浅谈现代物流管理中统计的作用
统计学方法在物流管理中的应用
统计学方法在物流管理中的应用物流管理是现代企业管理中的一个重要环节，它涉及到物流信息流、资金流和物品流的整合与优化。
统计学作为一种重要的数据分析工具，具有独特的应用价值。
本文将探讨统计学方法在物流管理中的应用。
一、需求预测与合理库存控制准确的需求预测和合理的库存控制对于物流管理至关重要。
统计学方法可以通过历史数据的分析，运用时间序列分析、回归分析等方法，预测商品销量和需求变化趋势。
基于这些预测结果，物流管理者可以合理地控制库存水平，避免产品积压或缺货现象的发生，提高物流效率和客户满意度。
二、运输成本控制和路线规划物流管理中，运输成本占据很大一部分开支。
统计学方法可以运用成本弹性分析、线性规划、网络模型等方法，对运输成本进行全面分析和优化。
通过数据的收集和处理，物流管理者可以根据不同的运输需求和成本因素，选择合适的运输方式和路线，有效控制运输成本，提高物流效益。
三、质量管理和风险控制物流管理中，质量管理和风险控制同样是非常重要的方面。
统计学方法可以通过抽样调查、统计分析和质量控制图等手段，检测产品和运输环节中存在的潜在质量问题。
通过风险评估和风险管理等统计方法，物流管理者可以识别和评估物流过程中的潜在风险，并采取相应的控制措施，确保物流运作的高质量和高效率。
四、供应链管理和厂商评估供应链管理是一项复杂的任务，涉及多方面的要素。
统计学方法可以通过数据分析和建模，探索供应链中各个环节的关联性和影响因素，优化供应链的运作流程，提高整体效率和竞争力。
另外，通过统计学方法，物流管理者还可以对厂商进行评估，依据其供应能力和绩效；并通过评估结果，制定相应的合作策略，提高整体供应链的管理水平。
五、客户满意度和服务质量评价客户满意度和服务质量是评价物流管理成功与否的重要指标。
统计学方法可以运用调查问卷、统计分析等手段，对客户满意度和服务质量进行量化评估。
通过统计分析和挖掘客户需求，物流管理者可以对现有服务进行优化和改进，提高客户满意度，并持续提供高质量的物流服务。
统计学在物流优化中的作用分析
统计学在物流优化中的作用分析统计学是一门研究数据收集、分析、解释和预测的学科，对于物流优化来说，统计学发挥着重要的作用。
本文将分析统计学在物流优化中的作用，并探讨如何利用统计学方法提高物流效率和降低成本。
一、数据收集与分析物流过程中产生了大量的数据，包括货物运输时间、仓库存储容量、供应链中的库存数量等等。
统计学帮助我们收集这些数据，并进行分析。
通过统计学方法，可以对物流过程中的各个环节进行数据的测量和记录，了解整个物流系统的运作情况。
数据分析方面，统计学提供了丰富的工具和技术，如描述统计学、推断统计学和预测模型等。
通过对物流数据的分析，可以发现潜在的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
例如，通过对货物运输时间数据的分析，我们可以找出运输时间较长的环节，进而针对性地优化这些环节，以提高整体物流效率。
二、需求预测与库存管理物流行业中，正确预测市场需求是一个重要的挑战。
统计学方法可以帮助我们进行需求预测，并提供合理的库存管理策略。
通过对历史销售数据的分析，可以发现销售季节性、产品需求趋势等规律，进而预测未来的需求量。
基于这些预测结果，我们可以合理配置库存，以满足市场需求，避免物流过程中的库存积压或缺货。
此外，统计学还可以帮助我们确定最佳的补货策略，以确保库存水平的控制。
通过对订单频率、交货时间等数据的分析，可以确定供应商的补货频率和数量，以最大限度地减少物流成本。
三、运输路径优化物流运输路径的选择对于物流效率和成本的控制非常重要。
统计学方法可以帮助我们评估不同路径的可行性，并找出最佳的运输路径。
