摘要：数据混乱、指标复杂、部门信息不同步——这三大问题正在让无数制造企业陷入“越管越亏”的库存死循环。而库存每多滞留一天，企业就多损失一笔现金流。所以今天这篇文章，我们不讲空话，直接上干货：从库存分析数据采集到指标搭建，带你拆解制造业库存分析的全流程解决方案，帮你让

库存积压和缺货为什么总是同时出现？

数据混乱、指标复杂、部门信息不同步——这三大问题正在让无数制造企业陷入“越管越亏”的库存死循环。而库存每多滞留一天，企业就多损失一笔现金流。所以今天这篇文章，我们不讲空话，直接上干货：从库存分析数据采集到指标搭建，带你拆解制造业库存分析的全流程解决方案，帮你让库存从负担变成利润杠杆。

库存分析并非大厂专属，而是所有制造企业的生存刚需。以下四类企业，库存分析直接决定现金流健康度和抗风险能力。

同时布局线上电商、线下门店、代理商分销等多渠道的企业，需要实时监控各渠道库存水位差异。不同渠道的销售速度和需求特点各不相同，如果不能及时掌握库存情况，很容易出现有的渠道库存积压，而有的渠道缺货的情况。

涉及多级供应商、外包生产或定制化采购的企业，供应链环节复杂，不确定性因素多。通过库存分析，可以清晰地了解原材料从供应商到企业，再到生产环节的流动情况，从而识别出供应链中的瓶颈环节。

产品种类丰富的企业，不同产品的销售情况差异很大。通过库存动销率（销量 / 库存量）等指标，可以筛选出 “爆款” 与 “滞销品”。对于那些销量高、动销率高的产品，要确保有足够的库存以满足市场需求；而对于滞销品，则需要采取相应的措施，如促销、优化产品等。

拥有多个生产基地或覆盖全国物流网络的企业，各区域的市场需求、仓库容量以及物流效率都有所不同。分析区域库容率（实际库存量 / 仓库容量），可以合理规划各区域仓库的库存分配，避免某个区域仓库过度拥挤或闲置。同时，关注调拨效率，能够及时将库存从库存积压区域调配到需求旺盛区域，提高库存的整体利用效率。

在搭建库存分析体系时，常常会遇到以下难点，难以实现有序的库存管理：

（1）数据不准确：在很多企业中，手工录入是库存数据记录的主要方式，这就容易出现人为错误，导致库存误差。这些错误的数据会使分析结果出现偏差，基于错误分析结果做出的决策必然会给企业带来负面影响。我们可以借助自助式数据分析工具FineBI避免数据误差和不同步问题，一键连接到企业的库存管理系统，收集各类库存数据，包括原材料、半成品和成品的库存数量、存储位置、入库时间、出库时间等。

自助式数据分析工具FineBI试用：https://s.fanruan.com/kpx5b（复制链接到浏览器中打开）

（2）数据不全面：仅有部分企业实现了 ERP 与仓储系统数据打通，多数企业依赖 Excel 手工统计。这种方式不仅效率低下，而且容易出现数据遗漏，无法全面反映库存的真实情况。库存数据涉及采购、生产、销售、仓储等多个环节，手工统计很难将所有相关数据都收集完整。这时就可以通过FineBI计算和展示常见的数据指标，包括合格率、缺陷率等等，直观地反映不同环节进度，从而帮助相关部门确定库存改进和优化的重点。

（3）数据不及时：由于依赖手工统计，从数据的收集、整理到最终分析，整个过程耗时较长，导致分析结果往往滞后于实际情况。利用FineBI的可视化功能，搭建库存分析看板就能很好地解决这个问题。借助FineBI生成库存周转率的趋势图，比如上图中展示的近三年产量趋势分析，分析不同时间段内库存周转情况，可以有效识别潜在的积压或短缺问题。

