物流數據分析要分析哪些 物流規劃的七個步驟？

物流規劃的七個步驟？物流行業的特征有范圍涵蓋行業面廣、比較好的專業深、學科交叉多、系統古怪等，物流具體規劃的類型也數量繁多，從供應鏈角度可以細分到不同的物流環節，從企業分類角度是可以召出至多幾十種類型

物流規劃的七個步驟？

物流行業的特征有范圍涵蓋行業面廣、比較好的專業深、學科交叉多、系統古怪等，物流具體規劃的類型也數量繁多，從供應鏈角度可以細分到不同的物流環節，從企業分類角度是可以召出至多幾十種類型，從物流功能的角度這個可以作不同成分word文檔合并，從創新應用的角度也與時俱進。所以物流規劃設計的涉及面很開闊，要如何依靠物流專業知識和經驗并且物流規劃，必須從聚光問題、精確定位、搭建結構、特征分析、歸納推理、數據建模、解決方案，這幾個步驟向東出發去確定。增強我們對物流、生產、零售等類型的小型上市公司、中型企業、機構，也除了物流網絡、智能工廠、城市配送、物流戰略、物流園區、倉儲規劃等規劃與設計的項目經驗，對物流規劃步驟作了一個那說明，供做個參考，對象和環境完全不同，可作調整，后續也有各類型規劃的參考目錄先發布。

步驟一：解決什么

必須我們要比較明確用我們的專業去能解決的是一個什么樣的問題，這里說的“問題”，不是有是客戶說具體解釋的問題，是因為客戶具體解釋的經常會是表象如果沒有在經營或則操作層面，而我們必須對問題通過分類。完全不同的問題肯定是用相同的方法能解決，也有可能把問題表格合并過后發現這些子問題并不能不能一年解決，而需要分階段去可以解決。諸如，必須幫忙解決生產或是倉儲包裝標準化的問題，不一定實際生產或者倉儲環節就可以系統優化，而必須從供應商的源頭參與調整，那就必須增加一個優化系統模塊，相對于規劃方案的奇怪度也將減少。

在規劃問題中，我們將供應鏈物流規劃大概分為了，物流網絡規劃、城市配送規劃、生產物流規劃、物流園區規劃、倉儲規劃……，每一種的規劃又也可以細分為數十個、上百個要素，甚至一些，底層的邏輯和關系比較比較奇怪，所以才要先按照對表象問題的分類，找到真正的需要能解決什么樣的問題。

有時客戶提出的問題要點可能會會比較好多，那就可以不將這些問題與方法要素凝練以后，再層層整合，后來將問題精煉為一兩句話，可以找到牽一發動全身的要點，那就是最佳的選擇。

步驟二：規劃內容定位

在從專業的角度應明確是需要能夠解決什么問題以后，這樣的話是需要對這次規劃方案作定位。物流是另一個緊張系統，節點種類很多，在服務完全不同的商業形態或則行業的時候功能不同而不同。比如說從環節角度看，有供應功能，有分銷產品配送功能，有生產糧食供應功能等，依附于性看，有戰略儲備功能，有快速補給功能，有中轉功能等。如果相對于需要規劃實現方法的物流系統定位出現了錯誤的話，系統邏輯會有問題，方向不對的話那你輸出的結論也絕對有減小的偏差。所以，論是能解決一個網絡規劃、倉儲規劃我還是配送服務規劃，都需要明確其在供應鏈環境中，也就是上下游的態勢中正處于什么樣的位置，需要都沒有達到什么樣的目的，雖然，這樣的定位也也不是拍腦袋拍進去的。

當然了也有的會通過經驗分析什么，結論一個經驗性的定位，我其實最好就是的也是從對要素的拆分，因此和方法生克制化，結論其鍵入、控制輸出與自身的邏輯，從戰略層面和運營層面，以及時間、空間、流量、流向等幾個核心要素的分類分析后換取一個科學理性的規劃定位。

步驟三：統合房子模型

統合屬于剛才規劃規劃的房子，房子的結構是兩個非常好的分類模型，和頂層目標、中間結構和支撐，必須能解決的問題也可以放到頂層目標，中間層的結構是可以是按供應鏈物流的環節分類，也可以按是需要能解決的問題模塊參與分類。可以不統合一個層級，也可再分類構建多個層級，如果能是能把系統結構能夠體現知道，就是可以那樣的話去最終形成。

對此在整個房子的支撐層面里，可以將規劃方案里面實施層面的內容放在里面，例如需要什么樣的設備支持、什么樣的數字信息化支持和什么樣的標準化運作程序接受等。不過，這里的支持并不是一個不詳細的概念，反而通過十分充分的分析，確認了具體看的流程配置后才去形成完整的這些接受如何實施的模塊。在我們的方法里，把流程作了具體點的拆分，大部分大部分的物流活動都放在了差別環節的流程里面。規劃規劃的房子最終形成結束后，這對整個規劃方案的結構也就基本上清楚地，立見分曉，既更方便團隊和客戶溝通，也更方便在后續接受更加深入的分析的或是規劃周期內不可能發生了局部需求決定后的模型抵消。