通过采集和分析历史运输数据，可以了解各个路径的平均运输时间、费用等指标。
基于这些数据，我们可以应用统计学模型，对不同路径进行评估和优化，从而降低运输成本、提高运输效率。
四、供应链风险管理供应链风险是物流过程中需要重视的问题之一。
统计学方法可以帮助我们评估和管理供应链风险。
通过对供应商交货时间、库存水平、产品质量等数据的分析，可以预测供应链的潜在风险，并制定相应的风险应对策略。
统计学方法在物流管理中的应用
统计学方法在物流管理中的应用物流管理作为一项关键的业务活动，负责管理物资、信息和资金的流动，是现代供应链管理中不可或缺的一环。
统计学方法作为一种科学的数据分析工具，在物流管理中具有广泛的应用。
本文将探讨统计学方法在物流管理中的具体应用，并阐述其对提高运营效率和优化供应链的重要性。
1.需求预测与规划在物流管理中，准确的需求预测和合理的规划是关键的前提。
统计学方法通过对历史数据的分析，可以建立数学模型，预测未来的需求量和趋势。
基于这些预测结果，物流管理者可以制定有效的供货策略，避免库存过剩或不足，实现库存的最优化管理。
此外，统计学方法还可以应用于货物的流量分析和最佳运输路线的规划，帮助提高物流运输效率。
2.质量管理与过程改进物流管理中，质量管理和过程改进是确保供应链高效运转的关键环节。
统计学方法中的六西格玛管理以及统计过程控制（SPC）等工具可以帮助物流管理者在整个供应链上实现质量的监控和改进。
例如，SPC 可以对采购、装配、仓储等环节的数据进行统计分析，及早发现问题并采取相应的措施进行纠正，从而提高供应链的稳定性和可靠性。
3.运输模型与优化物流管理中，物流成本的控制是至关重要的。
运输成本通常占据物流成本的很大比重，因此采用统计学方法进行运输模型的建立和优化具有重要意义。
通过对历史运输数据的分析，可以建立运输成本与运输距离、运输方式等因素之间的数学模型。
基于这些模型，物流管理者可以制定最优的运输计划和配送路线，实现成本的最小化。
4.供应链网络优化供应链网络的设计和优化对物流管理的成败至关重要。
统计学方法可以应用于供应链网络的优化模型建立。
通过分析供应链各环节的关系和作用，可以建立供应链网络的数学模型。
这些模型可以帮助物流管理者评估不同的供应链网络方案，并通过敏感性分析以及估计值的维度计算，确定最佳的供应链结构，从而提高供应链的效率和灵活性。
5.风险管理与决策支持物流管理中，面对不确定性和风险是常态。
统计学在运输和物流管理中的作用
统计学在运输和物流管理中的作用概述：运输和物流管理是现代经济发展中不可或缺的重要环节，而统计学在该领域中扮演着至关重要的角色。
通过运用统计学的理论和方法，可以对物流过程进行数据分析、预测和优化，从而提高物流效率、降低成本，并促进供应链的顺畅运作。
本文将探讨统计学在运输和物流管理中的应用，并分析其作用与意义。
一、需求预测与货量统计统计学在运输和物流管理中的首要作用是对需求进行预测。
通过历史数据的分析和预测模型的建立，可以准确地预测未来的货物需求量，以便供应链进行相应的规划和安排。
例如，对于一家电子商务企业来说，准确预测订单数量和订单到达时间是有效控制库存、提升配送效率的关键。
而统计学的方法能够帮助企业根据历史数据分析出订单的季节性变动、周期性变动和趋势性变动，以便进行合理的库存管理和配送调度。
另外，在货量统计方面，统计学也扮演着重要的角色。
通过对货物数量、种类和运输方式的统计，可以为企业和政府提供宝贵的物流数据，从而进行运输线路规划、设施布局和资源分配的决策。
例如，根据货物种类和数量的统计，可以合理安排不同运输方式的利用，从而提高运输效率，降低物流成本。
二、运输时间和成本的测量与优化在运输和物流管理中，统计学可以用来测量运输时间和成本，并进行优化。
通过对运输数据的分析，可以得出各个环节的平均时间消耗或者成本支出，从而找出瓶颈环节并加以改进。
