無論是剛進入職場的物流從業者，還是“久經沙場”的物流管理或者規劃人員，在面對紛繁復雜的物流數據進行分析的時候多多少少都會遇到瓶頸，甚至一籌莫展。其在進行數據分析時遇到的難點歸納起來基本會有以下幾種情況：

• 面對一個新的行業的時候不知道如何下手進行數據分析；

• 不知道分析什么數據；

• 不知道有哪些數據分析方法；

• 數據分析不系統，無法提出系統性的優化建議與策略來說服領導或者客戶；

針對以上難點問題，本文提出四種倉儲物流規劃中核心的數據分析方法解決相關問題，供參考。

ABC分析方法——可用于解決倉儲中的分類問題

難點概述：倉儲中物料種類繁多，什么物料是需要重點管理的物料？這些物料需要放在什么位置可以減少重復的倉儲作業，提高效率和資源利用率？

面對以上難點，可以采用ABC分析方法進行解決。ABC分類分析方法通過對物料的需求量和頻次進行分析可以將重點物料劃分出來進行重點關注。再通過對客戶的需求量進行ABC分析，可以將重點客戶劃分出來，優先處理，或者采用供應鏈協同的方式調整物流計劃，在可控的范圍內提出更利于倉儲作業的策略。

除此之外，還可以進一步采用ABC的復雜性分析方法，將物料分類和倉儲系統仿真去結合，可以更加全面的展現出不同的物料分類對倉儲各個環節的作業在作業效率和資源成本上帶來了哪些不一樣效果。

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EIQ分析方法——可用于解決制定分揀作業方式問題

難點概述：倉儲日常運營管理中每天需要接收無數的訂單，同時這些訂單也需要立即被處理。那么這些訂單到底有什么樣的特點？有沒有可能利用訂單的相關特征去對倉儲作業稍作調整以提升倉儲作業效率？

面對以上難點，可以采用EIQ分析方法進行解決。例如通過對每張訂單中訂購品項數量進行統計，得出數值，便可以為分揀策略的優化打下基礎。其基本的應用思路在于：在對EIQ分析方法進行一般性應用時，可以統計出EN、EQ、IQ、IK等基礎數據特征，從而對倉儲中的訂單物料的特征進行全面的觀測。與此同時，所分析的指標再進行兩兩交叉分析，訂單特征的表現會更加深入。

一方面EIQ分析方法可以結合上述ABC分類分析方法應用所得出的分類，進一步挖掘倉儲作業的優化空間，例如應該采用摘果揀選還是采用播種揀選。另一方面，EIQ分析方法可以與倉儲系統仿真結合，從而可以制定出更加精確的倉儲策略，例如制定分揀策略中的批次等等。

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EOQ分析方法——可用于解決合理化倉庫的庫容問題

難點概述：當倉庫出現爆倉，無法存放更多的貨物時，往往需要對倉庫中的貨物的庫存進行控制，但采用什么樣的方法可以站在倉儲的角度向公司提出合理的庫存或者庫容策略？

面對以上難點，可以采用EOQ分析方法進行解決。EOQ是訂貨量（補貨量）制定的其中一種方法，它的重要意義在于將倉儲成本放到了模型中進行計算，從而增加了"倉庫空間"這樣一個限制性因素，以便綜合評估補貨量是否合理。再加上安全庫存作為缺貨風險的預警，使得倉儲服務更加具有保障。

當然EOQ并非解決以上難點的唯一方法，還可以結合自身倉儲在供應鏈中的特點進行方法的調整。

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PCB分析方法——可用于解決選擇合理倉儲設備問題

難點概述：倉儲作業中經常會出現包裝的變化，從而增加倉儲管理的難度。例如商品時入庫的時候采用托盤進行包裝，而出庫時則需要采取箱或者盒的包裝單元，在倉儲作業中需要經常進行拆零作業、拆托作業，使得倉儲中物料的包裝或者存儲單位不停的轉換。如何通過數據分析來為應對以上情況提出更加合理的設備配置建議？

面對以上難點，可以采用EOQ分析方法進行解決。PCB分析方法是從存儲單元的角度將物料進行了細分，每種物料入庫時是什么物流單元，存儲時是什么物流單元，分揀與出庫時又是什么物流單元，借助該方法都可以一一對進行分析，并且將其物流單元的規格進行統計，再將其與作業量進行結合，從而成為倉儲設備選配的重要支撐依據，還可帶來存儲單元的優化。

除此之外，如果還需要更加細顆粒度對倉儲物流產生的數據進行分析，還可以將PCB分析和ABC分析、EIQ分析進行交叉分析，從而細分出幾十類以上的物料、訂單或者客戶所在倉儲中的特征。