摘要：前两篇文章和大家聊了供应链管理有哪十大关键指标，供应链管理中的库存分析后，大家的反响都很不错，今天我们继续谈一谈供应链中另一个重要的环节——物流分析。
前两篇文章和大家聊了供应链管理有哪十大关键指标，供应链管理中的库存分析后，大家的反响都很不错，今天我们继续谈一谈供应链中另一个重要的环节——物流分析。
在工业4.0与智能制造浪潮下，物流已成为制造业的核心竞争力。据统计，物流成本占企业总成本的20%-30%，而流程优化可降低15%以上的运营成本。然而，许多制造企业仍面临物流数据分散、分析效率低、决策滞后等痛点。本文将系统拆解物流分析的全流程，结合实战案例与工具应用，帮助读者掌握从数据采集到决策优化的完整方法论。
一、为什么要做物流分析
物流分析对于企业而言，具有不可忽视的重要性，是企业实现高效运营和可持续发展的关键一环。具体体现在以下几个方面：
1.降低物流成本
物流成本在企业总成本中往往占据较大比例。通过物流分析，企业可以详细了解运输、仓储、包装等各个环节的成本构成。例如，分析运输成本时，能发现是否存在不合理的运输路线规划，导致运输里程过长，增加了运费；在仓储成本方面，可判断库存周转率是否过低，造成仓储空间浪费和仓储费用增加。基于这些分析结果，企业就能有针对性地采取措施，优化物流流程，降低不必要的开支，从而有效控制物流成本，提高企业利润。
2.优化库存管理
合理的库存水平是企业平衡成本和效益的重要因素。物流分析可以帮助企业准确预测需求，根据历史销售数据、市场趋势以及季节因素等，分析出不同产品在不同时间段的需求情况。基于这些分析，企业能够确定合理的安全库存水平，避免库存积压或缺货现象的发生。既能保证有足够的货物满足市场需求，又不会因库存过多占用大量资金和仓储空间。
3.增强供应链协同
物流是供应链的重要组成部分，物流分析有助于促进企业与供应商、经销商之间的信息共享和协同合作。通过分析供应链各环节的数据，企业可以及时了解供应商的交货情况、经销商的库存和销售动态，从而更好地协调各方资源，实现供应链的无缝衔接。提高整个供应链的响应速度和灵活性，有效应对市场变化和突发情况。
二、物流分析怎么做
想要做好物流分析分析，需要做好这四个方面：仓储物流驾驶舱、仓库维度、区域维度、仓库工序分析。下面我就结合这四张物流分析看板仔细说一下怎么做。
（一）仓储物流驾驶舱
1. 顶部核心运营指标
①月维度达成率：展示月入库达成率（5.5%）、月出库达成率（10.4%）、月库存达成率（164.6%），反映仓储出入库及库存管理目标完成情况。
②效率与容量指标：包含出库及时率（98.2%）、销退及时率（74.6%）、库容率（89.0%），衡量物流作业效率与仓库空间利用率。
2. 左侧物流基础数据
①出库数据：总出库单数 77,300 单，总出库件数 128,915 件，细分 B2C、B2B 等渠道的出库单量与件数。
②库存概况：总库存数 23,123,224，区分正价库存（21,387,632）与赠品库存（1,735,592），并细化鞋品、服装、装备等品类库存分布。
③库存结构分析：通过库龄分析（三年以前、2022-2024 年库存分布）和季节分析（四季、春夏、秋冬库存），展示库存时间与季节维度的构成。
3. 中间业务占比分析
①出库 / 入库 / 销退品类占比：
出库各类占比：鞋品占 17.86%（22,898 件），其他品类分布通过饼图展示。
入库各类占比：淘宝渠道占 85.27%（15,137 件），体现主要入库来源。
销退各类占比：鞋品占 16.18%（8,387 件），反映退货品类分布。
②渠道分布：出库渠道中 “抖音小店” 占 57.29%（56,116 单），销退渠道以淘宝为主。
4. 右侧预警与入库数据
①今日指标预警清单：聚焦 B2C/B2B 业务，列出发货超时预警（128 单，已超时 10085 单）、揽收超时预警（561 单，已超时 6160 单）、起运超时预警（32851 单，已超时 88 单）等异常数据，提示运营风险。
