怎样剖析物流数据

关于收货相关的数据，涵盖了到货箱数、订单数量、车辆载重及容积、收货区域大小、收货作业时长以及每日收货的SKU数量等关键要素。其中，车辆装载量和卸载时间的考量对站台规划尤为重要，涉及到车辆尺寸和载重能力等方面。为了更精细地规划站台，我们需要深入分析卸货的方式和速度。

在规划实践中，很多人对均匀值如高点均匀值和算术均匀值的使用并不十分了解。简单来说，将特定时间段内的总收货量除以该时间段的作业天数，即可得到日均收货量。而在这段时间内，收货量最高的那一天即为最大收货量。在规划时，若依据均匀值进行规划，可能会导致频繁加班；若按最大值规划，又可能出现作业不饱和、设备闲置的现象。通常需选取均匀值和最大值之间的一个适中的值来进行规划，具体取值则要根据实际情况来确定。这种情况在发货环节也同样存在。

进一步拓展来说，物流信息的处理相当复杂。物流环节涉及众多类型和来源繁杂的信息。本体系内部各个环节的信息种类已十分丰富，再加上与其他体系如生产、销售、消费等体系的紧密关联，使得物流信息的采集、分类、计算和分析难度加大。现代物流具有多品种小批量生产和多额度小数量的配送、库存和运输特点，导致物流信息量大增，传统信息处理技术已难以满足需求。物流信息的更新速度极快，在现代物流活动中，信息的动态性极强，信息价值的衰减速度也非常快，这就要求现代物流信息处理更加注重信息收集的及时性和信息加工处理的快速性。