做倉儲管理，光靠經驗可不夠。
那些把倉庫管得順順當當的人，都藏著一個秘訣 —— 盯著數據找規律。其實不用把數據分析想成復雜的技術活，關鍵是抓住幾個核心環節的關鍵數據。
今天就從倉儲的五個核心環節，聊聊數據分析到底要關注啥。
01 / 收貨：別等貨來了才手忙腳亂 收貨不是簡單搬箱子，提前算清楚數據，才能避免 “貨太多堆不下” 或 “人手不夠忙到半夜”。 要重點看這些數據： 每天收多少箱貨、多少個訂單？ 送貨車輛能裝多少，需要多大卸貨區？ 收完一批貨要花多久，每天能處理多少種 SKU？ 算數據時可以這樣做： 平均每天收貨量 = 一定時間內總收貨量 ÷ 這段時間實際工作天數； 最大收貨量：取一段時期內收貨量最多那天的數據。 分析時結合平均值和最大值：比如大促前按最大值準備人力，平時按平均值安排，避免浪費。提前把這些數據理清楚，收貨時該留多大區域、備多少人手，心里就有數了。
02 / 儲存：讓每寸空間都用在刀刃上 倉庫空間不夠用？可能不是面積小，而是沒算對儲存數據。 儲存要關注的核心點： 庫存能力：和貨物包裝規格、平均庫存天數相關； SKU：影響庫存分配，尤其和作業區域設計有關； 發貨量：比如拆零量會限制拆零區的規劃。 有個實用方法叫 “庫存 ABC 分析”： 按貨物重要程度分 ABC 類，不同類別用不同儲存方式。比如夠一整個托盤的貨、夠半個托盤的貨，各占多少比例，據此安排貨架。 這樣分析下來，暢銷貨放容易拿的位置，滯銷貨存得省空間，倉庫自然就順了。
03 / 揀選：別讓 “找貨” 拖慢發貨速度 揀貨是倉庫最費人力的環節，數據抓對了，效率能提一大截。揀選環節要關注訂單數、訂單行數、發貨量這些核心數據。 細節數據也很關鍵，比如整盤出庫量、整件出庫量、拆零出庫量。 還要關注基礎效率：揀貨、打包、分揀的速度。 這些效率數據可以參考同行經驗，也可以自己實際測量（注意：測量結果和流程、工具有關，不用追求絕對準確，找到自己的規律就行） 04 / 發貨：別讓 “最后一公里” 掉鏈子 發貨前算好數據，能避免 “貨堆在集貨區發不出去” 或 “車輛等半天裝不滿”。 重點看這些： 貨要發到哪些方向，發多少，用什么車裝； 發貨要花多久，貨物要暫存多久。 由于分揀機格口數量有限，設計時要考慮波次安排以控制格口數量，集貨區大小也和發貨波次相關： 小物流園每天發一次貨，集貨區就得大些；大型物流中心分多個波次發，集貨區能省出不少空間 —— 這就是數據帶來的靈活調整。 05 / 退貨：別讓退貨變成 “糊涂賬” 退貨最容易亂，但分清楚數據，就能化被動為主動。 要注意這幾點： 把 “收退貨” 和 “處理退貨” 分開算：收貨和處理的時間、工作量不一樣 統計退貨量：包括多少個訂單、多少種貨物、多少數量 分清兩種退貨形式：客戶退到倉庫的貨；倉庫退給供應商或要報廢的貨（這兩種處理方式完全不同，數據要分開記）。 數據分析不是為了算數字，而是為了找到管理規律。 天馬云倉做倉儲時，就是靠盯著這些數據調整流程 —— 收貨前算好人力，儲存時按 ABC 分類擺貨，發貨時分波次安排，退貨時分開處理。 數據理順了，倉庫自然跑得順。
