最近不少同行找我做咨询，说公司物流成本越来越高，运营效率却上不去，问我到底该怎么分析公司的物流问题。

这个问题问得很好。很多企业每天都在产生大量物流数据，但说句实在话，真正能用好这些数据的，确实不多。

我今天就结合自己这些年的经验，从仓储和运输两个角度，聊聊物流分析到底该怎么做。文章可能有点长，但都是干货，希望能给各位一些启发。

一、仓储分析

先聊聊仓库。仓库里人、货、设备、供应商、客户，各种数据搅在一起，管理起来确实让人头大。但说白了，仓储分析就只需要盯住这几个点：

1. 收货分析：别光看总量，要看波动

说起收货环节，很多人只关心每天收了多少货。但是这里有个坑是，光看总量没用，更关键的是要分析到货量的波动规律。

比如说，平均每天收货量是多少？全年最大的收货量是哪天？最低又是哪天？这些数据直接决定了你仓库收货区的设计。用过来人的经验告诉你，如果你按平均值设计收货区，旺季加班加点是常事。但如果你按最大值设计，平时设备闲置、人员不饱和，成本又太高。

所以真正懂行的人，会在平均值和最大值之间找一个平衡点。具体取哪个值，要看你的业务特点和成本结构，还要基于数据综合分析。比如我刚刚开头说的可视化物流分析看板，就能帮你直观地看清到货趋势，优化决策效率。

2. 储存分析：仓库不够用，先看看利用率

储存环节，大家最常问的就是仓库不够用怎么办。最近我发现，很多管理者一上来就想着扩仓，忽略了现有空间的利用率。

其实这里有两个指标特别关键：仓容利用率和面积利用率。我见过不少仓库，看似满满当当，但仔细一算，很多空间被浪费了。

另外，库存周转率这个指标，别只看总数。不同SKU的周转率差异可能非常大。这就引出了一个重要问题：你的库存ABC分析和出货ABC分析，是不是一致的？很多人把这两者混为一谈，结果A类货品放的位置不对，拣货效率自然上不去。为了避免这个问题，我平时都用FineBI做物流分析，在同一套系统里搭建，数据口径统一、标准，所有数据的变动都能及时同步。

3. 拣选分析：拆零比例决定你的动线设计

拣选环节的数据分析直接关系到你的作业效率。拣货的订单数、订单行数、发货量，这些是基础。但更深入的，你要分析整盘出库、整件出库、拆零出库各自的比例。

举个例子，如果拆零出库占比很高，你就需要在拣货区设计上花更多心思。否则，拣货员每天要走很多冤枉路。简单来说，就是根据拣货特征来设计动线，而不是让动线来迁就拣货。

4. 发货分析：波次怎么排，集货区面积差很多

发货环节里很多人容易忽略波次问题。发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间，这些数据是发货设计的基础。

所以，我特别想提醒大家注意波次问题。有些物流中心每天只安排一次发货，结果集货区要堆满一整天的货，面积需求很大。其实完全可以按照多个波次来组织发货，每个大波次再分若干小波次。这样集货区面积能大大压缩。你懂我意思吗？关键是你要分析清楚自己的发货节奏。

我之前给一家物流公司做咨询，他们每天只发一次货，集货区经常爆满。后来我建议他们调整成三个波次，结果面积直接省了三分之一，成本也降下来了。

5. 退货分析：收货和处理要分开看

退货环节，说实话，这一环的数据波动性很大。我反复强调一个观点：退货收货和退货处理，在数据分析时一定要分开。两者的作业时间和作业量完全不同。退货量分析，至少要包括订单数、订单行、SKU、数量这几个维度。

6. 两个实用分析方法

除了这些环节指标，还有一些分析方法也很实用。

PCB分析，就是从存储单元的角度，分析物料入库时、存储时、分拣时、出库时分别是什么包装单元。这些数据直接决定了你需要什么样的仓储设备。不过话说回来，很多企业上了新设备后发现用不起来，问题就出在这里。设备选型和实际包装单元不匹配，钱花了但效率没上来。

EIQ分析，则是从订单、品项、数量这三个维度，分析物流运作特征。特别是EIQ与ABC结合使用，能帮你找到重点管控的货物品类。我在实际工作中，经常用IQ-ABC分析和IK-ABC分析来指导货位调整和拣货策略优化。

这些分析听着很复杂，但有工具可以简单实现。比如业内常用的FineBI，内置了很多现成的公式，不需要手敲复杂的代码，简单拖拽字段就能出图，还能随时钻取到单仓、单 SKU 的明细，上手快，业务人员自己就能搞定，节省了大量时间。

二、运输分析

说完仓储，再来说运输。运输是仓储的延伸，直接关系到订单履约和客户体验。

运输分析的核心，我总结为四个词：成本、时效、稳定性、可控性。

1. 准时率分析：别被平均数骗了

运输准时率，这个指标反映的是时间上的可靠性。计算公式很简单：按时交付的运输次数÷总运输次数。

但光知道公式还不够，关键是要细分到每条线路、每个承运商去看。否则一个总数就掩盖了所有问题。最近我发现，有些公司准时率看上去有95%，但细分来看，某条重点线路的准时率只有70%。这就是数据掩盖真实问题的典型案例。

2. 成本分析：把账拆细了看

运输成本，这里面的门道就多了。直接人工、直接材料、其他直接费用、营运间接费用，每一块都要具体分析。

直接人工：顾名思义，就是司机工资、奖金、福利等等人工费用。

直接材料：主要是燃料和轮胎。

其他直接费用：包括保养修理费、折旧费、过路费、保险费等等。

营运间接费用：一般是指基层管理部门的各项开支。

我见过不少企业，只盯着燃料费看，却忽略了轮胎损耗、维修成本这些隐性支出。实际上，这些都是可以优化的。但如果不拆开看，永远不会注意到这些隐性的损耗，所以我一般会把所有指标都放在一张表上分析。下面这个表我是用FineBI搭建的，上面说的各种隐性费用都能摆在明面上分析，还能通过数据钻取直接定位到具体的亏损环节，优化起来就更方便了。

3. 破损率分析：不只是赔钱的问题

运输破损率，这个指标体现了运输过程对货物的保护程度。计算公式是破损货物数量÷运输货物总数量。

降低破损率，不仅是减少赔偿，更重要的是维护客户信任。简单来说，客户收到一个破损的包裹，哪怕你及时赔了钱，他心里也会给你们公司打个差评。

4. 过程可视化：实时监控才能控得住

在运输状态数据分析上，我一直强调全程可视化的重要性。车辆实时跟踪、异常环节监控、准时率分析，这三项是基础。

为什么要可视化？你要能实时看到车辆在哪，能及时发现并处理异常订单，能按线路分析准时率找薄弱点。很多公司运输出问题，不是因为不知道规则，而是因为看不到过程，等发现问题的时候已经晚了。

三、总结

物流分析真正的价值，是从仓运的本质出发，通过数据分析来提升运作效率。

不要为了分析而分析，要带着问题去分析：我们的仓库布局合理吗？拣货效率能不能提高？运输成本有没有优化空间？准时率能不能再提升一点？

数据分析不是目的，辅助决策才是。希望今天的分享，能让各位对物流分析有更好的认识和启发。