②入库业务数据：展示大货入库件数（13,088），平台、退货、其他入库件数（均为 0），反映当前入库作业情况。
5. 底部预售订单状态
显示预售订单总量 4,311 单，预售商品总量 7,127 件，且 “>4h 未发货订单”“未按时发货订单”“发货不及时订单” 均为 0，表明预售订单处理效率达标。
（二）仓库维度
1.集团仓数据
①核心运营指标
达成率：月入库达成率 6.9%、月出库达成率 10.4%、月库存达成率 164.6%，反映仓储目标完成情况。
效率与容量：出库及时率 98.0%、销退及时率 94.7%、库容率 89.0%，体现作业效率与仓库空间利用。
②业务数据
出库：总出库单数 67,945 单，件数 111,614 件，细分 B2C（67,113 单）、B2B（85,893 件）等渠道。
库存：总库存数 20,553,032，含正价库存（19,283,080）、赠品库存（1,269,952），品类涵盖鞋类、服装、配饰等。
库存分析：季节分析显示秋冬库存最高（11,814,040 件）；库龄分析展示不同年份库存分布，2024 年库存占比显著。
2.工厂仓数据
①作业效率
出库及时率 98.1%，但销退及时率仅 73.8%，需关注退货处理效率。
②业务数据
出库：总出库单数 9,355 单，件数 17,301 件，以 B2C 为主（9,116 单）。
库存：总库存数 2,567,995，正价库存（2,104,191）、赠品库存（463,804），品类包含服装、装备等。
库存分析：季节分布中秋冬库存（1,941,303 件）占比最高，库龄分析呈现 2024 年库存最新数据。
3.通用模块
①入库数据：集团仓和工厂仓的大货、平台、退货等入库件数（均为 0，需结合业务场景判断是否异常）。
②销退数据：集团仓销退正常单及时率 94.76%，异常单及时率为预警指标（0%），反映退货处理能力。
整体通过分层展示，清晰呈现不同类型仓库的运营效率、库存结构及业务分布，为仓储管理提供数据支撑。
（三）区域维度
1.大区发货核心数据
七大区发货量：展示华中区（16,650 单、22,910 件，占比 22.6%）、华北区（14,554 单、19,611 件，占比 19.4%）等七大区的发货单数、件数及在总发货量中的占比，直观呈现区域发货规模差异。
2. 品类与季节分析
①品类发货占比：通过饼图展示鞋品、服装、配饰等品类在不同大区的发货分布，如华北区鞋品占比 19.37%，反映区域消费品类偏好。
②季节分布：以条形图对比各大区不同季节（秋冬、春夏、四季）的发货件数，例如华中区秋冬发货量最高，体现季节对区域发货的影响。
3. 热榜排行
列出发货量 TOP6 的大区组合（如华中区 - 服装 - 秋冬发货 10,957 件，占比 15.2%），聚焦高发货量的 “大区 + 品类 + 季节” 组合，辅助业务资源调配。
4. 发货地域分布
①地图概览：通过中国地图标注各省份发货数量，如吉林发货 1,886 件（占比 0.81%）、广东发货 8,852 件（占比 8.75%），直观呈现地域发货密度。
②重点区域细化（广东省）：
整体分析：发货单数 10,872，件数 8,852，占比 8.75%；细分鞋品、服装等品类发货量（如服装 5,060 件），及季节分布（秋冬 6,712 件占比最高）。
占比分析：通过饼图和柱状图展示广东省内品类（服装占 46.5%）、季节（秋冬主导）的发货结构，深入挖掘区域消费特征。
通过多维度数据组合，为区域物流策略制定、库存分配及市场分析提供数据支撑。
（四）仓库工序分析
1. 入库相关数据
①入库分类统计：
大货入库件数 13，平台入库 0；退货入库 20,476 件，其他入库 1 件，反映入库来源结构。
退货收包 32,720 包，待入库 3,367 件，入库 20,634 件，展示退货处理链路数据。
