九游娱乐广告:物流规划基础模型输出这40个指标很关键

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  ，为评估仓网方案的关键依据，需直观反映选址后物流网络的运营表现，具体可分为四大类：

  成本类指标是模型输出的核心，用于测算选址方案的经济可行性，以下细分指标，且支持单仓/多仓方案的成本对比：

  运输成本：分为“销售端运输成本”与“供应端运输成本”两类。其中，销售端运输成本指仓库向客户所在城市配送订单产生的成本（按体积、运输距离与费率计算）；供应端运输成本指供应商向仓库运输物料产生的成本，两类成本均需以具体金额呈现，且支持查看单仓（如重庆仓）或多仓（重庆+北京+上海仓）的分项成本与总成本。

  库存持有成本：基于模型输入的“库存天数”“商品毛利率”与订单数据运算生成，反映仓库持有库存产生的资金占用成本，需以具体金额输出，且与仓库选址后的库存规模直接关联（如多仓布局会分散库存，可能降低单仓库存持有成本）。

  仓库租金成本：包含“单位面积租金”与“总租金”两个维度。模型先依照订单量、库存规模测算“所需仓库面积”，再结合预设的单位面积租金计算总租金，输出结果需同时呈现总租金金额、所需仓库面积与单位面积租金标准，清晰反映选址城市的租金成本差异。

  物流总成本与费率：物流总成本为“运输成本+库存持有成本+仓库租金成本”的总和，是评估方案经济性的核心指标；物流费率为“物流总成本/总销售额”的占比，用于衡量物流成本对销售的影响，便于企业判断方案是不是满足成本控制目标（如费率需低于15%）。

  效率类指标聚焦仓网布局对订单处理与资源利用的影响，主要通过“总销售额”间接体现，同时可延伸至订单处理效率相关逻辑：

  总销售额：由“每个城市平均订单数×每个订单平均销售额”运算生成，虽非直接效率指标，但可反映选址方案覆盖的市场规模（如多仓布局覆盖更多高订单量城市，总销售额更高），同时为物流费率计算提供基础数据，输出需以具体金额呈现。

  订单覆盖效率：模型通过“热力图”间接输出该指标——选址后，鼠标悬浮于城市可查看该城市是否被仓库覆盖（如重庆仓覆盖西南地区城市、北京仓覆盖华北地区城市），覆盖范围越广、越贴合高订单量城市，说明订单覆盖效率越高，间接反映仓网布局的合理性。

  服务质量类指标聚焦“交付及时率”，是评估仓网方案服务能力的关键，直接关联客户满意度：

  交付及时率：基于模型输入的“平均承诺交付周期”（如3天）约束，运算仓库到各城市的运输时间是不是满足周期要求，输出结果包含“单仓交付及时率”与“整体交付及时率”，清晰反映不同选址方案对交付服务的保障能力（如上海仓因覆盖长三角高订单密度城市，交付及时率更高）。

  基础参数输出用于明确选址方案的关键配置信息，为方案复盘与调整提供相关依据，主要包括：

  仓库选址信息：输出已选仓库的城市名称（如重庆、北京、上海）、数量（如单仓、3仓），以及各仓库的覆盖范围（如重庆仓覆盖四川、贵州、云南等城市），支持通过“显示/隐藏”功能查看不同仓库的覆盖边界，直观理解仓网布局逻辑（如基于“重心法”，仓库优先覆盖周边近距离城市）。

  场景参数回溯：输出选址时使用的核心输入参数，便于用户复盘“输入参数-输出结果”的关联关系（如调整运输方式为航空后，交付及时率提升但运输成本增加），为方案优化提供参考。

  可视化结果是量化指标的“图形化表达”，通过地图、图表等形式降低数据理解门槛，帮助用户快速把握方案核心信息，具体包括：

  仓网覆盖地图：以全国地图为基础，用不同标识（如红色点代表仓库、彩域代表覆盖范围）呈现已选仓库的位置与覆盖城市，鼠标悬浮可查看城市名称、订单量（热力图颜色越深订单量越高）、交付及时率等数据，直观反映“仓库-城市”的服务关联（如北京仓覆盖北京、天津、河北等周边城市）。

  供应商与订单分布：通过“显示/隐藏供应商”功能，用蓝色点呈现供应商位置；通过热力图呈现各城市订单量分布，帮助用户理解选址与供应商、订单的匹配关系（如仓库优先选在订单量高、供应商集中的区域，降低运输成本）。

