做物流規劃設計時，人們往往對設計指標感到茫然，對新員工尤其如此。有些設計人員比較急躁，一上來就急於做方案、畫圖，結果畫來畫去，就不知道自己到底要做什麼了。耽誤了不少時間不說，設計方案要麼不知所云，要麼離題萬里，對使用者是一個很大的傷害。
一個良好的設計習慣，往往是應該首先明確設計目標，瞭解清楚設計要求之後，再去動筆，就比如寫文章，總應該先確定寫什麼主題，目的是什麼，給誰看，然後才開始寫提綱、反覆推敲提綱、找好素材和參考資料，再動筆寫，然後再反覆推敲、修改潤色。不然，就很難寫成一篇有質量的文章。畫圖雖然很重要，但到底只是一種比較簡單的勞動，而畫什麼，表現什麼主題，達到什麼目標才是設計的關鍵。
設計是如此，對一個設計方案的評價也是如此。我遇到很多客戶要求評價一個總體的方案，其實這是很難的。其中關鍵的一點就是，方案是設計需求的響應，對方案進行評估，首先要對設計目標進行分析和評估，這才是根本。
資料分析是一件很嚴肅和需要專業知識的工作，並非僅僅對資料進行簡單的加減排列組合就可以了。我特別反對那些不注重資料分析的客戶。一項設計，設計指標是基礎。基礎出現問題，你選用的裝置再好，系統再先進，也是於事無補的。
其實物流倉儲系統的規劃設計也沒有那麼難，關鍵一點是需求要清楚明確。而需求是可以用資料來描述和定義的。一個專案，其關鍵資料也就那麼幾個而已，如收貨量、發貨量、庫存量、拆零量、SKU等，並不難掌握。本文就講一講這些最基本的需求，為了便於理解，主要從物流倉儲的幾個環節進行描述。
基礎資料
在進行系統性描述之前，一定要清楚物流的作業當量最後是以小時來計算的（當然還可以細化到半小時，甚至更小單位）。所以，我們所有的物流量，最終要以小時當量來計算。然而，從使用者那裡得到的實際的設計指標，很可能是年度的作業綱領，如年配送100億。這個資料非常重要，卻也是非常不確定的，因為從這個指標推導下來，就會看到，每年的作業天數、每天的作業時間、貨物的價值、倉庫庫存週轉次數等，對最終設計都有很大的影響。所以，這些關聯資料應該是要首先明確的。
假設設計綱領是G(年配送目標，億元)，單箱價格是p，則年度總配送箱數是：
Q = G/p
假設每年作業天數是N（天），每天工作時間是t，則每小時的作業量是：
q = Q/N/t
如果庫存週轉天數為D，則庫存量的計算公式如下：
W = q*t*D
以上的資料關係都很容易推導，但在實際中要注意的是：不同的作業，其作業時間可能是變化的，如高峰時期每天作業時間要大於平常作業，發貨時間有時也與收貨時間不同等，會增加計算和分析的難度。
在進行具體資料分析時，還要明確箱與托盤的對應關係。托盤一般選擇標準托盤（1200*1000），假設平均的滿盤量為n，則庫存托盤數應為：
P = W/n
當然，在描述具體資料時，要區分收貨、發貨還是退貨，每一個作業也許是不一樣的。很多時候，使用者是不清楚這些差異的，或者表述不清楚，那麼我們就應該將自己的經驗或理解進行分享，以便雙方達到認識的一致。
1 、收貨有關的資料

與收貨有關的資料，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。
車輛的裝載量和解除安裝時間主要對於站臺設計有影響，包括車輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規劃站臺的數量。
收貨一般是比較簡單的，但也有比較複雜的情形，比如新華書店圖書的收貨即是如此。因為每天到貨的品種很多，還有大量混包的情形，因此收貨要進行專門的處理。有些電商的收貨也比較複雜，包括要進行QC等動作，對收貨區的要求就不一樣。
很多人對高點平均值和算術平均值對於設計的影響不甚瞭解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。在實際上設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作很不飽滿，裝置閒置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。