例如，利用统计学的方法分析各项运输数据，可以确定运输路径是否存在短板，是否有节省时间和成本的潜力。
同时，统计学的方法还可以帮助企业评估不同运输方式的效率和成本，进而选择最合适的方案。
此外，统计学还可以帮助企业进行运输时间和成本的优化。
通过对历史数据的分析，可以找出影响运输时间和成本的关键因素，然后通过优化这些因素，提高运输和物流效率。
例如，企业可以利用统计学的方法分析运输路径上的交通状况、装卸时间和路况等因素，以便选取最优的运输路线和最适宜的运输工具。
这种优化可以减少物流成本，并提高货物的运输速度和可靠性。
统计学在物流管理中的应用
统计学在物流管理中的应用物流管理是指通过各种手段和方法来组织和控制物流活动的过程。
统计学作为一门科学，通过收集、整理和分析数据，为物流管理提供了强大的决策支持和精确的预测能力。
本文将探讨统计学在物流管理中的应用，并对其重要性和效果进行评估。
一、需求预测和预测错误的分析物流管理中需求的预测是至关重要的。
通过统计学方法，我们可以使用历史数据和各种趋势模型来预测未来的需求。
这使得物流企业能够更好地安排配送计划、调整库存水平和采购策略，从而提高物流效率和降低成本。
然而，预测错误是不可避免的，统计学也可帮助我们分析预测错误的原因。
通过与实际数据进行对比，我们可以找出预测模型中的偏差，从而改进和优化预测模型，减少误差，并提高物流管理的准确性。
二、运输路线和模式的优化在物流管理中，选择合适的运输路线和模式对物流成本和交货时间至关重要。
统计学可以通过分析交通网络数据、货物流动数据以及各种影响因素，帮助我们优化运输路线和选择最佳的运输模式。
通过收集和分析大量的运输数据，我们可以确定不同运输模式的效果和成本，并评估不同路线的可行性。
这使得物流企业能够更好地选择最经济、最快速和最可靠的运输方案，从而提高物流效率和客户满意度。
三、库存管理和库存优化库存管理是物流管理中的重要环节。
统计学通过对库存数据的分析，可以帮助企业有效地管理库存，并实现库存的最优化。
通过统计学方法，我们可以确定合理的库存水平，以满足客户需求和降低库存成本。
通过分析库存周转率、安全库存和订单量等数据，我们可以制定适当的库存策略，并通过准确的需求预测来避免库存过剩或缺货的情况。
四、质量控制和问题解决在物流管理中，质量控制和问题解决是至关重要的一环。
统计学可以通过对物流过程和产品质量数据的分析，帮助物流企业提高产品质量和解决质量问题。
通过收集和分析产品质量数据，我们可以确定质量偏差的原因，并进行相关的改进措施。
统计学可以帮助我们识别质量问题的根源，从而实施有效的质量控制措施，并降低产品退货率和客户投诉率，提高客户满意度。
统计学在物流中的作用
统计学在物流中的作用
随着现代物流业的快速发展，统计学逐渐成为了物流业中不可或缺的一部分。
统计学在物流中的作用可以归纳为以下三个方面：
1. 统计分析
物流业中涉及到大量的数据信息，例如运输时间、成本、库存数量、订单信息等等。
这些数据可以通过统计方法进行分析和处理，以便得到更加准确的运营信息和决策依据。
通过对统计数据进行分析，物流企业能够了解运输成本、运输时间、库存数量等信息，优化供应链管理，提高全链路效率。
2. 异常检测
物流业中的异常情况经常发生，如制造商的生产延误、货物的损坏、运输过程中的事故等，这些异常情况会严重影响供应链的顺畅运营。
统计学能够帮助企业快速检测到这些异常情况，及时采取措施减少损失。
通过建立异常检测模型，预测出物流过程中可能出现的异常情况，以便提前采取相应的措施。
3. 数据挖掘
物流业中的数据分析和挖掘，有助于找到有效的运营策略和控制成本，并预测未来的需求和趋势。
例如，通过监测运输数据，分析客户的需求趋势和季节性变化，以便对物流运营做出合理的规划。
