2. 庫存數據：如何確定庫存是非常有講究的。除了庫存總量W以外，還要考慮SKU數，以及各種存儲方式下的庫存要求等。
庫存ABC分析也是非常重要的，壹般情況下，庫存ABC分析結果決定了儲存形式，ABC的定義隨著企業不同業務有所不同，要因地制宜。實際操作中，往往要對夠托盤，夠1/2托盤的SKU及這些SKU所占庫存比例進行分析，以便正確決策。
3. 揀選數據：揀選的訂單數、訂單行數、發貨量是比較重要的數據。揀選環節關註的主要是揀選、包裝和輸送問題，如整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量，這三個參數是非常重要的。壹些基礎信息也是要明確的，如揀選效率、播種效率和包裝效率等。
4. 發貨數據：發貨路向、數量、車輛形式、作業時間、暫存時間等數據是發貨階段的基礎。
5. 退貨數據：退貨很重要但也容易忽視。對退貨來說，壹般數據僅僅提供退貨量即可，包括訂單數、訂單行、SKU、數量等。要註意的是，退貨有兩種形式，其壹是終端退回到物流中心；其二是物流中心退回供應商或者報廢處理。兩者差異是很大的，在數據分析時要分開對待。
使用倉庫管理系統可以幫助企業提高倉儲效率、降低成本、提高客戶滿意度和快速響應市場需求，具體表現在以下幾個方面：
1、實時掌握庫存情況，通過系統企業可以實時掌握庫存情況，了解庫存的數量、種類和狀態等信息。通過對庫存數據進行分析，企業可以準確地了解各種貨物的庫存量和使用情況，以便及時調配庫存，避免庫存積壓和過度采購，從而優化庫存周轉率。
2、智能預測庫存需求利用信息化系統，企業可以對歷史數據進行分析和建模，預測未來的庫存需求。通過利用機器學習、人工智能等技術，企業可以快速準確地預測庫存需求，並及時調整庫存。這可以幫助企業在不降低客戶服務水平的前提下，減少庫存積壓和降低庫存成本，從而優化庫存周轉率。
3、實現高效的物流管理企業可以實時掌握訂單情況和物流信息，從而快速地調配庫存和安排物流，並根據訂單的數量和類型等信息，靈活地調整倉庫中貨物的存儲和布局，提高倉庫物流效率。同時，企業可以根據物流信息及時調整物流方案，快速地響應市場需求，提高物流效率和客戶滿意度。
4、實現智能盤點利用系統工具，企業可以實現智能盤點，減少盤點時間和減少誤差。通過自動化采集數據和利用數據分析技術，企業可以快速準確地獲取庫存信息，同時還可以及時發現異常情況和錯誤，減少盤點誤差，提高盤點效率。
轉自知乎