Introducción al sistema de índice de análisis de datos logísticos

Al realizar planificación y diseño logístico, las personas a menudo se sienten confundidas acerca de los indicadores de diseño, especialmente los nuevos empleados. Algunos diseñadores están impacientes y se apresuran a hacer planes y dibujar tan pronto como comienzan. Como resultado, dibujan y dibujan una y otra vez, y no saben qué van a hacer. Sin mencionar que se pierde mucho tiempo y el plan de diseño no está claro o es irrelevante, lo que perjudica enormemente a los usuarios.

Un buen hábito de diseño es aclarar primero los objetivos del diseño y comprender claramente los requisitos del diseño antes de escribir. Por ejemplo, al escribir un artículo, primero se debe determinar el tema, cuál es el propósito y quién. es para mirar, luego comenzar a escribir un esquema, revisar el esquema una y otra vez, encontrar materiales y materiales de referencia, comenzar a escribir y luego revisar, revisar y pulir nuevamente. De lo contrario, será difícil escribir un artículo de calidad. Aunque dibujar es muy importante, al final es una tarea relativamente simple. Qué dibujar, qué tema expresar y qué objetivo lograr son la clave del diseño.

Esto es cierto para el diseño, y también lo es la evaluación de un plan de diseño. Me he encontrado con muchos clientes que solicitan una evaluación general de la solución. De hecho, esto es muy difícil. El punto clave es que el plan es una respuesta a las necesidades del diseño. Para evaluar el plan, primero se deben analizar y evaluar los objetivos del diseño.

El análisis de datos es un trabajo muy serio que requiere conocimientos profesionales. No es solo una simple suma, resta, ordenación y combinación de datos. Me opongo especialmente a los clientes que no prestan atención al análisis de datos. Un diseño, los indicadores de diseño son la base. Si hay un problema con los cimientos, no importa qué tan bueno sea el equipo que elija o qué tan avanzado sea el sistema, no ayudará.

De hecho, la planificación y el diseño del sistema de almacenamiento logístico no es tan difícil. El punto clave es que los requisitos deben ser claros. Los requisitos se pueden describir y definir utilizando datos. Solo hay unos pocos datos clave para un proyecto, como el volumen de recibos, el volumen de envíos, el volumen de inventario, el volumen de desmantelamiento, SKU, etc., que no son difíciles de comprender. Este artículo hablará sobre estas necesidades más básicas para facilitar la comprensión, se describirá principalmente desde varios aspectos de la logística y el almacenamiento.

Datos básicos

Antes de hacer una descripción sistemática, hay que tener claro que el equivalente de la operación logística se calcula finalmente en horas (por supuesto se puede refinar a media hora, o incluso unidad más pequeña). Por tanto, todo nuestro volumen logístico quedará finalmente calculado en equivalentes horarios. Sin embargo, es probable que los indicadores de diseño reales obtenidos de los usuarios sean planes operativos anuales, como una distribución anual de 10 mil millones. Este dato es muy importante, pero también muy incierto, porque al deducirlo de este indicador se verá que el número de días de operación por año, las horas de operación diarias, el valor de las mercancías, el número de rotaciones de inventario del almacén, etc. , tienen una gran influencia en el diseño final. Por tanto, conviene aclarar en primer lugar estos datos asociados.

Supongamos que el programa de diseño es G (objetivo de distribución anual, 100 millones de yuanes) y el precio de una sola caja es p, entonces el número total de cajas de distribución anual es:

Q = G/p

Supongamos que el número de días laborables por año es N (días) y las horas de trabajo por día son t, entonces la cantidad de trabajo por hora es:

q = Q/N/t

Si los días de rotación del inventario son D, la fórmula de cálculo para la cantidad del inventario es la siguiente:

W = q*t*D

Las relaciones de datos anteriores son fáciles de derivar, pero en la práctica se debe prestar atención. Lo importante es que el tiempo de operación de diferentes operaciones puede cambiar. Por ejemplo, el tiempo de operación diario durante los períodos pico es. Las operaciones son más largas que las normales y el tiempo de envío a veces es diferente del tiempo de recepción, etc., lo que aumentará la dificultad de cálculo y análisis.