（1）关注指标单一：多数企业仅关注库存总量这一单一指标，而忽视了库龄结构等其他重要方面。库龄结构反映了库存中不同时长产品的占比情况，如果长期忽视库龄结构，可能导致企业积压大量呆滞库存，占用大量资金，降低资金的周转效率。

（2）缺乏动态预警机制：大部分企业没有建立有效的动态预警机制，对库存异常情况的发现存在较大延迟。当库存出现积压或缺货等异常情况时，不能及时察觉并采取措施，会给企业带来不必要的损失。

生产、采购、销售部门数据孤岛严重，各部门之间缺乏有效的信息共享和沟通协作。销售部门掌握着客户需求的第一手信息，如果不能及时将客户需求变化共享给采购和生产部门，采购部门可能会按照原计划采购原材料，导致原材料采购过量，库存积压；生产部门也可能无法及时调整生产计划，影响交付周期。

库存分析不是简单的数据罗列，而是一场系统性的探索。下面将从库存数据的采集、分析的切入点和工具运用等方面，为大家梳理库存分析的具体方法。

库存数据分散在多个业务系统中，为了获取全面且准确的数据，要搭建一个涵盖采购、生产、销售和仓储等环节的库存数据采集体系。借助BI工具可以一键连接到 ERP 系统，实时采集入库单、出库单和库存台账等数据。此外，在原材料和成品的出入库环节，利用条码、RFID 等技术，可以实现数据的自动采集，减少人工录入的错误，确保数据的准确性和时效性。

（1）采购环节

通过FineBI搭建可视化看板，分析采购周期和库存水平之间的关系和趋势，确定最佳的采购时机。同时，分析不同供应商的供货周期、价格波动和产品质量，评估供应商的稳定性和可靠性，选择最合适的供应商，既能保障原材料供应，又能控制库存成本。

（2）生产环节

分析生产计划和库存消耗之间的关系，评估生产计划的合理性。如果库存消耗速度过快，可能需要调整生产计划，加快生产进度；反之，如果库存积压，可能需要适当降低生产速度。

（3）销售环节

结合销售数据和库存数据，计算库存天数。库存天数 = 期末库存数量 ÷ 平均日销售量。这一指标能帮助企业了解库存可以支撑销售的时间，提前预判库存短缺或积压的风险。此外，分析不同产品的销售趋势和季节性波动，为库存管理提供决策依据。

Excel 作为最常用的分析工具，具有强大的函数和数据透视表功能，适合处理简单的库存数据。借助 SUMIFS、VLOOKUP 等函数，可以对库存数据进行多条件求和、查找和匹配。数据透视表则能快速对数据进行汇总和分析。

对于大型制造企业，可以使用专业的数据分析工具，如 FineBI、Tableau 等。这类工具能连接多种数据源，实现数据的快速清洗和分析，并制作可视化报表，让库存数据以直观的方式呈现出来，帮助企业快速发现问题、做出决策。

拿我工作中经常用的可视化工具FineBI来说，它可以系统采集数据、实时监控库存动态，可视化看板一键共享，让管理层快速获取库存信息。通过打通全链路数据，FineBI帮助企业实现库存与销售、生产高效协同，提升库存管理水平。有需要的可以复制链接到浏览器下载体验一番：https://s.fanruan.com/kpx5b

根据上述分析方法，可以搭建一个全面系统的库存分析指标体系，从三个层次的指标实现库存优化管理：

库存管理需要通过数据分析，将“看不见的库存”转化为“可量化的决策依据”。从多渠道销售企业的动态水位监控，到跨区域仓网布局的调拨优化，每一环节的改进都能释放现金流、提升资产周转效率。建议企业尽早搭建覆盖采购、生产、销售的全链路指标体系，通过工具赋能实现库存可视化与预警自动化。只有将库存分析融入日常运营，才能真正实现从粗放管理到精益运营的跨越。

来源：数据分析不是个事儿一点号