說句實話，現在做(zuo)供應(ying)鏈、做(zuo)運(yun)營、做(zuo)物流(liu)管理的(de)(de)，每天最頭疼的(de)(de)就(jiu)是一個問題：

說句(ju)實話，現在做供應鏈(lian)、做運(yun)營、做物流管理(li)的(de)，每天(tian)最頭疼的(de)就是一個問題：

“我們物流到底哪里出了問題？”

可能是客戶投訴說“收貨慢了”，也可能是財務抱怨“物流成(cheng)本(ben)太(tai)高”，再不濟也是倉庫那邊(bian)天(tian)天(tian)喊(han)“發不完”“找不到(dao)貨”“車還(huan)在(zai)等(deng)”……

問題很多，壓力很大，但你真問一句：“有沒有一份完整的物流分析？”

很多人要(yao)么說(shuo)不(bu)清(qing)，要(yao)么就給你一堆表格，一堆KPI，什(shen)么訂單、庫存、運(yun)費、車次……全拉(la)出來了，但(dan)你看完(wan)了還是不(bu)知道問題在哪、該改哪里。

說白了，不是沒數據，是不知道怎么分析。

所以，今天本文就來從頭講一遍：物流分析到底應該怎么做？

不搞那些高大上的理論，也不只是講單點，而是從“倉”到“運”，從“操作”到“決策”，把(ba)物流(liu)分析(xi)這事兒講透。

一、為什么說物流分析，不是只分析“運費”？

很多人(ren)聽到“物流分析”，第一反應就是：“是不(bu)是就是算算運費占比(bi)？”、“能不(bu)能幫我砍點快遞價(jia)格？”……

這確實(shi)是物流分(fen)析的一部分(fen)，但真要講“物流分(fen)析”這四(si)個字，它的范圍其實(shi)遠大于(yu)你(ni)想(xiang)的：

物流分析 ≠ 運費分析，真正的物流分析，是供應鏈效率和成本的綜合體檢報告。

它要解決的是(shi)這幾個問題(ti)：

1. 貨是不是按時、按量、按成本流動起來了？
2. 倉庫是不是“貨等人”“人等貨”的情況多？
3. 運輸是不是“路上出問題多”“空車跑一堆”？
4. 整個物流鏈條，是不是哪一段出了結構性問題？

所以我們要看的，不(bu)只是(shi)“運費(fei)多(duo)少錢”，而(er)是(shi)整(zheng)個“貨物在供(gong)應鏈中怎么流”的過(guo)程，這包括：

• 入庫 → 存儲 → 揀貨 → 出庫（倉儲環節）
• 配載 → 發運 → 到貨 → 簽收（運輸環節）

這才是“從倉(cang)到運”的(de)全流程分析思路。

二、物流分析要分哪幾個模塊？

很多人做物(wu)流分析的(de)時(shi)候，習慣把(ba)所有問題都往一個Excel里懟：

什么(me)發貨量、運費(fei)、出(chu)入(ru)庫效(xiao)率(lv)、簽收率(lv)、倉庫人(ren)效(xiao)、運輸時效(xiao)、客戶滿意度……統統往里加。

結果呢？

• 做得很辛苦，但看的人一臉懵；
• 問題點分不清是誰的責任；
• 每個指標都“有點問題”，但又不知道該改哪一段。

為什么？

因為物流不是(shi)一個(ge)點，而是(shi)一條線；不是(shi)一個(ge)環節，而是(shi)一串環節組(zu)合。

倉庫干倉庫的事，運輸干運輸的事，中間靠節點銜接，環環相扣。

所以我們做分析時，不能一鍋燉，要分板塊、分角色、分維度地分析，才有意義。

第一板塊：倉儲分析 —— 貨進得快、放得好、找得著、出得準

倉儲(chu)是整個物(wu)流(liu)鏈(lian)條的“起點(dian)”和(he)“中場”。如果倉儲(chu)端出(chu)問題，后(hou)面再怎么調度也(ye)白搭。

倉(cang)儲分(fen)析要解決這幾(ji)個(ge)核(he)心問題：

包括：

• 庫容利用率：倉庫是不是放得合理，有沒有壓著沒動的死貨？
• 庫存周轉率：貨在倉里轉得快不快？是活水還是死水？
• 揀選準確率：揀貨錯不多？客戶投訴是不是都是這出的鍋？
• 出入庫效率：一單從下單到出貨，要幾分鐘？有沒有堵在某個環節？

倉(cang)儲分析的關鍵在于：

• 找出“瓶頸環節”
• 優化“貨位布局”
• 提高“揀貨效率”和“人力利用率”

