摘要：上周，我给大家介绍了供应链管理有哪十大关键指标，今天和大家聊一聊供应链管理中一个非常关键的环节——库存分析。

上周，我给大家介绍了供应链管理有哪十大关键指标，今天和大家聊一聊供应链管理中一个非常关键的环节——库存分析。

今天制造业的生存战，本质是库存与现金流的博弈。在订单波动频繁、供应链不稳定的环境下，库存积压可能吞噬企业利润，缺料停产则直接冲击交付能力。如何从海量库存数据中提炼有效信息，制定精准策略？库存分析正是破解这一难题的核心工具。

传统库存管理常陷入“凭经验决策”的误区，而科学的库存分析需构建系统化流程：从数据采集（生产履历、合同、质量、物流等）到多模块拆解（销售、生产、发运），再到动态预警与策略迭代。

正文开始之前，先送给大家一份福利，《供应链库存分析解决方案》，这份方案能够帮助企业实现供应链的高效管理，为库存管理难题提供一些切实可行的解决思路。有需要的朋友点击下方链接自行领取即可：https://s.fanruan.com/fxzti

一、哪些企业必须要做好库存分析

1.销售渠道多的企业

像同时有线上商城、线下门店、批发商等多种销售渠道的企业，能通过对比不同渠道的出库情况，清楚看到库存如何在各个渠道流动。

2.采购生产方式多样的企业

如果企业采购或生产方式丰富，比如有直接采购、定制生产、外包生产等，就能通过对比入库情况，优化库存管理。

3.产品种类多的企业

产品特别丰富（SKU 多）的企业，能对比不同产品的销售情况和库存数量，了解哪些产品卖得好、库存剩多少。

4.物流覆盖范围广的企业

物流涉及全国甚至海外的企业，可通过对比不同区域、仓库的情况，优化物流成本，提升运输效率。

二、库存分析怎么做

想要做好库存分析，可以从这四个方面的数据入手：核心库存数据、库存趋势与分布、出入库与库存细分和费用分析。下面我就结合这张库存分析看板说一下，库存分析必要的几个部分！

1. 核心库存数据

以当前看板为例，数据主要包括当前库存、当日/当月出入库的数据。

①当前库存：显示总库存为 346,369 箱，同比下降 74.32%，直观反映库存规模变化。

②当日 / 当月出入库：当日入库 0 箱（同比 -100%），当日出库 1,270 箱（同比 -39.64%）；当月入库 0 箱（同比 -100%），当月出库 1,522 箱（同比 -39.46%），体现短期出入库动态。

2. 库存趋势与分布

①出入库库存趋势：通过柱状图（入库、出库）和折线图（库存）展示 1-11 月的库存变动趋势。

②成品分布：以环形图和数据标注呈现不同仓库占比，外租营销仓占 68.11%（235,903 箱），工厂营销仓占 30.41%（105,339 箱），成品仓占 1.48%（5,127 箱）。

③重点成品库存分布：展示速冻面米食品、冰淇淋、雪糕等品类的库存分布，如雪糕库存 118,180 箱。

④新老货占比：通过饼图显示老货 28,514 箱，新货 317,855 箱，反映库存新旧结构。

3. 出入库与库存细分

①成品出入库排名：列出光明 70 克系列雪糕等产品的入库、出库量排名，如光明 70 克薏米红豆枸杞雪糕出库量 13,424 箱（NO.2）。

②月出入库量分析：柱状图展示 1-11 月采购入库、生产入库等不同类型的入库量。

③临期成品库存：表格列出临期产品及库存，如光明 65 克巧克力简装库存 7 箱（0-30 天临期）。

④效期 / 库龄分布：环形图展示库存按效期（0-30 天、30-60 天等）和库龄（0-30 天、180 天以上等）的分布情况。

4. 费用分析

重点费用：显示当月物品盘仓转仓金额、采买租赁金额均为 0 元（同比 0%），并通过柱状图展示 1-9 月物流转仓费、采买租赁费的费用趋势。

整个看板通过数据可视化，全面覆盖库存规模、出入库动态、品类分布、临期管理、费用等核心维度，为库存管理提供多视角分析支持。在这里可以给大家分析一个我收藏的看板模板网站，里面包含了各种场景下的看板模板，网址链接：https://s.fanruan.com/2xxcp

