（0.4m*0.6m*0.6m）包装