做物流規劃設計時，人們往往對設計指標感到茫然，對新員工尤其如此。有些設計人員比較急躁，一上來就急於做方案、畫圖，結果畫來畫去，就不知道自己到底要做什麼了。耽誤了不少時間不說，設計方案要麼不知所云，要麼離題萬里，對使用者是一個很大的傷害。
一個良好的設計習慣，往往是應該首先明確設計目標，瞭解清楚設計要求之後，再去動筆，就比如寫文章，總應該先確定寫什麼主題，目的是什麼，給誰看，然後才開始寫提綱、反覆推敲提綱、找好素材和參考資料，再動筆寫，然後再反覆推敲、修改潤色。不然，就很難寫成一篇有質量的文章。畫圖雖然很重要，但到底只是一種比較簡單的勞動，而畫什麼，表現什麼主題，達到什麼目標才是設計的關鍵。
設計是如此，對一個設計方案的評價也是如此。我遇到很多客戶要求評價一個總體的方案，其實這是很難的。其中關鍵的一點就是，方案是設計需求的響應，對方案進行評估，首先要對設計目標進行分析和評估，這才是根本。
資料分析是一件很嚴肅和需要專業知識的工作，並非僅僅對資料進行簡單的加減排列組合就可以了。我特別反對那些不注重資料分析的客戶。一項設計，設計指標是基礎。基礎出現問題，你選用的裝置再好，系統再先進，也是於事無補的。
其實物流倉儲系統的規劃設計也沒有那麼難，關鍵一點是需求要清楚明確。而需求是可以用資料來描述和定義的。一個專案，其關鍵資料也就那麼幾個而已，如收貨量、發貨量、庫存量、拆零量、SKU等，並不難掌握。本文就講一講這些最基本的需求，為了便於理解，主要從物流倉儲的幾個環節進行描述。
基礎資料
在進行系統性描述之前，一定要清楚物流的作業當量最後是以小時來計算的（當然還可以細化到半小時，甚至更小單位）。所以，我們所有的物流量，最終要以小時當量來計算。然而，從使用者那裡得到的實際的設計指標，很可能是年度的作業綱領，如年配送100億。這個資料非常重要，卻也是非常不確定的，因為從這個指標推導下來，就會看到，每年的作業天數、每天的作業時間、貨物的價值、倉庫庫存週轉次數等，對最終設計都有很大的影響。所以，這些關聯資料應該是要首先明確的。
假設設計綱領是G(年配送目標，億元)，單箱價格是p，則年度總配送箱數是：
Q = G/p
假設每年作業天數是N（天），每天工作時間是t，則每小時的作業量是：
q = Q/N/t
如果庫存週轉天數為D，則庫存量的計算公式如下：
W = q*t*D
以上的資料關係都很容易推導，但在實際中要注意的是：不同的作業，其作業時間可能是變化的，如高峰時期每天作業時間要大於平常作業，發貨時間有時也與收貨時間不同等，會增加計算和分析的難度。
在進行具體資料分析時，還要明確箱與托盤的對應關係。托盤一般選擇標準托盤（1200*1000），假設平均的滿盤量為n，則庫存托盤數應為：
P = W/n
當然，在描述具體資料時，要區分收貨、發貨還是退貨，每一個作業也許是不一樣的。很多時候，使用者是不清楚這些差異的，或者表述不清楚，那麼我們就應該將自己的經驗或理解進行分享，以便雙方達到認識的一致。
1 、收貨有關的資料

與收貨有關的資料，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。
車輛的裝載量和解除安裝時間主要對於站臺設計有影響，包括車輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規劃站臺的數量。
收貨一般是比較簡單的，但也有比較複雜的情形，比如新華書店圖書的收貨即是如此。因為每天到貨的品種很多，還有大量混包的情形，因此收貨要進行專門的處理。有些電商的收貨也比較複雜，包括要進行QC等動作，對收貨區的要求就不一樣。
很多人對高點平均值和算術平均值對於設計的影響不甚瞭解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。在實際上設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作很不飽滿，裝置閒置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。