步驟四：數據特征分析什么

物流規劃估計最感謝數據分析，有的數據也可以真接解決不能形成分析報告，也有的數據是作為仿真模擬的輸入。這里強調，對此數據分析，其中一個非常重要的目的是這里有業務特征。也必然一個問題，數據來源在哪里？這里的來源有多種意思，來源于信息系統，還是甩漿采集？來源于ERP，我還是TMS也可以WMS？來源于SAP，肯定用友、金蝶？差別的來源數據字段、格式、數據量都完全不同，但是數據的準確性也沒法完全可以保證，而相對于數據，要參與專業總結，也要謹慎，沒法依賴感數據，如果不是過于依賴數據太容易陷入數字陷阱中。從技術手段上，首先將數據進行標準化，然后再通過統計工具或是仿真工具，對數據并且可視化、模型擬合，可以找到其特征，回到業務層面，看出異常點或則問題點，解決確定解決方案的方向，但是數據特征會出現后，必須多與客戶的業務人員接受溝通確認，盡量避免被數據誤導。

上面是從構建體系企業運作的物流系統規劃角度看數據分析，也有些物流規劃是偏宏觀層面比如園區規劃、戰略規劃，也有的是從視角通過規劃，這樣對于數據的要求不是有不光最精確，如果能具體地趨勢就這個可以。這樣數據分析如果能邏輯真確，輸入輸入數據來源可信，數據分析后結果出的結論是沒有很明顯偏差就也可以給予。

步驟五：歸納推理

歸納推理是最殘酷物流規劃能力的地方，這里另外一方面要專業能力將要新的規劃的場景參與word文檔合并，同時又需要用規劃或則行業經驗對其參與關于修改〈公司法〉的決定判斷，哪些是比較多問題，哪些是次要問題，是需要飛速如何鑒別，不然的話會“迷失”在大量的細節里。那你如何能去參與歸納推理？我其實那就以環節、流程和活動的角度考慮到，這也就是為什么物流是實踐與理論底特點專業的原因，只能理論，沒有實踐，則非常缺乏判斷力，只有理論和實踐，沒有理論，則普遍缺乏具有系統性。這里我們這個可以自學“戰略地圖”模型、SCOR模型，前者的分類和組合非常非常清晰，不斷地目標最終形成你所選的要素，而后者將供應鏈的流程“完美的東西”顯現出，因此可根據目標并且配置，同時還能夠是從體系性評價參與決策，往上可到戰略，往上可到信息化。我們是從對供應鏈物流表格合并的活動，結合客戶的實踐問題并且配對組合和祥細結論后，在通過設計原則和系統分析方法，找不到能夠解決問題的關鍵點，統合規劃藍圖，再宏觀性的對每個要素進行具體解釋，那樣的話也可以通過歸納推理的參與合理規劃。

每一個規劃項目的目標完全不同，所比較復雜的要素也有所不同，邏輯也有區別，一定得依據具體一點的項目通過合不合理的拆分和組合。

步驟六：統合模型（工具應用）

這里所說的最終形成模型主要注意是指的數學模型，肯定，也不是有是每個規劃項目都需要的的形成完整數學模型，有的規劃項目按照做數據分析就能抵擋新的規劃的觀點。但是有的規劃項目，比如說選址位置、網絡布局、路徑優化、以及資源配置相關的內容，就是需要參與構建數學模型求解，得到低些也很精確計算的結果。形成完整模型可以由物流專家獨立能夠完成，也可以不是團隊多人能夠完成，物流專家凝視于構建好解決方案，然后建模工程師構建數學模型。也也可以通過規劃工具的應為了進行求高人和可視化，諸如建議使用我們的物流規劃與決策系統（供應鏈物流數字化決策平臺）作為輔助。假如是對專業能力具體的要求高一點，學習時間也很充沛，個人建議這個可以多將運籌決策思想和物流項目實踐參與深度增強，多親身體會兩者之間的關系，而嘗試使用數學工具，諸如MATLAB進行簡單的算法c語言程序和求解答，其目的卻不是肯定會擁有離散數學高手，而取決于人可以不從物流專業和數學建模兩者結合的角度來努力思考科學性的規劃思路，能夠提高對項目的規劃思路參與存儲和生產效率的提高。從我個人的切身體會來看，在必須具備建模、算法c語言程序并通過程序實現方法的能力后，是對物流規劃思維上的提升是龐大無比的。

步驟七：解決方案

解決方案這個可以分兩個層面，一個是概念方案（規劃藍圖），一個是具體點方案。概念方案要注意是將據物流專家的經驗，增強具體點調研后的具體點分析，定性與定量結合，如何制定一個遠景規劃，充分展現實際規劃后項目能至少什么樣目標，同時每個模塊達到什么樣的效果，互相間如何關聯。比如說智能工廠中的原料倉用什么樣的模式，實現什么功能，產線要如何商品配送，成品倉區分什么模式和功能實現程序，所有的具體規劃又是常規什么架構和思想等。詳細設計中，依據什么項目的類型和客戶的需求采取的措施相應的方案設計策略，比如戰略規劃中可以判斷到戰略的舉措和戰略的實施；網絡規劃中，庫存該如何分布特點，車輛路徑該如何等；智能工廠物流中每個作業流程怎么能夠完成。

無論是概念方案和祥細設計，除此之外專業技能的應用外，還是需要強調什么方案的邏輯和體系性。前面的分析部分要和解決方案接受不對應，這樣的話無論是看方案的客戶肯定做方案的團隊（有的項目客戶成員也會在規劃團隊中）都會在一個體系中成功，相對于規劃規劃的無驚無險推進包括項目內容的補充和按照都會的很明白，并飛快找不到幫忙解決的方法。

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