大数据仓库日常管理分析报表-仓管必看

背景

在仓库管理中，合理高效的仓库布局是一个非常重要的指标和管理目标，我们有些仓管的朋友对于仓库的布局认知度还是有局限的，认为仓库的布局大的方向就是存拣分离或者存拣一体，根据不同的货品配置U型或者S型路线，同时按照品类或者季节进行货品的分类进行放置存储。我们说这还不够全面和高效。合理的仓库布局是为了高效,将合适的货放置在合适的位置上，这里体现了三个高效:1、人员高效 2、时间高效 3、空间高效

当前存在问题

1、仓库区域、库位划分后几乎不调整或者被动调整

仓库的区域除了根据物理位置进行划分，还要考虑到销售热度、货物种类等进行综合分析，由于历史遗留问题，目前的仓管因为偷懒或者没有数据依托不会进行数据的分析进行调整。有的仓库，随着业务的不断发展，订单量的增加，货品种类的增多，库存的飙升而被动机械的扩展，例如拣货区不够增加拣货区，快速周转区不够，增加库位和通道。

2、调整库位的数据分析模型复杂

因为电商的发展，有一部分仓管的综合能力和素质是比较强的，具有数据思维和分析能力。他们会对一定周期内的商品进行分析，判断商品的爆旺平滞品，从而与仓库的区域进行比对和分析，来调整货品的存放位置。这些模型是通过一个周期时间，静态的进行分析，而非站在动态和未来的一段周期考虑。对于爆旺平滞的划分又需要不断的调整系数，因此有人直接简单暴力的按照271法则来划分。

推荐的报表格式---按照SKU

仓库热销分析

我们详细对报表进行讲解，抽取一定周期内的数据

A、排名：销量由大到小的排名

B、热销分组:系统自动根据销量采用log函数进行分组，无需通过人工参与进行配置

C、趋势系统，由于销售时动态的变化的，因此采用线性回归函数找到最近几天的趋势，原理如下图:

线性回归

这个数学模型的伟大之处，就是能够根据历史数据，分析出未来一段时间内的增长或者下降趋势

D、平均日销：这个好理解，销量/周期

E、累计占比:需要注意，是累计占比而不是该sku的占比，这么处理的好处，直接能够找到占仓库发货20%或者50%的商品

F、商品状态，由于清仓活动，会导致某SKU的销量突然增加，再进行数据分析时，要考虑此场景

G、库存:仓库库存、拣货区、存储区、周全区等，都是指的是可用库存

其他的字段内容，相信朋友们一看就明白了，这里不做过多的讲解了。

此报表优点无需配置过多的参数以及复杂的算法快速定位产品段分组清晰一目了然，自定义爆旺平滞利用数学模型，将历史数据充分利用分析未来趋势商品分析后匹配仓库布局进行调整该模型可进一步扩展至补货任务使用

好了，在高铁上就写这么多，快到站了，此报表运营的场景很多，品类运营，店长运营，商品数据跟踪，采购跟踪等都可以借鉴该模型。

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