摘要：库存转得快不快，决定了公司资金能不能灵活用；订单能不能准确按时交，关系到客户还会不会跟你合作；仓库空间用得合理不合理，直接影响房租、管理这些成本。
在供应链里，仓储这一环太关键了——
一边连着生产，一边接着客户，它的好坏直接影响企业的经营好不好、客户满不满意，还有生产会不会出问题。
比如：
库存转得快不快，决定了公司资金能不能灵活用；订单能不能准确按时交，关系到客户还会不会跟你合作；仓库空间用得合理不合理，直接影响房租、管理这些成本。但问题是：
仓储管理不是靠经验、靠感觉，核心得用数据说话、靠数据做决策。
但很多企业：
要么不知道怎么分析数据，要么分析的方向跟实际痛点根本不沾边，最后就是白忙活一场。
今天我就从制造业仓储的实际需求出发，把仓储分析的全流程拆解开，一步步跟你说清楚。
一、先搞明白仓储分析，到底要解决啥问题？
仓储分析不是为了“做分析而分析”，而是要解决真真切切的业务问题。制造业仓储里常见的麻烦，其实就三类，每类麻烦对应着不同的分析目标，先把目标定准了，后面的工作才不会跑偏。
1.效率问题：如何让“人、货、场”动起来更快？
最常见的效率问题
，你肯定遇到过：
拣货员一天走下来腿都酸了，可完成的订单还没达标；叉车天天跑，可很多时候是空车来回，真正干活的时间没多少；一到订单旺季，就赶不上客户要货的时间。但这些都不是小问题，直接影响仓库能不能正常转。所以要是盯着效率问题做分析，目标就很明确：提升作业效率。
具体怎么衡量呢？
比如看：
每小时能拣多少单设备真正干活的时间占比有多少订单从接单到出库要多久把这些数据拎出来，就能找到卡壳的地方，然后再针对性改。
2.成本问题：如何让仓储运营更“省钱”？
仓库的成本不是小数目，大量库存堆在那儿，占着公司的流动资金，想进新物料、扩生产线都没底气。
这种情况下，分析的目标就是降成本。
重点要算清楚这几笔钱：
一是库存持有成本，比如库存占的资金要付多少利息、仓库房租、管库存的人工钱、物料损耗的钱；二是处理一笔订单要花多少钱，比如拣货的人工、设备折旧、包装材料这些；还有物料损耗率到底是多少。把这些账算明白，就知道哪儿能省，比如是不是库存太多了，能不能少订点；是不是损耗能控制得更严点。
3.准确性问题：如何让“账、物、卡”一致？
仓库最忌讳的就是“账不对物”，可偏偏很多企业都栽在这上面。
比如：
生产线上等着用料，仓库说系统里有，可找了半天就是找不到，生产线只能停着等，你说耽误事儿不？
所以要是老出错，分析目标就该是提升准确性。
核心要看两个数：
一个是库存准确率，就是系统里的库存和实际盘点对得上的物料种类，占所有物料种类的比例；另一个是订单履约准确率，就是没发错货、没少发货的订单，占总订单的比例。再顺着数据查，到底是入库的时候扫错码了，还是拣货的时候拿错了，找到问题根源才能解决。
这里必须提醒一句：不同阶段的企业，仓储管理的重点不一样。
如果公司正扩张，订单一天天多起来，那仓储分析就得盯着怎么快速响应订单，别让交货拖后腿；要是公司已经稳定了，不怎么扩了，那重点就得放在怎么让库存转得快，别占太多资金。所以一定先想清楚“我要解决什么问题”，再想“我要分析什么数据”，别一股脑把所有数据都堆过来，看着热闹，其实没用，纯属浪费时间。
说一千道一万，仓储分析的基础是数据。难的是仓库的数据源本来就杂，还容易“各管各的”，所以采集数据的时候，这三点一定要做好。
1.明确“需要哪些数据”：围绕目标的“最小数据集”
很多人一上来就想把所有数据都弄到手，觉得数据越多越好，其实根本没必要。
简单来说：
你要解决什么问题，就找对应的数据，先把“最少够用”的数据凑齐，后面有需要再补。
比如你想提升拣货效率，那就要这些数据：
每个拣货订单里有哪些物料（SKU分布）拣一次货要走多远（路径长度）拣货员处理一笔订单要多久物料放在哪个货架上AGV这些设备跑了多久完成了多少任务这些数据够了，就能分析出拣货慢在哪儿。
2. 打通“数据来源”：把各个系统的数连起来
仓库数据往往散在好几个系统里：
WMS管仓库操作ERP管采购生产销售MES管生产线要是这些系统各管各的，数据不通，那分析的时候根本没法用。所以一定要把这些系统的“墙”打通。具体来说，这些系统的数据都有用：
