物流是一个比较大的内容,涵盖的知识领域非常多,本文将选取一些物流业务,探讨一下如何把统计知识与物流数据分析相结合。
1、供应链
供应链是指生产及流通过程中,涉及将产品或服务提供给最终用户活动的上游与下游,所形成的网链结构。以简单的角度去抽象供应链,相当于一条转化链条,这条链条把商品从上游企业运送到下游客户。
那么对转化的过程进行数据分析,有两个常研究的方向:
(1)一种商品(供应链),若干种供应链(商品),哪一种供应链(商品)运行的最好?
(2)在供应链中,哪个环节出了问题?
在第(1)个问题中,可以应用的统计知识主要是“假设检验”。可以通过做配对样本t检验的方法来对比两总体之间谁有更好的均值,即ABtest的原理。在第(2)个问题中,实际上做的是漏斗分析,也就是异常检测问题,既可以使用异常值检验,也可以基于时间序列来做研究。
2、仓储
传统仓储是指利用仓库对各类物资及其相关设施设备进行物品的入库、储存、出库的活动。现代仓储是指在传统仓储的基础上增加库内加工、分拣、库内包装等环节,仓储是生产制造与商品流通的重要环节之一,也是物流活动的重要环节。
由于仓储往往会具有一套标准,以指导仓储活动的进行,所以对仓储进行数据分析,往往侧重的是事后,即仓储活动完毕后,对仓储内部的情况、运作的过程进行评价。因此,描述统计学中的知识比较契合仓储数据分析。
3、运输
运输是指用特定的设备和工具,将物品从一个地点向另一个地点运送的物流活动,它是在不同地域范围内,以改变物的空间位置为目的对物进行的空间位移。通过这种位移创造商品的空间效益,实现其使用价值,满足社会的不同需要。运输是物流的中心环节之一,也是现代物流活动最重要的一个功能。
运输更看重事前规划,即如何选择最合适的运输方案来指导物流的进行,以实现最优的性价比。因此,对运输做数据分析,侧重事前预测。推断统计学是运输数据分析中可以采用的主要统计知识。例如,可以采用区间估计的方式对运输线路的成本进行推断,给出基于一定置信度下的成本预测区间,以结合概率的知识对物流运输活动作出指导。
4、物流需求预测
物流需求预测指根据有关调查资料,对拟建项目的物流产品未来市场需求变化进行细致的分析研究,掌握需求的内在规律,对其发展趋势作出正确的估计和判断,以确保拟建项目投产