怎样剖析物流数据？

与收货有关的数据，包含到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域巨细、收货作业时间、每天收货SKU数等。车辆的装载量和卸载时刻首要关于站台规划有影响，包含车辆巨细、载重量等。一般情况下，还要剖析卸货的方法、速度，以便详细规划站台的数量。许多人对高点均匀值和算术均匀值关于规划的影响不甚了解。简略来说，将一年（或必定时刻）的收货量除以一年（或必定时刻）的实践作业天数，即得到均匀每天收货量，一年中最大收货量的一天，即最大收货量。在实践规划中，假如依照均匀值规划，则使得加班的天数会许多；假如依照最大值进行规划，则会呈现作业很不丰满，设备搁置的现象。因而，一般取均匀值和最大值之间的某个值进行规划，详细要根据实践需求确认，发货也有这种状况。扩展材料1、类型繁复，来历杂乱物流全过程的各个环节都会发生类型繁复的物流信息。仅本体系内部各个环节有不同种类的信息，并且因为物流体系与其他体系，如出产体系、出售体系、消费体系等亲近相关 各种物流信息的来历、发生处理地址和分散范围各不相同 使得物流信息的采集、分类、计算、剖析的难度加大。2、信息量大现代物流具有多种类小批量出产和多额度小数量配送、库存和运送的特色，使得物流信息量大增，传统的信息处理技能已不能满意开展的需求。3、更新速度快在现代物流活动中，物流信息动态性特别强，信息价值的衰减速度很快，由此发生的很多新信息不断更新原有的数据库。因而现代物流信息处理愈加着重物流信息收集的及时性和信息加工处理的快速。

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