通过数据挖掘技术，企业可以了解用户的需求，优化产品组合，提高销售额度。
总之，统计学在物流业中具有重要的作用，能够帮助企业提高运营效率，控制成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。
统计学在运输与物流管理中的应用
统计学在运输与物流管理中的应用运输与物流管理是现代社会经济发展中不可或缺的一部分，它涉及到货物的运输、仓储、配送等环节。
为了提高运输与物流管理的效率和效果，统计学在其中发挥了重要的作用。
本文将探讨统计学在运输与物流管理中的应用，并分析其对提升运输与物流效益的积极影响。
一、需求预测与规划统计学在运输与物流管理中的第一个应用是需求预测与规划。
通过分析历史数据和市场趋势，统计学可以帮助企业预测未来的需求量。
例如，通过分析过去几年的销售数据，可以发现某个产品在某个季节或特定时间段的需求量会大幅增长。
这样的预测可以帮助企业合理安排运输和仓储资源，避免因需求波动而造成的资源浪费或供应不足的问题。
二、运输路径优化统计学在运输与物流管理中的另一个应用是运输路径优化。
通过分析历史运输数据和交通状况，统计学可以帮助企业找到最优的运输路径。
例如，通过收集和分析历史运输数据，可以发现某些路段在特定时间段会出现交通拥堵的情况。
在规划运输路线时，可以避开这些拥堵路段，以减少运输时间和成本。
此外，统计学还可以帮助企业评估不同运输方式（如公路、铁路、水路）的成本和效益，从而选择最合适的运输方式。
三、库存管理统计学在运输与物流管理中的第三个应用是库存管理。
通过统计学方法，可以帮助企业确定最佳的库存水平。
在库存管理中，有两个重要的指标：安全库存和经济批量。
安全库存是为了应对需求波动和供应延迟而保留的库存量，而经济批量是为了最大程度地降低订货和库存成本而确定的最优订货量。
通过统计学方法，可以基于历史需求数据和供应延迟数据，计算出合理的安全库存和经济批量，从而实现库存的最优管理。
四、质量管理统计学在运输与物流管理中的最后一个应用是质量管理。
通过统计学方法，可以帮助企业监控和改进运输和物流过程中的质量问题。
例如，通过收集和分析货物损坏率的数据，可以评估运输过程中的质量问题，并采取相应的措施来改善运输环节。
此外，统计学还可以帮助企业进行供应商质量评估，通过统计分析供应商的交货准时率、产品合格率等指标，选择合适的供应商，提高整个供应链的质量水平。
统计学在物流管理优化中的应用
统计学在物流管理优化中的应用近年来，随着全球贸易的不断发展和物流行业的迅猛增长，物流管理的重要性日益凸显。
为了提高物流运营效率和降低成本，统计学作为一种强大的工具被广泛应用于物流管理中。
本文将探讨统计学在物流管理优化中的应用，并分析其带来的益处。
一、需求预测与库存管理物流管理中的一个重要环节是需求预测和库存管理。
统计学可以通过分析历史数据和市场趋势，预测未来的需求量，从而帮助企业合理安排库存。
以往的经验可能不再适用于快速变化的市场环境，而统计学可以提供更准确的预测结果，减少库存积压和缺货情况的发生。
此外，统计学还可以帮助企业确定最佳的库存水平和补货策略，以最大程度地降低库存成本。
二、运输路线优化物流运输是物流管理中的关键环节之一。
统计学可以通过分析历史运输数据和交通网络，优化运输路线，提高运输效率。
通过统计模型，可以预测不同路线的运输时间和成本，并选择最佳的运输方案。
此外，统计学还可以帮助企业确定最佳的配送中心位置，以便更好地满足客户需求并降低运输成本。
三、质量控制与缺陷分析物流管理中的另一个重要方面是质量控制和缺陷分析。
统计学可以通过抽样和数据分析，帮助企业监控产品质量，并及时采取措施解决潜在问题。
通过统计过程控制，可以实时监测生产过程中的质量变化，并及时调整生产参数，以确保产品质量的稳定性。
