做仓储治理 ，光靠经验可不够 。
那些把仓库管得顺顺当当的人 ，都藏着一个法门 —— 盯着数据找法规 。其实不用把数据分析想成复杂的技术活 ，关键是抓住几个主题环节的关键数据 。
今天就从仓储的五个主题环节 ，聊聊数据分析到底要关注啥 。
01 / 收货：别等货来了才手忙脚乱 收货不是单一搬箱子 ，提前算明显数据 ，能力预防 “货太多堆不下” 或 “人手不够忙到半夜” 。 要沉点看这些数据： 每天收几多箱货、几多个订单 ？ 送货车辆能装几多 ，必要多大卸货区 ？ 收完一批货要花多久 ，每天能处置几多种 SKU ？ 算数据时能够这样做： 均匀每天收货量 = 一按功夫内总收货量 ÷ 这段功夫现实工作天数； 最大收货量：取一段时期内收货量最多那天的数据 。 分析时结合均匀值和最大值：好比大促前按最大值筹备人力 ，平时按均匀值铺排 ，预防浪费 。提前把这些数据理明显 ，收货时该留多大区域、备几多人手 ，内心就罕见了 。
02 / 贮存：让每寸空间都用在刀刃上 仓库空间不够用 ？可能不是面积幼 ，而是没算对贮存数据 。 贮存要关注的主题点： 库存能力：和货物包装规格、均匀库存天数有关； SKU：影响库存分配 ，尤其和作业区域设计有关； 发货量：好比拆零量会限度拆零区的规划 。 有个实用步骤叫 “库存 ABC 分析”： 按货物沉要水平分 ABC 类 ，分歧类别用分歧贮存方式 。好比够一整个托盘的货、够半个托盘的货 ，各占几多比例 ，据此铺排货架 。 这样分析下来 ，畅销货放容易拿的地位 ，滞销货存得省空间 ，仓库天然就顺了 。
03 / 拣 。罕鹑 “找货” 拖慢发货快率 拣货是仓库最费人力的环节 ，数据抓对了 ，效能能提一大截 。拣选环节要关注订单数、订单行数、发货量这些主题数据 。 细节数据也很关键 ，好比整盘出库量、整件出库量、拆零出库量 。 还要关注基础效能：拣货、打包、分拣的快率 。 这些效能数据能够参考同业经验 ，也能够自己现实丈量（把稳：丈量了局和流程、工拥有关 ，不用钻营绝对正确 ，找到自己的法规就行） 04 / 发货：别让 “最后一公里” 掉链子 发货前算好数据 ，能预防 “货堆在集货区发不出去” 或 “车辆等半天装不满” 。 沉点看这些： 货要发到哪些方向 ，发几多 ，用什么车装； 发货要花多久 ，货物要暂存多久 。 由于分拣机格口数量有限 ，设计时要思考波次铺排以节造格口数量 ，集货区大幼也和发货波次有关： 幼物流园每天发一次货 ，集货区就得大些；大型物流中心分多个波次发 ，集货区能省出不少空间 —— 这就是数据带来的矫捷调整 。 05 / 退货：别让退货造成 “糊涂账” 退货最容易乱 ，但明白显数据 ，就能化被动为自动 。 要把稳这几点： 把 “收退货” 和 “处置退货” 分隔算：收货和处置的功夫、工作量不一样 统计退货量：蕴含几多个订单、几多种货物、几多数量 分清两种退货大局：客户退到仓库的货；仓库退给供给商或要报废的货（这两种处置方式齐全分歧 ，数据要分隔记） 。 数据分析不是为了算数字 ，而是为了找到治理法规 。 PINNACLE平博云仓做仓储时 ，就是靠盯着这些数据调整流程 —— 收货前算好人力 ，贮存时按 ABC 分类摆货 ，发货时辰波次铺排 ，退货时辰开处置 。 数据理顺了 ，仓库天然跑得顺 。