2.作业环节细分
①待入库与待上架：
待入库：细分大货、平台、退货待入库量（如退货待入库 3,362 件）。
待上架：大货待上架 524 件，退货待上架 212,450 件，体现仓储暂存环节的积压情况。
②核心作业环节：
分配 66,346 件、待拣货 35,754 件、单品已拣货 25,226 件等，展示订单从分配到拣货、集货、打包、交接的全流程数量，例如已打包 31,312 件、待交接 1,821 单。
3. 作业时效指标
包含拣货平均时效 2,163、播种平均时效 194、打包平均时效 1,813、交接平均时效 1,410，量化各环节操作效率，辅助流程优化。
4. 时段作业统计
按小时段（10:00-14:00）统计收包数、入库数、分配数等，例如 13:00-14:00 收包 5,068，入库 5,828 件，直观呈现不同时段作业量波动，便于资源调度。
四张看板覆盖了驾驶舱、仓库、区域等多个维度，通过全流程数据监控，实现对仓储作业效率、环节积压情况的实时追踪，为物流运营管理提供了科学的决策依据。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/f8rnq
三、物流分析流程与方法
物流分析是一个系统的过程，下面将按照不同的环节详细介绍物流分析的流程与方法。
1.数据收集与清洗
首先要确定需要收集哪些物流数据，包括但不限于运输数据（如运输订单、运输路线、运输时间、运输费用等）、仓储数据（如库存数量、库存周转率、仓储面积、仓储成本等）、订单数据（如订单量、订单金额、订单处理时间等）以及客户数据（如客户投诉率、客户满意度等）。
收集到的原始物流数据可能存在数据缺失、重复、错误等问题，需要进行清洗和预处理。去除重复的数据记录，填补缺失值，纠正错误数据，并对数据进行标准化处理，使其具有统一的格式和范围。例如，对于运输时间数据，如果存在记录不完整的情况，可以通过与其他相关数据进行关联分析，或者采用统计方法估算出合理的运输时间。
2.数据分析
①运输成本分析：分析运输成本的构成，包括运费、燃油费、过路费等，找出成本较高的运输线路和运输方式。通过对比不同时间段、不同运输供应商的成本数据，评估运输成本的合理性。
②配送效率分析：计算订单处理时间、运输时间、交货准时率等指标，评估配送效率。通过分析历史配送数据，找出影响配送效率的关键因素，如交通拥堵、配送路线不合理等。
③库存管理分析：分析库存周转率、安全库存水平、库存成本等指标，评估库存管理的合理性。通过ABC分类法对库存商品进行分类，确定不同商品的库存管理策略。利用FineBI的饼图展示不同类别库存商品的占比情况，为库存优化提供依据。
④客户满意度分析：收集客户投诉数据、客户评价数据等，分析客户不满意的原因，找出物流服务中的薄弱环节。通过情感分析等技术，对客户的反馈进行量化评估。
⑤数据可视化
将分析结果以直观易懂的可视化图表形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图、地图等。可视化展示能够帮助企业管理层和业务人员快速理解数据分析的结果，做出准确的决策。
⑥制定决策与优化措施
根据数据分析和可视化的结果，制定针对性的决策和优化措施。同时，要建立有效的监控机制，对优化措施的实施效果进行持续跟踪和评估，及时调整策略，确保物流系统不断优化。
总结
物流分析是制造业实现降本增效的核心工具。通过数据驱动的决策，企业可系统性优化物流流程，提升运营效率。未来，整合智能化工具与可持续发展策略，将成为制造业物流管理的重要方向。
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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：产品周转天数如何分析？
来源：数据分析不是个事儿