摘要：做好物流仓储系统的规划，最关键的一步就是明确需求，而需求是可以通过数据来清晰定义和描述的。一个项目中真正关键的数据指标其实并不多，比如收货量、发货量、库存量、拆零量和SKU（即商品品类数）等，掌握这些并不困难。本文将从物流仓储的几个基本环节出发，带大家理解这些

做好物流仓储系统的规划，最关键的一步就是明确需求，而需求是可以通过数据来清晰定义和描述的。一个项目中真正关键的数据指标其实并不多，比如收货量、发货量、库存量、拆零量和SKU（即商品品类数）等，掌握这些并不困难。本文将从物流仓储的几个基本环节出发，带大家理解这些核心数据及其作用。

一、收货环节的关键数据收货相关数据主要包括：到货量（箱）、订单数、车辆装载量、收货区面积、作业时间、每日收货SKU数量等。

其中，车辆大小、载重和卸货速度直接影响站台设计。我们要考虑如何卸货、效率如何，从而合理规划站台数量。

这里特别要提到“平均值”和“高峰值”的区别：年平均收货量除以工作日，得到的是平均每日收货量；而一年中收货最多的一天，则是高峰值。如果按平均值设计，可能导致高峰期忙不过来，经常加班；如果按高峰值设计，又可能出现设备闲置、人员工作量不饱和。因此，通常取一个中间值，具体需结合实际业务节奏来定。发货环节同样存在类似情况。

二、库存环节的数据要点库存能力是系统设计的核心，但如何科学定库存很有讲究。除了总库存量（W）外，还要看SKU数量，以及不同存储方式的要求。现实中仓库类型往往不是单一的，因此设计前必须明确存储形式。

常见存储分为两大类：以托盘为单位（比如立体库、平面库）和以箱为单位。此外还有特殊形式，如挂装、散料、大件等，但主要是前两种。要根据业务特点确定主次，有时托盘为主，有时箱为主，有时两者兼顾。

计算库存能力需考虑商品规格、库存周转天数等基础因素。SKU数量直接影响库存分配和作业面设计，发货量如拆零量多少，也会制约库存区的布局。

ABC分类法在库存管理中非常实用——根据商品出货频率将SKU分为A、B、C类，分别制定存储策略。要特别关注是否够整托盘、半托盘，以及它们所占比例，这都是决策的关键依据。

电商业务中SK数大幅增长，ABC分析越发重要。另外，箱存储占比逐渐提高，也成为新趋势。最后要注意，实际中托盘和货位不可能完全塞满，需预留操作空间，因此设计时需加入“充满率”系数，具体数值因项目而异。

三、拣选相关数据拣选环节需重点关注：订单数、订单行数、发货量及整盘、整箱、拆零出库量。这些直接影响拣选、包装及输送设计。

要注意，发货ABC分类（即出库频率分布）和库存ABC可能不一致，建议分开分析。拣选效率、包装效率等数据可通过历史经验或实测获取，但结果会受到流程、工位设计及测量方式的影响，需谨慎参考。不同拣选方式效率差异很大（比如按单拣、按波次拣、自动化拣选等），设计中要根据业务特点选择合适的技术路线。

四、发货相关数据发货设计需包括：方向、数量、车型、作业时间、暂存时间等。分拣机的格口数量有限，往往要通过“波次管理”来控制发货节奏、提高效率。小型物流中心可能一天只发一次货，集货区就要大一些；大型中心则通过多波次发货，显著减少对集货区的面积需求。

近年来，装车环节也越来越受重视，自动化系统正在逐渐应用，设计中需预留升级空间。

五、退货环节的数据退货虽容易被忽略，但实际处理起来非常复杂。退货数据往往波动大、不均衡，处理流程也和正常收货不同。建议将退货接收与退货处理分开分析，分别统计其订单数、SKU、数量等。

另外，退货还分为客户退至仓库、仓库退至供应商或报废两类，性质完全不同，分析时也要区别对待。

数据分析是规划设计的基础，但需要结合专业经验和实际调研。有些数据变化缓慢（如产品特性、订单结构），有些则波动很大（如订单峰值）。建议与业务方充分沟通，确保数据真实可靠，并共同确认分析结果。

数据分析结果并非直接用于设计，而是提炼出关键设计指标。过程中既要借鉴行业经验，也要注重实地调研，真正把握业务运转的规律。

来源：云山快仓