物流數據，需要分析哪些內容？

要做好物流倉儲系統的規劃，關鍵一點是需求要清楚明確。而需求是可以用數據來描述和定義的。一個項目，其關鍵數據也就那么幾個而已，如收貨量、發貨量、庫存量、拆零量、sku等，并不難掌握。本文就講一講，這些最基本的需求。為了便于理解，主要從物流倉儲的幾個環節進行描述。
1.收貨有關的數據 與收貨有關的數據，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨sku數等。
車輛的裝載量和卸載時間主要對于站臺設計有影響，包括車輛大小、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。
很多人對高點平均值和算術平均值對于設計的影響不甚了解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。
在實際設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作不飽滿，設備閑置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。
2.儲存有關的數據 庫存能力對系統的設計非常重要。但如何確定庫存卻是非常

物流新趨勢
DFL（Design For Logistics）：家居物流智慧發展的起點
干貨，國際物流干線、支線、專線相互間的區別
又是一年招標季，聊聊投標那些“坑”
論網絡貨運對貨主、司機的重要性
智慧物流的底層邏輯
藍牌輕卡不讓多拉貨？難道掛個黃牌就安全了？
道路大型物件運輸管理辦法