做物流规划设计时，人们往往对设计指标感到茫然，对新员工尤其如此。有些设计人员比较急躁，一上来就急于做方案、画图，结果画来画去，就不知道自己到底要做什么了。耽误了不少时间不说，设计方案要么不知所云，要么离题万里，对用户是一个很大的伤害。
一个良好的设计习惯，往往是应该首先明确设计目标，了解清楚设计要求之后，再去动笔，就比如写文章，总应该先确定写什么主题，目的是什么，给谁看，然后才开始写提纲、反复推敲提纲、找好素材和参考资料，再动笔写，然后再反复推敲、修改润色。不然，就很难写成一篇有质量的文章。画图虽然很重要，但到底只是一种比较简单的劳动，而画什么，表现什么主题，达到什么目标才是设计的关键。
设计是如此，对一个设计方案的评价也是如此。我遇到很多客户要求评价一个总体的方案，其实这是很难的。其中关键的一点就是，方案是设计需求的响应，对方案进行评估，首先要对设计目标进行分析和评估，这才是根本。
数据分析是一件很严肃和需要专业知识的工作，并非仅仅对数据进行简单的加减排列组合就可以了。我特别反对那些不注重数据分析的客户。一项设计，设计指标是基础。基础出现问题，你选用的设备再好，系统再先进，也是于事无补的。
其实物流仓储系统的规划设计也没有那么难，关键一点是需求要清楚明确。而需求是可以用数据来描述和定义的。一个项目，其关键数据也就那么几个而已，如收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等，并不难掌握。本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。
基础数据
在进行系统性描述之前，一定要清楚物流的作业当量最后是以小时来计算的（当然还可以细化到半小时，甚至更小单位）。所以，我们所有的物流量，最终要以小时当量来计算。然而，从用户那里得到的实际的设计指标，很可能是年度的作业纲领，如年配送亿。这个数据非常重要，却也是非常不确定的，因为从这个指标推导下来，就会看到，每年的作业天数、每天的作业时间、货物的价值、仓库库存周转次数等，对最终设计都有很大的影响。所以，这些关联数据应该是要首先明确的。
假设设计纲领是G(年配送目标，亿元)，单箱价格是p，则年度总配送箱数是：
Q=G/p
假设每年作业天数是N（天），每天工作时间是t，则每小时的作业量是：
q=Q/N/t
如果库存周转天数为D，则库存量的计算公式如下：
W=q*t*D
以上的数据关系都很容易推导，但在实际中要注意的是：不同的作业，其作业时间可能是变化的，如高峰时期每天作业时间要大于平常作业，发货时间有时也与收货时间不同等，会增加计算和分析的难度。
在进行具体数据分析时，还要明确箱与托盘的对应关系。托盘一般选择标准托盘（*0），假设平均的满盘量为n，则库存托盘数应为：
P=W/n
当然，在描述具体数据时，要区分收货、发货还是退货，每一个作业也许是不一样的。很多时候，用户是不清楚这些差异的，或者表述不清楚，那么我们就应该将自己的经验或理解进行分享，以便双方达到认识的一致。
1、收货有关的数据
与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。
车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。一般情况下，还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。
收货一般是比较简单的，但也有比较复杂的情形，比如新华书店图书的收货即是如此。因为每天到货的品种很多，还有大量混包的情形，因此收货要进行专门的处理。有些电商的收货也比较复杂，包括要进行QC等动作，对收货区的要求就不一样。
很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说，将一年（或一定时间）的收货量除以一年（或一定时间）的实际工作天数，即得到平均每天收货量，一年中最大收货量的一天，即最大收货量。在实际上设计中，如果按照平均值设计，则使得加班的天数会很多；如果按照最大值进行设计，则会出现工作很不饱满，设备闲置的现象。因此，一般取平均值和最大值之间的某个值进行设计，具体要根据实际需要确定，发货也有这种情况。
2、储存有关的数据
库存能力对系统的设计非常重要。但如何确定库存却是非常有讲究的。除了库存总量W以外，还要考虑SKU数，以及各种存储方式下的库存要求等。很多情况下，仓库的设计并非是单一的。所以，设计的时候就要清楚库存的方式是什么，有什么要求。
一般的储存形式分为2种主要方式：以托盘为单位储存（分为立体库和平面库两种最基本形式）和以箱为单位储存。当然还有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有条状物（如钢材），异形物品（如服装的挂装等）等，不再详述。在设计中，这两种方式都要考虑，有时以托盘为主，有时以箱储存为主，有时两者比较均衡。
计算库存能力当然与箱规有关，也与平均库存天数有关，这是基础。SKU对库存分配的要求有很大的制约作用，往往与作业面设计有关。此外，发货量对于库存设计也有非常大的影响，如拆零量，就要求对拆零区有一定限制。
库存ABC分析也是非常重要的，对于仓库设计起到重要作用。一般情况下，库存ABC分析结果决定了储存形式，ABC的定义将随着不同业务有所不同，要因地制宜。实际操作中，往往要对够托盘，够1/2托盘的SKU及这些SKU所占库存比例进行分析，以便正确决策。
随着电子商务的兴起，SKU不断扩大，ABC分析尤其重要。此外要注意的一个趋势是，箱式存储方式越来越受到重视，其占比越来越高。也影响库存的分析。
再计算储存能力时，人们普遍对库存充满率感到困惑。一般情况下，我们知道，托盘或货箱并不能完全被充满，而为了满足作业的顺利进行，货位也不能完全被充满。因此，要留有余地，这两个系数在不同的案例中会有差异，但都不应该忽视。
3、拣选有关的数据
拣选的订单数、订单行数、发货量是比较重要的设计数据。
发货ABC分析同样重要，要注意的是：发货ABC分布与库存ABC往往是不相同的，分析时要注意加以区分。
拣选环节设计