A la hora de realizar análisis de datos específicos, también es necesario aclarar la relación correspondiente entre cajas y palets. Generalmente, se seleccionan paletas estándar (1200*1000) para paletas. Suponiendo que la cantidad promedio de paletas completas es n, la cantidad de paletas en stock debe ser:

P = W/n

<. p>Por supuesto, en la descripción a la hora de especificar datos es necesario distinguir entre recepción, entrega y devolución. Cada operación puede ser diferente. Muchas veces los usuarios no tienen claras estas diferencias, o las expresiones no son claras, por lo que debemos compartir nuestra experiencia o entendimiento para que ambas partes puedan llegar a un consenso.

1. Datos relacionados con la recepción de mercancías

Datos relacionados con la recepción de mercancías, incluido el volumen de llegada (cajas), número de pedidos, capacidad de carga del vehículo, tamaño del área de recepción, área de recepción Operación de envío tiempo, número de SKU recibidos cada día, etc.

La capacidad de carga y el tiempo de descarga de los vehículos tienen un impacto principalmente en el diseño de la plataforma, incluyendo el tamaño del vehículo, la capacidad de carga, etc.

En circunstancias normales, también se debe analizar el método y la velocidad de descarga para planificar detalladamente el número de estaciones.

Recibir mercancías es generalmente relativamente sencillo, pero también hay situaciones más complicadas, como la recepción de libros en la Librería Xinhua. Debido a que cada día llegan muchas variedades de mercancías y también hay una gran cantidad de paquetes mixtos, se requiere un manejo especial para recibir las mercancías. La recepción de mercancías por parte de algunas empresas de comercio electrónico también es más complicada, incluido el control de calidad y otras acciones, y los requisitos para el área de recepción son diferentes.

Muchas personas no saben mucho sobre el impacto del promedio alto y la media aritmética en el diseño. En pocas palabras, divida el volumen de bienes recibidos en un año (o un período de tiempo determinado) por el número real de días hábiles en un año (o un período de tiempo determinado), es decir, el volumen diario promedio de bienes recibidos. y el día con mayor volumen de mercancías recibidas en un año, es decir, el volumen máximo de recepción. En el diseño real, si el diseño se basa en el valor promedio, habrá muchos días extras, si el diseño se basa en el valor máximo, el trabajo estará muy insaturado y el equipo estará inactivo; Por lo tanto, generalmente se utiliza un valor entre el valor promedio y el valor máximo para el diseño. Los detalles deben determinarse de acuerdo con las necesidades reales. Este también es el caso en la entrega.

2. Almacenar datos relevantes

La capacidad de inventario es muy importante para el diseño del sistema. Pero la forma de determinar el inventario es muy particular. Además del inventario total W, también se debe considerar la cantidad de SKU y los requisitos de inventario bajo varios métodos de almacenamiento. En muchos casos, el diseño del almacén no es monolítico. Por lo tanto, a la hora de diseñar se debe tener claro cuál es el método de inventario y cuáles son los requisitos.

Los métodos generales de almacenamiento se dividen en dos métodos principales: almacenamiento en unidades de paletas (dividido en las dos formas más básicas de almacenes tridimensionales y almacenes planos) y almacenamiento en cajas. Por supuesto, existen otras formas, como paquetes, sacos, materiales a granel, etc., así como flejes (como acero), artículos con formas especiales (como colgadores de ropa, etc.), etc., que no ser descrito en detalle. En el diseño, se deben considerar ambos métodos. A veces, los palés son el método principal, a veces el almacenamiento en cajas es el método principal y, a veces, los dos están equilibrados.

El cálculo de la capacidad del inventario está, por supuesto, relacionado con el tamaño de la caja y el promedio de días de inventario, que es la base. SKU tiene una gran restricción en los requisitos de asignación de inventario, que a menudo está relacionado con el diseño de la superficie de trabajo. Además, el volumen de envío también tiene un gran impacto en el diseño del inventario. Por ejemplo, la cantidad de desmantelamiento requiere ciertas restricciones en el área de desmantelamiento.

El análisis ABC del inventario también es muy importante y juega un papel importante en el diseño del almacén. En términos generales, los resultados del análisis ABC del inventario determinan la forma de almacenamiento. La definición de ABC variará según las diferentes empresas y debe adaptarse a las condiciones locales. En las operaciones reales muchas veces es necesario analizar los SKU que alcanzan para pallets y 1/2 pallet y la proporción de inventario que ocupan estos SKU para poder tomar decisiones correctas.

Con el auge del comercio electrónico y la continua expansión de los SKU, el análisis ABC es particularmente importante. Otra tendencia a tener en cuenta es que el almacenamiento en cajas está recibiendo cada vez más atención y su proporción es cada vez mayor. También afecta el análisis de inventario.

