仓储拣货效率分析数据集WarehousePickingEfficiencyAnalysis-keshavramaiah
数据来源：互联网公开数据
标签：仓储管理, 拣货效率, 运营优化, 物流分析, 时间序列分析, 生产力, 数据挖掘, 仓库管理系统
数据概述：
该数据集包含来自仓储物流环境的拣货作业数据，记录了拣货作业的时间、SKU（库存量单位）、拣货员、仓库位置等关键信息，旨在支持对拣货效率的深入分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“day”字段推测为一段时间内的拣货作业记录。
地理范围：数据来源于特定仓库，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个维度，包括拣货时间（Pick_Time）、拣货开始时间（Start_Time_of_Picking）、SKU、实际拣货数量（Actual_Quantity）、拣货员（User）、人员配置（manning）、拣货员最后服务的站台（last_station_served_by_user）、容器内物品数量及体积重量相关信息、物品体积尺寸、拣货员总工作时长（total_time_spent_by_user_in_minutes）、拣货员总拣货量（total_quantity_picked_by_user）、仓库位置（Location）、容器传输带数量（number_of_container_conveyor）、工作站（station）以及日期（day）等。
数据格式：CSV格式，文件名为pick_time_warehouse_train.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于仓储作业系统，经过标准化处理。
该数据集适合用于仓储拣货效率分析、拣货流程优化以及人员配置等方面的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于仓储管理、物流效率分析、时间序列分析等方面的学术研究，如拣货时间预测、人员效率评估等。
行业应用：为物流仓储行业提供数据支持，特别是在优化拣货流程、提升仓库运作效率、改进人员排班等方面。
决策支持：支持仓库管理人员进行数据驱动的决策，如优化货位布局、调整拣货策略、评估自动化设备投资回报等。
教育和培训：作为物流管理、数据分析、运营优化等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解仓储运作流程，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响拣货效率的因素，例如人员配置、货品特性、仓库布局等，进而优化仓储运营，提升效率。
