在数字经济与智能制造深度融合的今天，智慧物流已成为推动供应链变革的核心引擎。大数据、人工智能、物联网等技术的快速迭代，正在重塑物流行业的作业模式与管理思维。企业不再仅依赖经验决策，而是通过精准的数据分析优化仓储布局、运输路径、配送效率及设备效能。为适应这一趋势，培养兼具数据分析能力与物流业务素养的复合型人才迫在眉睫。本书以“技术赋能业务，数据驱动决策”为核心理念，围绕智慧物流的核心场景，系统构建了从基础操作到高阶分析的全链路知识体系。全书共分六大模块，以任务驱动为导向，融入真实行业案例与标准化工具，旨在帮助读者掌握数据分析方法的同时，深入理解物流业务的底层逻辑，为智慧物流的实践与应用提供科学支撑。内容结构： 模块化设计，层层递进，覆盖全业务场景基础操作（模块一）：从Excel数据处理起步，夯实数据清洗、分析与可视化技能，为后续场景应用奠定技术基础；业务实战（模块二至模块四）：聚焦仓储、运输、配送三大核心环节，涵盖ABC分类、出入库效率分析、最短路径规划、配送站点选址等典型任务，完整解析数据驱动的决策逻辑；智能设备与绩效管理（模块五至模块六）：深入智能设备与运营绩效分析，从设备异常监测到仓储运输配送全链路绩效评估，助力企业实现精细化、智能化管理。

模块一 数据分析的 Excel 基本操作 1


任务一 数据分析概述 2


任务二 数据的收集与处理 10


任务三 数据分析与展现 25


模块二 物流仓储作业数据分析 45


任务一 商品的 ABC 分类分析 46


任务二 入库作业分析 58


任务三 拣选作业分析 75


任务四 盘点作业分析 94


模块三 物流运输数据分析 110


任务一 最短路径分析 111


任务二 运输分配方案分析 119


任务三 运输费用计算 127


模块四 物流配送数据分析 134


任务一 配送站点选址分析 135


任务二 配送路径分析 142


任务三 配送站点集包业务数据分析 150


任务四 配送费用计算 158


模块五 自动化设备性能分析 165


任务一 AGV 设备性能分析 165


任务二 AGV 设备异常分析 174


任务三 AGV 设备可靠性分析 187


模块六 智慧仓运营绩效分析 196


任务一 智慧仓仓储绩效分析 197


任务二 智慧仓运输绩效分析 203


任务三 智慧仓配送绩效分析 208