Al calcular la capacidad de almacenamiento, la gente generalmente está confundida acerca de las tasas de llenado del inventario. En circunstancias normales sabemos que el pallet o contenedor no se puede llenar por completo, y para asegurar el buen desarrollo de la operación, el espacio de carga tampoco se puede llenar por completo. Por lo tanto, deje espacio para el hecho de que estos dos coeficientes diferirán en diferentes casos, pero ninguno de ellos debe ignorarse.

3. Datos relacionados con la selección

El número de pedidos seleccionados, el número de líneas de pedido y el volumen de envío son datos de diseño relativamente importantes.

El análisis del envío ABC también es importante. Cabe señalar que la distribución del envío ABC y el inventario ABC suelen ser diferentes, por lo que debemos prestar atención para distinguirlos al analizar.

El diseño del proceso de selección se centra principalmente en cuestiones de selección, embalaje y transporte. Por lo tanto, los detalles de la selección son muy importantes. Por ejemplo, la cantidad de salida del paquete completo, la cantidad de la pieza completa y la cantidad de piezas desmontadas también son muy importantes para el diseño.

Alguna información básica también debe ser clara, como la eficiencia de recolección, la eficiencia de siembra y la eficiencia de empaque. Parte de ella se puede obtener a través de la experiencia en otros proyectos y otra parte debe medirse. Cabe señalar que los resultados de la medición están relacionados con el proceso de trabajo, el diseño de la estación de trabajo y los métodos de medición y, en ocasiones, es difícil determinar un resultado preciso.

La eficiencia de los diferentes métodos de selección varía mucho, lo cual es una consideración especial en el diseño. De hecho, los medios técnicos utilizados tienen un gran impacto en los resultados del diseño. Estas cuestiones deben considerarse al analizar los datos.

4. Datos relacionados con la entrega

Datos como dirección de entrega, cantidad, forma del vehículo, tiempo de operación, tiempo de almacenamiento temporal, etc. son la base de la etapa de diseño de la entrega.

Como todos sabemos, el número de máquinas clasificadoras no se puede aumentar infinitamente. Por lo tanto, el problema del oleaje debe considerarse en el diseño para controlar el número de rejillas. La zona de entrega de algunos centros logísticos está diseñada para ser muy pequeña y hay pocas plazas de aparcamiento en la plataforma, lo que dificulta mucho la entrega.

El tamaño del área de recogida está relacionado con la ola de envío. Muchos centros logísticos pequeños solo organizan una entrega por día y su área de entrega es más grande. Para un centro logístico grande, la entrega generalmente se organiza en varias oleadas grandes, y cada oleada grande también tiene varios tiempos pequeños, lo que puede reducir significativamente el tiempo. demanda del área de recolección. Esto debe tenerse en cuenta en el diseño.

A medida que la comprensión de la logística por parte de todos se vuelve cada vez más profunda, el vínculo de entrega y carga recibe cada vez más atención. Por lo tanto, el diseño también debe adaptarse a los tiempos y considerar el impacto del sistema de automatización en el área de entrega.

5. Datos relacionados con las devoluciones

Las devoluciones son importantes y difíciles, pero se ignoran fácilmente.

En el análisis de datos habitual, el análisis de rentabilidad también es insuficiente. De hecho, el proceso de devolución de mercancías es diferente al de recepción de mercancías. Esto se debe principalmente a que la cantidad de datos que deben procesarse para el acuse de recibo es mucho mayor que la del recibo ordinario.

La operación de devolución no está equilibrada y tiene una gran volatilidad. Por lo tanto, en el análisis de datos (y también en la práctica), los recibos de devolución deben separarse del procesamiento de devoluciones. El tiempo de trabajo y la carga de trabajo no serán los mismos.

Para las devoluciones, el proceso de trabajo tendrá un impacto en el diseño. El análisis de datos generales solo proporciona el volumen de devolución, incluido el número de pedidos, líneas de pedido, SKU, cantidad, etc.

Cabe destacar que existen dos formas de devolución. Una es que el terminal se devuelve al centro logístico; la otra es que el centro logístico lo devuelve al proveedor o lo desguaza. La diferencia entre los dos es enorme. Al analizar los datos, deben tratarse por separado.

6. Otros

El análisis de datos es muy importante, pero también tiene ciertas dificultades, que es necesario señalar. La experiencia y los conocimientos son importantes para el análisis de datos. Además, los resultados del análisis de datos deben ser confirmados por el usuario antes de que puedan utilizarse en el diseño.