  成本构成饼图：以饼图形式呈现“销售运输成本、供应运输成本、库存持有成本、仓库租金”在物流总成本中的占比，直观反映成本核心驱动因素（如单仓布局因运输距离长，销售运输成本占比更高；多仓布局因仓库数量多，仓库租金占比更高），为成本优化指明方向（如降低销售运输成本需增加仓库覆盖）。

  多仓指标对比表：当选择多仓（如重庆、北京、上海）时，模型输出横向对比表，清晰呈现各仓库的分项成本（如运输成本、租金）、交付及时率、所需面积等指标，便于用户较快地断定各仓库的性价比（如上海仓交付及时率最高但租金成本也最高，重庆仓成本低但交付及时率稍低），为方案取舍提供直观依据。

  量化指标是基础模型输出的核心，为评估仓库规划方案（如货位布局、拣选策略）可行性的关键依据，需直观反映仓库存储与拣选环节的运营表现，具体可分为四大类：

  该类指标聚焦“货位布局是不是合理、空间是否充分的利用”，直接关联仓库空间成本控制：

  货位占用率：分为“整体货位占用率”与“分层/分类货位占用率”。整体货位占用率=已占用货位数/总货位数；分层占用率按货架层数统计，分类占用率按物料品类统计，输出结果需同时呈现具体数值与占比，反映货位分配的均衡性。

  体积利用率：包含“整体体积利用率”与“货位体积利用率”。整体体积利用率=所有物料总体积/仓库总存储体积；货位体积利用率按单个货位统计，输出需结合物料ABC分类（如A类物料体积利用率是否高于C类），判断物料放置是否匹配货位容量（如避免大体积物料占用小容量货位导致浪费）。

  货位分配失败统计：输出“未分配成功的SKU数量”与“未分配原因”（如货位总量不足、货位容量小于物料体积），“提示491个SKU未能找到货位”，直接反映当前货架布局是不是满足库存存储需求，为调整货架参数（如增加层数、扩大货位尺寸）提供依据。

  库存核心统计：输出“总SKU数量、总库存量、总体积、平均体积”，同时按品类细分，清晰呈现仓库库存结构，为后续拣选策略设计（如高频品类优先放置在近拣选点）提供基础数据。

  该类指标聚焦“拣选策略是否高效、订单处理是否及时”，直接关联仓库订单履约能力：

  总完成时间与平均订单处理时间：总完成时间指所有拣选任务从开始到结束的总耗时；平均订单处理时间=总完成时间/总订单数，两类指标需结合拣选策略（如按单拣选vs波次拣选）对比，反映策略对效率的影响（如波次拣选通常降低平均处理时间）。

  总行走距离与平均行走距离：总行走距离指所有拣选人员达成目标的累计行走里程；平均行走距离=总行走距离/拣选任务数，输出需关联路径策略（如顺序路径vs最短路径），直观体现路径优化效果（如最短路径策略可降低30%行走距离），同时为仓库通道布局优化（如缩短拣选通道长度）提供参考。

  订单处理量与SKU覆盖量：输出“总订单数、总处理SKU种类数、总订购数量”，同时按时间序列统计（如每小时处理订单100单），反映仓库拣选产能，帮助判断当前资源配置（如人员数量）是否匹配订单量峰值（如早8点-10点订单高峰需增加人员）。

  该类指标聚焦“人员/设备是否闲置、资源分配是否最优”，直接关联仓库人力成本控制：

  员工利用率与空闲时间：员工利用率=员工实际作业时间/总工作时间；平均员工空闲时间=总空闲时间/员工数量，输出需按单个员工细分，反映资源分配均衡性（如是不是真的存在部分员工过度忙碌、部分员工闲置的情况）。

  员工忙碌度时间序列：按时间维度（如每15分钟）统计“各时点作业员工数量”，以柱状图形式输出，直观呈现资源需求波动（如订单高峰时段需更多员工），为人员排班优化（如高峰时段增派临时人员）提供依据。

  拣选任务分配明细：输出每个拣选任务（如PICK_0001、WAVE_1_0001）对应的“负责员工、开始时间、结束时间、耗时”，同时拆解时间构成（如准备时间30秒、行走时间1分钟38秒、拣货时间44分钟），如“拣货任务WAVE_1_0001总耗时45分钟”，清晰呈现任务执行效率，为优化作业流程（如缩短准备时间）提供方向。