此外，统计学还可以帮助企业进行缺陷分析，找出造成产品缺陷的根本原因，并制定相应的改进措施。
四、供应链管理供应链管理是物流管理中的一个复杂而关键的环节。
统计学可以通过分析供应链中的各个环节，帮助企业优化供应链流程，提高整体效率。
通过统计模型，可以预测供应链中各个环节的需求量和供应量，从而实现供需平衡。
此外，统计学还可以帮助企业分析供应链中的风险因素，并制定相应的风险管理策略，以降低供应链风险对企业的影响。
五、客户满意度分析客户满意度是衡量物流服务质量的重要指标。
统计学可以通过分析客户反馈数据，帮助企业了解客户需求和满意度水平。
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摘要在国际上,现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家或地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,在日益发展的物流管理中统计的重要性越来越突出。
从统计调查、物流统计指标、物流数据分析方法上阐述了统计在物流管理中的应用,并针对存在的问题提出对策建议。
关键词:物流业统计调查统计指标分析方法目录一、多种统计调查方法相结合,建立物流数据统计平台 -------------------- 1二、构建适合我国国情的物流指标体系 --------------------------------- 2(一) 我国目前物流指标体系现状我国目前还没有完整反映企业物流及物流业发展状况的统计指标,只有一些反映单项物流功能的统计指标。
------- 2(二) 构建指标体系应遵循的原则----------------------------------- 3(三) 物流总量指标体系和物流服务质量指标体系。
------------------- 3三、多种统计分析方法综合使用 --------------------------------------- 4（一）功效系数法。
--------------------------------------------- 4（二）经济效益综合评判的统计方法。
----------------------------- 5（三）模糊综合评判法。
----------------------------------------- 5（四）灰色时间序列和回归分析法。
------------------------------- 5（五）主成分分析法和因子分析法。
------------------------------- 5参考文献: ---------------------------------------------------------- 7浅谈现代物流管理中统计的应用在国际上,现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,被喻为继降低物质消耗、提高劳动生产率以外的第三利润源泉和促进经济发展的加速器。
但是,物流产业其发展速度如何,其对GDP的贡献有多大,走势如何,政府还需要在哪些方面制定哪些政策来扶持哪个环节? 这些都需要利用统计调查方法搜集到的统计数据并且运用统计分析方法对数据进行分析才能反映和得出结论。
物流统计数据是最有说服力的工具,是制定政策的有力支撑,统计工作在物流管理中的重要性和紧迫性日益突出。
西方发达国家在物流统计调查、物流统计指标、物流数据分析上已比较成熟,而我国在这方面则较为落后,物流统计数据分析在我国基本上还处于空白,迄今未能形成系统性成果。
因此在我国物流管理中统计工作应注重以下几个方面。
