要做好一个物流信息化办理体系，最重要的一点是需求有必要清晰。而在需求中，数据又起要害性效果。在一个项目规划中，要点数据也就那么几个。比方：收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等等，为了便于读者了解，咱们可以从物流的仓储环节给咱们进行形象的描绘。
收货相关
与收货相关的数据：到货量（单位）、订单数、车辆的装载量、收货区域面积、收货作业时刻、每天收货SKU数等。
车辆的装载量和卸载时刻首要关于站台规划有影响，包含车辆巨细、载重量等。一般状况下还要剖析卸货的办法、速度，以便具体规划站台的数量。
存储相关
库存才干规划对整个体系来说又是很要害的一步，而承认库存才干又是十分具有技巧性的。除了库存总量W，还要考虑SKU数，以及各种存储办法下的存储要求。遍及状况下，仓储状况下并非单一。所以规划的时分要考虑清楚库存的办法，以及有哪些要求。
大部分时分，存储办法首要分为两种：以托盘为单位存储（立体库和平面库）和以箱为单位存储。其他办法不再赘述。在规划中，要充沛考虑这两种办法，有时也会呈现两种办法一起选用的办法。
库存才干的核算与箱规以及均匀库存天数也有联系。SKU对库存资源分配有很大的限制效果，特别影响作业面规划。当然发货量关于库存规划也有不小的影响，比方拆零量。
库存ABC剖析关于库房规划也是一个比较重要的要素。一般状况库存ABC剖析决议了存储办法，它的界说跟着事务的不同而不同。在实操中，往往要对够托盘，并将份额分配好，然后正确决议计划。
关于存储才干的核算，人们关于库存总是存在一些疑问。托盘或许货箱并不能做到100%的利用率，为了作业的顺畅，货位不可能悉数饱满。所以，总是要留出少量空位。这种状况也应该在考虑范围内。
拣选相关
对规划发生重要效果的除了以上咱们所说，拣选的订单数，订单行数，发货量等都会比较重要的数据。
当然，一些根底信息也是要十分清楚的。比方拣选功率，耕种功率以及包装功率。有些数据可以经过项目经历获取，有些应该进行实践丈量。不过丈量成果与作业流程，工位规划以及丈量办法有很大的联系，难以获得一个精确的 成果
不同的拣选办法对应的功率有很大的不同。必定要注意这一点选用怎样的技术手段，对最终的规划成果有很大的影响。所以在数据剖析中，必定要考虑全面。
发货相关
发货路向、数量、车辆办法、作业时刻、暂存时刻等数据是发货规划阶段的根底。
众所周知，分拣机的格口不可能无限添加。因而，规划中应考虑波次问题，以便操控格口数量。有些物流中心的发货区规划很小，站台停车位很少，给发货形成很大困难。
集货区的巨细与发货波次有关。许多小的物流中心，每天只安排一次发货，其发货区就要大一些；对一个大型的物流中心来说，一般要依照多个大波次安排发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度下降对集货区的需求。这在规划中是要注意的。
跟着咱们对物流知道越来越深入，发货装车环节越来越遭到重视。因而，规划中也要与时俱进，考虑自动化体系对发货区的影响。
退货相关
退货很重要也很困难，但简单遭到忽视。
在一般的数据剖析中，退货剖析也是不充沛的。事实上，退货与收货的进程是不相同的。这首要是因为退货收货需求处理的数据量远远大于一般收货。
退货作业不是均衡的，有很大的波动性。因而，在数据剖析中（实践作业也是如此），要将退货收货与退货处理分开来。其作业时刻和作业量都不会相同。
对退货来说，其作业流程关于规划会发生影响。一般数据剖析只是供给退货量即可，包含订单数、订单行、SKU、数量等。
要注意的是，退货有两种办法，其一是终端退回到物流中心；其二是物流中心退回供货商或许作废处理。两者差异是很大的。在数据剖析时，要别离对待。
其他
数据剖析很重要，也有必定难度，这是需求指出的。经历和专业知识关于数据剖析很重要。此外，数据剖析成果有必要得到用户承认才干用于规划。
最终要阐明一点的是，数据剖析的成果并不是直接应用于规划，而是要据此提出规划目标。其间有些数据的改变是比较缓慢的，如产品特色、订单结构、品项数、作业办法等，有些却会改变剧烈，如规划目标等。这些除了经历、职业状况可以供给协助外，要害的是要仔细剖析，找出规则。在这个进程中，充沛的调研，与用户充沛的交流特别重要。