怎么做呢？
最好是定个统一的数据接口标准，用ETL工具定期同步数据。
3.确保“数据质量”：清洗比采集更重要
数据采过来了，不代表就能用，很多时候里面会有“脏数据”——要么错了，要么漏了，要么格式不对，用这些数据做分析，结果肯定不准。
仓库里常见的“脏数据”有三种：
第一种是操作失误第二种是系统延迟第三种是标准不统一怎么解决这些问题？
可以设校验规则，定期盘点。借助大数据分析平台FineBI，直接连接多种数据源，高效地整合仓储管理系统、物流平台以及供应链数据库等不同来源的数据，实时监控库存周转率、货物出入库频率、仓储空间利用率等关键指标，提前预警问题。
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可以搞“循环盘点”：
高价值的物料每周查一次，周转快的物料每两周查一次，低价值的每月查一次，发现不对马上改系统数据，保证账实一致。
三、仓储分析指标搭建
数据采好了、弄干净了，接下来就要把这些数据变成“指标”——简单说就是能算出来、能对比、能盯着看的数。
分两类就够了：
一类是“基础指标”，看仓库整体行不行；另一类是“业务指标”，看具体问题在哪儿。1. 基础指标：衡量仓储运营的“基本面”基础指标就像给仓库做“体检”，能快速知道整体运营情况，这几个指标是必须有的：
2.业务指标：针对性找问题
基础指标能看出整体，但想找到具体问题，还得看业务指标，跟前面说的三个目标对应上：
（1）效率问题：关注“作业动线”与“资源调配”
拣货效率：单位时间拣货量（单/小时）、拣货路径长度（米/单）、拣货员空驶率（无货可拣的移动距离占比）。设备效率：叉车平均作业间隔（两次任务间的等待时间）、AGV任务完成率（因故障中断的任务占比）。（2）成本问题：关注“隐性消耗”
库存持有成本：（平均库存价值×资金成本率）+（仓储租金+人力成本+损耗）/库存数量。订单处理成本：（拣货人工+设备折旧+包装材料）/订单数量。（3）准确性问题：关注“异常场景”
库存差异率：（系统库存-实际库存）的绝对值/系统库存×100%。订单履约准确率：（正确交付的订单数）/总订单数×100%（含SKU错误、数量短缺等）。四、深度分析：从“数据”到“洞见”的三大关键方法
有了数据和指标，不代表就懂仓库的问题了，还需要深度分析。我给你三个最实用的方法，都是能用得上的：
1. ABC分类法：抓住“关键少数”
ABC分类法就是把仓库里的物料按“价值”和“周转速度”分成三类，不同类别用不同的管理方法。
具体怎么分：
A类物料：值钱，但周转慢。比如精密芯片、核心零部件。B类物料：中等价值，周转也中等。比如常规的零件、半成品。C类物料：不值钱，但周转快。比如标准螺丝、包装纸箱。2.路径分析：优化“人、车、货”的移动效率
路径分析就是结合“订单特性”与“存储布局”，帮你找出这些“绕路”的地方，优化路线。
订单特性：分析高频订单的SKU组合，将这些SKU集中存储在相邻货位；存储布局：通过热力图标记“高频访问货位”，如靠近出口的位置，将高周转SKU优先存放在此；设备路径：对AGV的运行轨迹进行统计，识别“绕远路”的任务，如从A区到C区需经过B区，但实际可直接通行，优化仓库通道设计。3.异常检测：定位“隐藏的问题”
仓库里的异常数据，比如库存突然少了、拣货效率突然降了，背后肯定有问题，要是不及时处理，小问题会变成大麻烦。
异常检测就是帮你早点发现这些问题，具体分两步：
第一步是设“预警线”。比如库存准确率，你可以定个标准，低于95%就预警，这样一旦数据超了线，系统马上提醒你，不用等月底看报表才发现问题。第二步是找“根本原因”。发现异常后，别只看表面，要往深了挖，这里推荐用“5Why法”——就是连问5个为什么，直到找到根本原因。但仓储分析不是一次性的项目，而是需要持续迭代的“日常管理动作”。
从今天开始，聚焦一个具体问题，用本文的方法采集数据、搭建指标、深度分析，再用小步优化的策略落地——你会发现，仓储管理的“老大难”问题，其实可以通过数据一步步解决。
来源：数据分析不是个事儿一点号