一、多种统计调查方法相结合,建立物流数据统计平台由于长期受计划经济体制影响,物流行业划分过细、条块分割、分行业管理,传统的物流业分布在物资、商业、贸易、仓储、交通运输等部门之中,长期各自为政、封闭发展。
因此而形成的统计口径过细过窄,形成了物资统计、商业统计、市场统计、交通运输统计、储运统计等统计分支,要取得全面反映现代物流的统计资料难度很大。
考虑到现代物流涉及面广、渗透性强的特点,结合目前统计的现状,现代物流统计数据搜集的主要方式是以现行的国民经济行业统计、相关部门的统计、财务及行政记录为基础,辅之以必要的一次性调查、重点调查、典型调查,在此基础上归类整理并测算现代物流的主要指标。
同时,针对现阶段我国物流企业量多面广的特点,可参照专业统计方法对小型物流企业进行抽样调查,切实保障现代物流统计的完整性。
我国现有的物流统计数据是从相关行业的统计中估计或推断而来的,如货运量、货运周转量等。
用这些指标来衡量物流规模虽然有一定的科学性,但却不能真实反映物流的全貌,这使我们对物流的理解始终处于定性的认识水平上。
这样就难以衡量我国现代物流产业的成本投入和社会产出的经济效益,也无法衡量我国现代物流产业对国民经济的贡献并进行相关研究。
另外,我国在物流的规划、政策、成本、核算的研究上均取得一定成果,但是在应用上遇到的最大障碍是极度缺乏物流产业的经济统计数据资料,这已经成为制约我国物流业快速发展的瓶颈。
因此,在获得各种物流定性和定量数据的基础上建立物流统计数据平台,有利于推动我国物流业的发展,为我国物流业的健康发展提供数据和核算的保障。
物流统计数据平台的主要内容有:1. 确定物流调查方法体系,以保障物流决策的科学性。
物流统计数据的取得是通过一定的调查组织方式采用一定的调查方法搜集到的,因此在物流统计数据平台中首要的内容是确定调查方式和方法。
2. 建立以电子商务为基础的物流数据采集和存储的系统。
随着网络的发展,电子商务在各行各业中发挥越来越重要的作用,在整个物流业中,电子商务是现代物流业的主要表现形式,很可能成为将来物流业的主题,所以其主导作用越来越明显,因此在物流数据平台中需要的数据的基础是电子商务。
对于搜集到的大量的零散的数据资料需要统计整理和筛选之后保存,进一步加工以备日后使用,这样就需要特定的物流数据存贮系统,更好地发挥统计数据的作用。
3. 建立物流供需预测系统,保证物流供需均衡和实现预警功能。
利用已经搜集到的统计数据可以采用多种统计分析方法对数据进行分析,最终发现数据内在的规律性,进而揭示现象发展的趋势。
因此,在物流数据统计平台中不仅要有统计数据及存储系统,而且需要建立物流供需均衡预警系统,以保证整个物流业的经济安全。
二、构建适合我国国情的物流指标体系(一) 我国目前物流指标体系现状我国目前还没有完整反映企业物流及物流业发展状况的统计指标,只有一些反映单项物流功能的统计指标。
主要有反映物流基础设施现状的指标及运输工具拥有量、运输业务量、库存量等其他指标,这些指标对反映我国物流业的现状有一定的参考价值,但存在许多问题。
第一,不能反映现代物流的内在含义。
现代物流又称一体化物流或综合物流,它不是运输与仓储的简单相加,而是多要素的有机结合,是对运输仓储、包装、装卸搬运、流通加工、物流信息等要素加以整合,进行系化管理的产物。
反映现代物流最重要的两个指标是物流总成本和物流服务水平。
可以说有了物流总成本的概念才有物流的存在,而作为第三产业(广义服务业) 一员的物流业,服务量及水平(反映顾客满意程度) 是其主要的业务量指标,但目前的统计指标体系无法直接获得这些数据,只能间接推算,从而造成较大偏差。
第二,即使是反映物流各组成要素的指标也不够全面。
如流通加工的业务量和增值,运输包装、配送等要素,包含在有关工业统计指标或零售业统计指标中,无法获得这些数据。
第三,统计口径不一致,造成数字可信度低。
尤其是企业物流方面,对物流成本等概念的理解不一致,从而造成统计口径不同,数字可信度低。