三、库存分析体系搭建指南

（一）基础健康度监测

1.库存水位监控

通过库存量绝对值变化判断当前库存规模是否合理，结合入库量（新增补给）和出库量（实际消耗）的动态平衡，识别库存增长或下降趋势。

2.库龄结构分析

按产品在库时长划分新鲜库存（30 天内）、常规库存（31-90 天）、预警库存（91-180 天）、呆滞库存（180 天以上），重点关注长期积压品对资金的占用。

（二）运营效率评估

1.周转能力

计算库存周转天数（平均库存 / 日均销售成本），反映库存转化为收入的速度，可横向对比行业标准判断运营效率。

2.空间利用率

通过库容率（实际库存量 / 仓库总容量）分析仓储资源使用效率，结合 SKU 密度优化货位布局。

3.资产质量

呆滞率（呆滞库存金额 / 总库存金额）揭示潜在损失风险，需建立定期淘汰机制。

（三）流程管控节点

1.出库管理

监控出库及时率（按时发货订单量 / 总订单量）保障客户体验，关联销售订单量预测备货需求。

2.入库管理

通过入库及时率（按时到货批次 / 总采购批次）评估供应商履约能力，结合退货入库量分析质量问题。

3.生命周期管理

临期库存量预警提示需优先处理的产品，库存调拨量反映区域间资源调配效率。

（四）多维度对比分析

1.渠道效能

对比不同销售渠道（线上 / 线下 / 分销）的出库效率，结合各渠道产品销量占比优化铺货策略。

2.供应模式

分析集中采购 / 按需生产 / 定制化生产等不同入库方式对供应稳定性的影响，建立柔性供应链模型。

3.产品表现

通过动销率（销量 / 库存量）和毛利率双维度矩阵，划分明星产品（高周转高利润）、金牛产品（低周转高利润）、问题产品（高周转低利润）、瘦狗产品（低周转低利润）。

4.区域布局

评估各仓库的订单响应时效（订单处理时长 + 运输时长）和单位成本（仓储费 + 物流费），构建覆盖全国的 "中心仓 + 区域仓" 网络。

四、库存分析面临的痛点

按照上述我讲的要点搭建好库存体系，基本就能实现有序的库存管理了。但是在企业实际的库存工作中，常常会遇到以下难点：

1.数据不准确

库存数据的准确性是库存分析的基础。然而，在很多企业中，库存数据存在记录不及时、错误录入等问题。例如，仓库工作人员在货物出入库时没有及时更新库存记录，或者在录入数据时出现人为错误，导致库存数据与实际库存情况不符。这样不准确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。

解决方案：建立严格的数据管理制度，规范数据录入流程，加强对仓库工作人员的培训，提高数据录入的准确性。同时，利用信息化系统实时采集库存数据，减少人工干预，确保数据的及时性和准确性。

2.数据分散

企业的库存数据可能分散在不同的系统中，如采购系统、销售系统、仓库管理系统等。这些系统之间的数据格式和标准不一致，导致数据整合困难。业务人员需要花费大量时间和精力从各个系统中收集、整理数据，才能进行库存分析，不仅效率低下，而且容易出现数据遗漏或错误。

解决方案：引入数据集成平台，将分散在各个系统中的库存数据进行整合，统一数据格式和标准。通过数据集成平台，业务人员可以方便地获取全面、准确的库存数据，提高分析效率。

3.缺乏分析方法和工具

很多企业在库存分析方面缺乏专业的方法和有效的工具。业务人员可能仅仅依靠简单的报表和经验进行分析，无法深入挖掘数据背后的潜在信息。面对复杂的库存数据和多样化的分析需求，传统的 Excel 工具往往难以满足要求，无法进行复杂的数据分析和可视化展示。

解决方案：企业可以加强对业务人员的数据分析培训，使其掌握科学的库存分析方法，如 ABC 分类法、经济订货批量模型等。同时，引入专业的数据分析工具，提质增效。推荐我平时最常用的数据可视化工具FineBI，支持多种数据源接入，拥有强大的实时数据分析处理能力，可以对关键指标进行快速整理和分析，通过拖拉拽，就可以搭建可视化仪表盘。需要自取：https://s.fanruan.com/r8y46

4.市场需求变化快

市场需求是动态变化的，受到多种因素的影响，如消费者偏好、季节变化、竞争对手策略等。如果企业不能及时捕捉市场需求的变化，仍然按照以往的经验进行库存分析和管理，就容易导致库存与市场需求脱节。例如，某款电子产品由于技术更新换代快，市场需求变化迅速，如果企业没有及时分析市场动态，调整库存策略，就可能造成库存积压。

解决方案：建立市场监测机制，及时收集市场信息，包括消费者反馈、行业动态、竞争对手情况等。结合这些信息，运用数据分析技术对市场需求进行预测，根据预测结果灵活调整库存策略，以适应市场变化。

五、总结

库存分析并非一次性任务，而是持续优化的循环：数据驱动发现问题（如滞销品占比、库龄超标预警）→ 根因溯源（供应链延迟、生产计划偏差）→ 跨部门协作落地改善。企业需建立两大能力：系统层面，整合ERP、MES数据搭建库存驾驶舱，实现分钟级异常响应；人才层面，培养兼具业务洞察与数据分析能力的复合型团队，避免“有工具无策略”。

后续这段时间我将持续更新供应链相关专题，每天分析供应链的一个关键环节，欢迎追更。下集预告：供应链的物流分析怎么做？

来源：数据分析不是个事儿