仓库数据一堆，品牌真正该关心哪几个？

做仓储管理，光靠经验可不够。

那些把仓库管得顺顺当当的人，都藏着一个秘诀 —— 盯着数据找规律。其实不用把数据分析想成复杂的技术活，关键是抓住几个核心环节的关键数据。

今天就从仓储的五个核心环节，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

收货不是简单搬箱子，提前算清楚数据，才能避免 “货太多堆不下” 或 “人手不够忙到半夜”。

要重点看这些数据：

每天收多少箱货、多少个订单？

送货车辆能装多少，需要多大卸货区？

收完一批货要花多久，每天能处理多少种 SKU？

算数据时可以这样做：

平均每天收货量 = 一定时间内总收货量 ÷ 这段时间实际工作天数；

最大收货量：取一段时期内收货量最多那天的数据。

分析时结合平均值和最大值：比如大促前按最大值准备人力，平时按平均值安排，避免浪费。提前把这些数据理清楚，收货时该留多大区域、备多少人手，心里就有数了。

02 / 储存：让每寸空间都用在刀刃上

仓库空间不够用？可能不是面积小，而是没算对储存数据。

储存要关注的核心点：

库存能力：和货物包装规格、平均库存天数相关；

SKU：影响库存分配，尤其和作业区域设计有关；

发货量：比如拆零量会限制拆零区的规划。

有个实用方法叫 “库存 ABC 分析”：

按货物重要程度分 ABC 类，不同类别用不同储存方式。比如够一整个托盘的货、够半个托盘的货，各占多少比例，据此安排货架。

这样分析下来，畅销货放容易拿的位置，滞销货存得省空间，仓库自然就顺了。

03 / 拣选：别让 “找货” 拖慢发货速度

拣货是仓库最费人力的环节，数据抓对了，效率能提一大截。拣选环节要关注订单数、订单行数、发货量这些核心数据。

细节数据也很关键，比如整盘出库量、整件出库量、拆零出库量。

还要关注基础效率：拣货、打包、分拣的速度。

这些效率数据可以参考同行经验，也可以自己实际测量（注意：测量结果和流程、工具有关，不用追求绝对准确，找到自己的规律就行）

04 / 发货：别让 “最后一公里” 掉链子

发货前算好数据，能避免 “货堆在集货区发不出去” 或 “车辆等半天装不满”。

重点看这些：

货要发到哪些方向，发多少，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，设计时要考虑波次安排以控制格口数量，集货区大小也和发货波次相关：

小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 —— 这就是数据带来的灵活调整。

05 / 退货：别让退货变成 “糊涂账”

退货最容易乱，但分清楚数据，就能化被动为主动。

要注意这几点：

把 “收退货” 和 “处理退货” 分开算：收货和处理的时间、工作量不一样

统计退货量：包括多少个订单、多少种货物、多少数量

分清两种退货形式：客户退到仓库的货；仓库退给供应商或要报废的货（这两种处理方式完全不同，数据要分开记）。

数据分析不是为了算数字，而是为了找到管理规律。

天马云仓做仓储时，就是靠盯着这些数据调整流程 —— 收货前算好人力，储存时按 ABC 分类摆货，发货时分波次安排，退货时分开处理。

数据理顺了，仓库自然跑得顺。

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