El preprocesamiento de una muestra de datos es el primer paso para analizar los datos. Deben existir reglas claras sobre qué datos son válidos y cuáles no. Eliminar datos no válidos es un paso crítico en el análisis de datos. Por supuesto, para lograrlo, además de una cuidadosa investigación y análisis, también son importantes la experiencia y el sentido común.

Los datos deben ser típicos, por lo que la cantidad de datos no puede ser demasiado pequeña. Por ejemplo, los datos cambian a lo largo del año y los datos dentro de un trimestre también cambian. Es necesario analizar sistemáticamente los cambios mensuales, semanales, diarios o incluso horarios. Un dato estático y aislado no tiene sentido y debe estar relacionado con el contexto del sistema. Esto también es importante.

A veces, el análisis de datos y el diseño del programa no son la misma persona, por lo que es necesario prestar atención a la comunicación. El análisis de datos no se puede realizar de forma completamente independiente, sino que debe coincidir con el plan de diseño. Por esta razón, el enfoque del análisis de datos para cada proyecto también es diferente.

Los analistas de datos deben al menos comprender los requisitos de diseño para saber cómo analizar datos, cómo encontrar patrones y extraer cosas útiles de miles de datos.

El último punto a tener en cuenta es que los resultados del análisis de datos no se aplican directamente al diseño, sino que se deben proponer indicadores de diseño en consecuencia. Algunos de los datos cambian con relativa lentitud, como las características del producto, la estructura de los pedidos, la cantidad de artículos, los métodos operativos, etc., mientras que otros cambian drásticamente, como los indicadores de diseño, etc. Además de la ayuda que brindan la experiencia y las condiciones de la industria, la clave es analizar y conocer cuidadosamente las reglas. En este proceso, son particularmente importantes una investigación adecuada y una comunicación adecuada con los usuarios.

Apéndice sobre el análisis EIQ

El análisis EIQ es un método de análisis muy importante para la planificación, el diseño y la gestión logística. Entre ellos, E (Entrada) representa el pedido, I (Artículo) representa la cantidad de artículos, es decir, la cantidad de SKU, y Q (Cantidad) representa la cantidad.

Los principales elementos de análisis del análisis EIQ son:

1) Análisis EN: análisis de la cantidad de artículos pedidos para cada pedido. Esto se conoce comúnmente como estructura de orden o análisis de número de línea de orden. El análisis EN puede emitir juicios precisos sobre la distribución de las líneas de pedidos, proporcionando así orientación sobre las estrategias de selección, especialmente los métodos de división.

Por ejemplo, para el negocio de comercio electrónico B2C, hay muy pocas líneas de pedido, mientras que para la distribución farmacéutica B2B, cada pedido tiene más líneas. Los métodos de diseño de los dos son diferentes.

2) Análisis EQ: análisis de la cantidad de pedido de cada pedido. Al analizar la cantidad de cada línea de un pedido, se puede obtener la situación básica de la estructura del pedido. Para una línea de pedido, habrá dos situaciones: pieza entera y partes divididas. Por lo tanto, la distribución del pedido también puede guiar el diseño específico de la distribución del inventario y la selección dividida.

3) Análisis IQ: análisis de la cantidad de pedido de cada artículo. Este tipo de análisis se utiliza principalmente para el análisis ABC de inventario. El inventario ABC juega un papel muy importante en el diseño de la estructura del inventario del almacén y el sistema de selección.

4) Análisis IK: Análisis del número de pedidos de cada artículo, es decir, la frecuencia de pedidos de productos. Esta es una métrica relacionada con el envío ABC. El análisis ABC del envío es crucial para el diseño de estrategias de almacenamiento de carga, estrategias de reabastecimiento y estrategias de recolección.

El análisis EIQ generalmente se realiza sobre datos históricos. Análisis utilizado para el diseño para determinar la estructura de pedidos y la estructura de inventario. Para la gestión de operaciones, el análisis EIQ se utiliza a menudo para optimizar las operaciones reales, como el análisis ABC. Aun así, la estructura del inventario se puede ajustar de manera oportuna en función de los resultados del análisis ABC durante un período de tiempo para mejorar la eficiencia de la selección.

Para un diseño, generalmente es más apropiado seleccionar datos de más de un año. Muy pocos datos pueden carecer de representatividad. Por supuesto, hay excepciones si la cantidad de datos en sí no es suficiente, entonces la única forma de encontrar patrones es a partir de los datos de otras empresas del sector.

De: Enlace tecnológico de Wuqiang:/a/318404172_757817