仓库管理靠经验就够了？为什么数据分析越来越重要？

在仓库管理工作里，不管是想提升仓库容积率，将空间进行充分且合理的运用，还是期望提高作业效率，减少那些毫无意义的重复性劳动，数据分析都发挥着举足轻重的作用。

一名出色的仓库管理人员，必然会高度重视仓库数据分析，并且要掌握一定的数据分析方法。至少要做到定期对库存数据、进出库数据展开分析。那么，具体要分析哪些内容呢？

货品维度

1. 发货频率与数量：明确哪些货品发货频繁，统计每日发货量以及发货次数。根据这些数据，判断当前货品所处的库位在拣货时是否便捷。要是不够方便，就有必要考虑将其转移至更利于拣货的位置。

2. 拣货区库存与补货：检查拣货区当前货品的数量，结合当下的销售情况，估算这些库存还能维持多久的拣货需求，以此决定是否需要补货。

3. 整体库存与盘点：审视整体库存数量，判断是否需要进行一次全面盘点，避免因缺货导致订单无法完成。

4. 一货多位与同款合并：针对存在一货多位情况的货品，统计其究竟占用了多少个库位，评估是否需要开展同款合并整理工作，以优化存储布局。

5. 呆滞货品处理：对于长时间未发货的货品，思考是否应将其转移至呆滞货品区，释放宝贵的存储空间。

库位维度

1. 库位分类统计：统计当前拣货区和存储区中，大、中、小库位各有多少；地堆库位、重型货架库位、轻型货架库位分别有多少；方便取货、不方便取货以及非常不方便取货的库位各有多少。

2. 拣货频次分析：确定通常哪些区域、哪个巷道以及哪一层的库位拣货频次较高，以便更合理地安排货品存储。

3. 库位货品情况：了解每个库位存放货品的种类数量，对于那些长时间未发生变动的库位货品，考虑将其移至货架上层，或者集中转移到呆滞库存区域，把库位腾出来给更急需的货品。

4. 一位多货影响与处理：当出现一位多货的情况时，统计一个库位中具体有多少种货品。若在5种以内，影响相对较小；若超过5种，可能会对拣货效率产生影响，此时就需要考虑采取一些措施，比如设置清晰标识，或者将数量较少的货品移走。

5. 库位饱和度与空间利用分析：倘若掌握了货品的体积数据，就能够分析出哪些库位处于存储饱和状态，哪些不饱和，并计算不饱和库位的占比，思考如何将这些不饱和库位充分利用起来。若知晓货架尺寸和巷道间距，还可以分析每个波次、每张配货单的行走路径，以及拣货完成后来回需要行走的距离，从而优化作业路线。

如果不进行数据分析，就无法判断货品所在库位是否合理，难以了解整个仓库的空间利用状况，也就无法对仓库进行有效的整体优化，甚至还会对绩效考核方案的合理性造成不良影响 。