第1个回答 2022-06-12
在大数据时代，利用大数据、云计算等技术清洗和分析仓库中产生的数据，发现仓库现有的问题，驱动仓库业务和流程的优化，推动仓库变革的进程。那么，想要实现高效运营，该重点关注那些数据呢？
一、库存周转率
库存周转率直接反应了仓库的整体运营情况，库存周转率高的仓库对前端客户需求响应快，其客户对企业的满意度和粘性也较高。库存周转率低的仓库必须敲响警钟，审视自身的库存管理环节，是否存在着严重的漏洞，是否采用了专业的 仓储管理系统 ，系统是否开发了库龄监控、效期预警的功能，是否准确记录了商品的入库时间，仓库中账、卡、物是否一致。存在任何小问题都不能忽视，要采取解决措施，提高库存周转率，加速资金回笼。
二、仓库利用率
仓库利用率这一数据与仓库布局、土地成本等因素紧密相关，仓库利用率较高表明仓库布局科学合理，为企业节约了一定的土地成本。反观仓库利用率低的企业不仅导致大量仓库空间浪费，货物的乱堆乱放还会影响拣货效率。
提高仓库利用率很简单，水平方向上可以从改变货物堆码方式做起，根据货物的物理属性选择合适的堆码方式；垂直方向上可以引入立体货架，将货物由低层存储向高空存储转移，扩大仓库库容。
三、员工效率
员工效率需要从人均拣货量、任务完成及时率等绩效考核指标来体现，由于仓储属于人员占比较高的行业，因此不能忽视员工管理，要制定统一的绩效考核制度，实时记录员工日常作业情况，推行计件工资制度，激发员工工作的积极性。
四、拣选效率
拣选是仓储所有作业中耗时最长的，拣选效率的提高就代表着仓储整体运行效率的提高。500㎡以下的小型仓库可以靠人工可以完成日常的拣选作业；500㎡~1000㎡的中型仓库必须借助专业仓储管理软件的帮忙，系统可以智能拆单，规划最优拣货路线，让拣货员少走“冤枉路”；1000㎡以上的大型仓库每天有亿万级商品周转，拣货员要在千万级SKU中拣选，不免力不从心，往往需要引入自动化分拣设备，自动导引小车等，从“人力拣选”转换为“机器拣选”，从“人找货”转变为“货找人”，实现拣货场景的全面升级。