第四,一些重要指标仍是空白。
如物流业中最能体现现代物流特征的第三方、第四方物流业,无论是数量还是主要业务量,指标和价值指标都是空白。
(二) 构建指标体系应遵循的原则1. 宏观性原则。
在我国物流尚处于发展初期情况下,政府职能重点在产业政策导向、政府扶持、优化环境、培育和规范物流市场。
统计指标应侧重为制定政策、规划,反映总量、观测趋势及提供评价性指标为主要目的。
2. 系统性原则。
物流统计指标应融入国民经济核算的各行业统计,具有反映全貌、产业间指标关联性强的特点。
同时按固定的报告期获取数据,进行周期性观察,解决商业化公司问卷调查解决不了的问题。
3. 适应性原则。
我国处于物流发展初期,没有经历过发达国家所走过的历史阶段。
因而物流统计指标体系的建立应与我国物流发展特征和行业发展状态相适应,能够满足现实需求。
4. 可操作性原则。
依托现行政府统计体系,基于现行统计的制度调查方式,既要对现有数据充分挖掘,又要完善补充现行方法制度,建立物流统计基础,数据采集的内容及方法要具有可操作性。
(三) 物流总量指标体系和物流服务质量指标体系。
1、物流增加值统计指标子体系,它可以反映物流产业在国民经济中的地位,是物流统计指标体系中的核心内容。
物流业增加值是货物经过物流活动前后的价值之差,在扣除物流成本后就是物流活动所创造的增加值,物流业增加值的构成涉及到物流统计的各行业的增加值,其核算涉及到多个指标。
2、物流成本利润统计指标子体系,重点反映了物流活动的效率、效益。
其中物流总成本是物流过程中的费用总和。
西方发达国家的物流统计通常将物流总成本分为库存费用、运输费用、物流管理费用三大类。
3、基础生产设施子体系,高度发达的物流设施是现代物流系统的特征之一,它对提高物流能力与效率、降低物流成本和保证服务质量等方面有着十分重要的影响。
4、物流节点子体系。
物流节点布局是否合理、数量和规模是否适度将直接影响物流成本、效率。
因此物流统计指标还应包括农产品物流节点的布局、数量和规模。
5、人力资源统计指标子体系。
人力资源统计子体系是对物流产业从业人员基本状况的统计,包括从业人数统计、劳动时间利用情况统计、劳动生产率统计、劳动报酬和劳保福利统计、物流企业员工安全生产统计等指标群。
而物流服务质量指标体系包括物流服务目标质量指标和物流服务流程质量指标,前者包括客户满意程度、产品完好率、平均交货水平、平均物流费用和物流系统柔性五个指标;后者包括包装价值、装卸搬运、运输、仓储、流通加工、配送和信息等指标。
三、多种统计分析方法综合使用物流统计信息的来源应该是多元化,虽然在传统的储运统计中,有一些优秀的统计方法,如平均数法、指数法、时间序列法等,但它们本身有一个共同的局限,就是统计指标使用上的单一性和孤立性。
随着信息技术的发展,许多统计软件如SPSS 统计软件和SAS 统计软件等已经逐渐为大家认识和掌握。
我们可以在对传统优秀统计方法进行吸收的同时,加强最新统计方法在物流中的应用与创新,如功效系数法、经济效益综合评判指数、模糊综合评判法、灰色时间序列与回归分析法、主成分分析法和因子分析法等都可在这一领域加以应用。
（一）功效系数法。
这种方法根据多目标规划的原理,对每一评价指标分别确定一个满意值与不允许值,以满意值为标准上限,不允许值为标准下限,按线性正相关的方法将不同的评价指标无量纲化转化为相应的评价分数,经加权几何平均得出综合评价分数,对评价对象的综合状况做出评估。
综合功效分数越大,表明评价对象其综合状况越佳。
用这种方法可以对物流企业的综合竞争力和发展水平进行分析。
（二）经济效益综合评判的统计方法。
经济效益综合评价指标体系用于企业的经济效益考核和评价,以及同行业不同企业的经济效益横向对比。
通过考核、评价、对比,发现优劣和问题,明确前进的方向。