一种智能仓储物流数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种智能仓储物流数据处理方法，涉及物流数据管理领域，现提出如下方案，S1、数据统计处理：首先将运营的关键性指标数据进行统一的收集统计处理，将运营的关键性指标数据加入统计范围内，可以有效的较为清晰的量化仓库运营状况，并快速挖掘出来仓库物流数据管理存在的一些关键问题；本发明专利技术通过将运营的关键性指标数据进行统一的收集统计处理，将运营的关键性指标数据加入统计范围内，可以有效的较为清晰的量化仓库运营状况，并快速挖掘出来仓库物流数据管理存在的一些关键问题，同时利用托盘或货箱并不能完全被充满是为了满足作业的顺利进行，由此保证作业效率的大幅提升。升。

【技术实现步骤摘要】
一种智能仓储物流数据处理方法


[0001]本专利技术涉及物流数据管理领域，尤其涉及一种智能仓储物流数据处理方法。

技术介绍

[0002]物流原意为“实物分配”或“货物配送”，是供应链活动的一部分，是为了满足客户需要而对商品、服务消费以及相关信息从产地到消费地的高效、低成本流动和储存进行的规划、实施与控制的过程。物流以仓储为中心，促进生产与市场保持同步。物流是为了满足客户的需要，以最低的成本，通过运输、保管、配送等方式，实现原材料、半成品、成品及相关信息由商品的产地到商品的消费地所进行的计划、实施和管理的全过程，物流由商品的运输、服务、配送、仓储、包装、搬运装卸、流通加工，以及相关的物流信息等环节构成；
[0003]随着海淘需求的出现，国内市场与国外市场的对接、国内买家与国外市场的对接以及国外买家与国内市场的对接成为了电商平台多元化的一个趋势，而电商与物流之间如何能够满足在购物旺季的订单需求，成为了现今亟待解决的问题，现有的仓库物流数据在在管理中比较混乱，针对收货信息数据、发货信息数据和退货信息数据无法精准掌握仓库运行的状况，无法精准的对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能仓储物流数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据统计处理：首先将运营的关键性指标数据进行统一的收集统计处理；S2、收货数据处理：然后将与收货有关的所有数据信息通过专职人员进行统一收集并登记处理；S3、数据储存处理：数据储存分为两种形式，分别为以托盘为单位存储和以货箱为单位储存，通过托盘或货箱为单位对货物数据量进行数据统计储存处理；S4、数据拣选处理：对订单数、订单行数、发货量的重要数据进行拣选；S5、发货数据处理：对需要发货的货物订单数据信息进行分析，精准的确定所需要的货物名称、数量、发货时间和预计到达时间进行分析核对处理，以及集货区的大小与发货区的波次关系；S6、退货数据处理：在通常中退货分为两种形式，一种是终端退回到物流中心，第二种是物流中心退回到供应商或者报废处理。2.根据权利要求1所述的一种智能仓储物流数据处理方法，其特征在于：所述S1数据统计处理中提到的运营的关键性指标数据包括月常规收入、总客户获取成本、常规性毛利、毛利回收期、预计生命周期、生命周期价值和总客户获取成本所得汇报率。3.根据权利要求1所述的一种智能仓储物流数据处理方法，其特征在于：所述S2收货数据处理中提到的收货有关的所有数据信息包括：到货物量、订单数、车辆装载量、收货区大小、收货作业时间和每天收获SKU数据，其中SKU指库存量单位，就是库存进出计量的基本单元，可以是以件、盒、托盘或货箱为单位进行收货数据的统计处理。4.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈有波，杨捷，雷涛，
申请(专利权)人：深圳市巨沃科技有限公司，
类型：发明
国别省市：