第二板塊：運輸分析 —— 貨要送得對、送得快、送得省

運(yun)輸是物流(liu)中(zhong)最外露的一(yi)環，客戶體驗(yan)、成本高低(di)、服務穩定，全靠運(yun)輸這一(yi)環撐著。

運輸分析的核心在于 成本、時效、穩定性、可控性。

包括：

• 訂單準時率（OTD）：客戶說3天到，你真能3天內到嗎？
• 運輸成本結構：哪段費用最重？干線？落地？返程空車？
• 簽收完整率：有沒有貨損？有沒有丟件？有沒有“未簽收卻結算”的異常？
• 運輸時效分析：每條線路平均耗時是多少？高峰期波動有多大？

運輸分析的重點是：

• 減少延誤和損耗
• 控制運費結構
• 優化線路配置（比如區域合并發貨、跨區域調撥）

第三板塊：節點協同分析 —— 每一環銜接是否順暢？

物流分(fen)析不(bu)能只看“倉”和“運”兩個點，中間的“銜接”環節，往往是隱(yin)性成本和問題高(gao)發地帶。

比如：

• 倉庫準備完了，司機還沒來；
• 司機到了，貨還沒打包完；
• 貨到了分撥中心，但沒有及時掃描入系統；
• 轉運過程丟件卻沒人追責……

這些就屬于“節點協同”出(chu)問題。

常見協同節點：

節點分析的作用：

• 查出“不是你干得不好，而是前面卡了你”
• 建立“聯動機制”和“節點KPI”，讓全鏈條高效

第四板塊：時效波動與高峰預測分析 —— 不能只看均值，要抓“波動”

很(hen)多企業只看“平均(jun)運輸(shu)時(shi)效”“平均(jun)出庫時(shi)間”，但實際業務里真正讓人(ren)崩潰的是“波動”。

比如：

• 平時出庫1小時，到了雙11，出庫要3小時；
• 平時送貨3天，節假日能拖到5天；
• 有些SKU在促銷期變成爆款，結果倉儲根本反應不過來……

所以我們還要做一個特別重要的分析模塊：波動分析 + 高峰預測。

每月、每周、每天，其實都有節奏。物(wu)流分析要(yao)看：

• 哪些時段爆單（是否提前做調撥？）
• 哪些線路易爆倉（是否需要調整倉網？）
• 哪些班組處理速度慢（是否培訓或人崗調整？）

越是(shi)一流的(de)物流企業，越不是(shi)“拼效率”，而是(shi)“控波動”，把最難的(de)日子撐(cheng)過去，才是(shi)真(zhen)本事。

第五板塊：異常追蹤分析 —— 小問題如果不盯，就會變成大事故

物流出(chu)錯是(shi)常態，真正優秀的(de)是(shi)能(neng)快速發現并閉環(huan)。

這部分建議(yi)單獨做一個“異常分析模塊”，包括：

很(hen)多企業看(kan)(kan)報(bao)表(biao)的時(shi)候，看(kan)(kan)一切都挺正常，其實底下“異常一堆”：

• 訂單延誤的真實原因（是調度？倉庫？司機？客戶？）
• 客戶投訴最多的是哪一段？
• 哪類SKU出錯率最高？
• 哪些供應商發貨頻繁滯后？

這(zhe)些就是(shi)“問題看板”要盯住的。

異常分析必須閉環追責，最好用看板掛出來，“誰的問題，今天必須回應”。

四、如何用 BI 系統把物流分析落地？

數據分析，不是(shi)為了(le)“看(kan)個熱(re)鬧”，而是(shi)為了(le)讓人“看(kan)了(le)就知道問題(ti)在(zai)哪、下(xia)一步該干(gan)嘛”。

如(ru)果(guo)你還(huan)只靠 Excel 拼圖做物流(liu)分析，那效率(lv)和精(jing)度都(dou)很難支(zhi)撐復雜業務(wu)。

推薦做法是：用 BI 工具+ 數據中臺，把物流分析做成“可視化+可追蹤+可操作”的監控體系”。

你可以設計一(yi)張“物(wu)流監控總看板(ban)”，覆蓋四大模(mo)塊：

1、倉庫運營模塊 —— 看“貨是不是出了問題、人是不是干得順”

倉儲模塊建議關注效率 + 準確率 + 人效，典型字段如下：

推薦指標維度：

• 當日出庫訂單數：可以按小時趨勢圖，判斷是否集中爆單
• 出庫完成率 = 實際出庫數 / 計劃出庫數
• 人均揀貨單數 = 揀貨單總數 / 出勤人數
• 揀貨平均時長 = 從系統接單到揀完貨的時間
• 出錯率排行（按人）：揀錯率 / 總揀貨量，輔助績效
• 貨位利用率：熱銷品是否布局合理，是否高頻SKU離打包區太遠
• 作業瓶頸識別：哪個時段/流程容易堵單