  该类指标聚焦“物料重要性与订单特征”，“ABC分析”模块与“订单分析逻辑”的核心输出，为货位分配与拣选策略提供决策依据：

  ABC分类结果：按“订单频次”或“订购数量”对物料进行ABC分级（如A类占比20%、B类占比30%、C类占比50%），输出“各品类SKU数量、占比、累计占比”（如“A类物料占总订购数量的80%”），同时通过帕雷托曲线可视化（横轴为物料编码、纵轴为订购数量），明确A类物料（高频/高量）的范围，指导货位放置（如A类物料放在近拣选点）。

  EIQ特征指标：输出订单的“E（订单量）、I（品项数）、Q（订购量）”统计结果，如“平均每单SKU种类数5.0、最大单订单量199件、日均订单量1000单”，反映订单结构（如是否为“多品少单”或“少品多单”），为拣选策略选择（如“多品少单”适合波次拣选）提供数据支撑。

  可视化结果是量化指标的“图形化表达”，通过界面交互、图表等形式降低数据理解门槛，帮助用户快速把握仓库规划方案的核心信息，具体包括：

  货架与货位俯视图/剖面图：俯视图以方格形式呈现货架排列（如“拣选通道、主通道、货架编号”），用颜分货位状态（绿色=空闲、橙色=半占用、红色=满占用）；剖面图（立面图）站在拣选通道视角，呈现货位分层分布（如货架9-3-11的SKU、数量、利用率），鼠标悬浮可查看货位详情（如容量1.0m³、ABC分类B），直观判断货位分配是否合理。

  物料放置热力图：按物料ABC分类或货位利用率着色（如A类物料红色、B类黄色、C类蓝色），呈现物料在仓库中的分布（如“ABC放置策略下，A类物料集中在主通道附近”），帮助用户快速定位高频物料位置，验证“近拣选点放置高频物料”的规划逻辑是否落地。

  拣选路径演示：按“顺序路径”或“最短路径”策略，动态演示拣选人员从“拣选起点”到各货位的行走轨迹（如“查看PICK_0001任务的货位访问顺序”），直观对比不同路径策略的差异（如最短路径减少重复行走），同时可查看单个货位的访问时间（如访问货位1-4-11耗时20秒），为优化货位布局（如减少跨通道拣选）提供依据。

  拣选任务列表与详情：以表格形式输出拣选任务（如“WAVE_1_0001任务包含15个订单、67种SKU”），点击“详情”可查看任务内的“订单ID、SKU、数量、货位”，清晰呈现“订单-物料-货位”的关联关系，同时支持按“策略类型、生成时间”筛选，便于跟踪不同策略下的任务执行情况（如波次拣选任务的完成效率）。

  时间分解饼图：以饼图形式呈现单个拣选任务的时间构成（如准备时间30秒、行走时间1分钟38秒、拣货时间44分钟），直观反映时间消耗的核心环节（如行走时间占比60%，需优化路径），如“拣货任务WAVE_1_0001的时间明细饼图”。

  员工忙碌度与订单处理时间柱状图：员工忙碌度柱状图按时间序列统计“各时点作业员工数”（如“8点-9点作业员工3人、9点-10点作业员工5人”）；订单处理时间柱状图按订单序列统计“每张订单处理耗时”（如ORD-20250805-003处理耗时3分钟），两类图表结合可判断“资源配置是否匹配订单高峰”（如订单高峰时段员工是否足够）。

  流程记录是基础模型输出的补充，“仿真逻辑”明确其为复盘“输入-输出”关联关系的关键，具体包括：

  参数配置记录：输出仓库规划的核心输入参数，如“货架参数（层数6层、每层货位数10个、主通道宽度6米）、拣选策略（波次拣选，15单/波次）、资源配置（员工数量5人）、ABC分类标准（A类80%、B类15%）”，便于用户复盘“参数调整对输出结果的影响”（如员工数量从5人增至10人，利用率从47.3%降至34.7%）。

  仿真日志记录：按时间顺序记录仿真过程中的关键事件，如“08:00生成1000个订单、08:05开始波次拣选、09:30完成第500个订单”，同时记录不正常的情况（如“08:10货位1-4-11分配失败，原因是容量不足”），为排查规划方案问题（如货位容量设置过小）提供相关依据。