BI 看板設計建議：

• 折線圖展示出庫節奏，紅區標注“異常波動”
• 條形圖按班組/揀貨人展示出錯排行
• 卡片圖實時顯示當前揀貨進度、人均效率

使用場景：

• 班前會快速對齊“今天揀貨量任務”
• 主管根據錯誤率安排復訓或優化貨位
• 倉庫主管可看人效數據調整排班

2、運輸監控模塊 —— 看“貨送得準不準、快不快、花錢多不多”

運輸模塊關注的核心是發運量、時效、運費和穩定性。

推薦指標維度：

• 當日發運訂單數（可按線路、區域、承運商維度拆）
• 時效達成率（OTD）：按客戶承諾時效是否兌現，可設紅線警告
• 平均運輸成本 = 總運費 / 發運單數，可按線路 / 城市 / 承運商維度下鉆
• 裝載率趨勢：是否拼車充分，是否經常“空跑”
• 空駛率：是否合理規劃返程載貨
• 簽收異常率：是否存在“簽收延遲、假簽收”等問題
• 承運商評分：時效、投訴、丟損三維合成分

BI 看板設計建議：

• 使用地圖熱力圖展示各區域發運量與時效達成情況
• 使用漏斗圖展示“發貨→到站→簽收”每個環節的轉化率
• 加“線路對比排行榜”輔助成本與時效雙維優化

使用場景：

• 快速識別哪條線路發貨慢、貴、出錯多
• 管理層查看不同承運商服務質量，用于調整合作策略
• 用于銷售預測和客服提前告警“預計延遲地區”

3、異常工單模塊 —— 看“到底哪里出了問題、責任誰背、錢損了多少”

異(yi)常(chang)模塊就是“問題雷達”。建(jian)議結構上做(zuo)到：

• 實時展示數量
• 分類標出問題類型
• 下鉆能看詳情
• 顯示處理進度和責任

推薦指標維度：

• 異常訂單總數 / 當日訂單總數（異常占比）
• 異常分類分布：延遲發貨、丟損、錯發、簽收失敗、地址異常等
• 賠付金額總額：按責任方拆分（倉庫 / 承運商 / 客戶 / 系統）
• 未處理異常單數：帶處理時長統計，超時標紅
• 投訴次數 Top5 商品：SKU維度的穩定性監控
• 異常復發率：同SKU/同倉/同線路反復出錯的情況

BI 看板設計建議：

• 餅圖展示異常類型占比，點擊可下鉆到明細
• 堆疊柱圖展示賠付金額責任歸屬趨勢
• 表格形式展示Top問題訂單清單（帶處理人、時間、狀態）

使用場景：

• 每天班組會快速點名：昨天哪些異常未處理，誰的責任
• 推動異常閉環處理流程、定期復盤高頻問題
• 成為承運商結算和內部責任劃分的重要依據

4、成本結構模塊 —— 看“錢花哪了，花得值不值”

這是老板和財務(wu)最關注的板塊，也(ye)是供應鏈降本(ben)的方(fang)向標(biao)。

推薦指標維度：

• 總物流成本（月/周/日）
• 成本結構占比： 倉儲費用（人工、倉租、系統、設備攤銷） 運輸費用（干線費、支線費、末端配送、油費、裝卸） 包裝材料費 異常賠付與退貨成本
• 倉儲 vs 運輸成本占比趨勢
• 單位成本： 每票物流成本 每件/每公斤/每公里的運輸成本
• 高成本SKU或區域分析（可篩選下鉆）

BI 看板設計建議：

• 環形圖呈現不同費用占比，配趨勢線圖看月度走勢
• 條形圖展示高費用SKU或城市
• 拖動式時間軸對比促銷前后成本波動

使用場景：

• 用于年度預算回顧和成本優化方案討論
• 財務用于做賬和追溯變動原因
• 管理層決策是否引入自動化或調整發運策略

寫在最后：物流分析的核心，是把“流”看清楚

物流(liu)不(bu)(bu)是一堆KPI，也不(bu)(bu)是幾張表，而是一條(tiao)“貨從(cong)A點(dian)走到B點(dian)”的完整路徑(jing)。這條(tiao)路徑(jing)上：

• 有沒有拐彎？
• 有沒有堵車？
• 有沒有掉包？
• 有沒有反復來回走？

這才是(shi)物流分析(xi)要盯住的。

所以(yi)最后(hou)一(yi)句話送給你：

真正的物流分析，不是看數據，而是看貨“有沒有順利地、低成本地、準時地流起來”。

別(bie)怕(pa)麻(ma)煩，哪怕(pa)你今天(tian)只(zhi)從一(yi)個(ge)倉庫、一(yi)個(ge)線路、一(yi)類SKU開始分(fen)析，只(zhi)要方(fang)向(xiang)對了(le)，慢慢就能“從局部看(kan)清全貌，從數據找到問題，從問題推動優化”。

這，就是物流分析真(zhen)正的價(jia)值。