说句实话，现在做供应链、做运营、做物流管理的，每天最头疼的就是一个问题：
“我们物流到底哪里出了问题？”
可能是客户投诉说“收货慢了”，也可能是财务抱怨“物流成本太高”，再不济也是仓库那边天天喊“发不完”“找不到货”“车还在等”……
问题很多，压力很大，但你真问一句：“有没有一份完整的物流分析？”
很多人要么说不清，要么就给你一堆表格，一堆KPI，什么订单、库存、运费、车次……全拉出来了，但你看完了还是不知道问题在哪、该改哪里。
说白了，不是没数据，是不知道怎么分析。
所以，今天本文就来从头讲一遍：物流分析到底应该怎么做？
不搞那些高大上的理论，也不只是讲单点，而是从“仓”到“运”，从“操作”到“决策”，把物流分析这事儿讲透。
一、为什么说物流分析，不是只分析“运费”？
很多人听到“物流分析”，第一反应就是：“是不是就是算算运费占比？”、“能不能帮我砍点快递价格？”……
这确实是物流分析的一部分，但真要讲“物流分析”这四个字，它的范围其实远大于你想的：
物流分析 ≠ 运费分析，真正的物流分析，是供应链效率和成本的综合体检报告。
它要解决的是这几个问题：
- 货是不是按时、按量、按成本流动起来了？
- 仓库是不是“货等人”“人等货”的情况多？
- 运输是不是“路上出问题多”“空车跑一堆”？
- 整个物流链条，是不是哪一段出了结构性问题？
所以我们要看的，不只是“运费多少钱”，而是整个“货物在供应链中怎么流”的过程，这包括：
- 入库 → 存储 → 拣货 → 出库（仓储环节）
- 配载 → 发运 → 到货 → 签收（运输环节）
这才是“从仓到运”的全流程分析思路。
二、物流分析要分哪几个模块？
很多人做物流分析的时候，习惯把所有问题都往一个Excel里怼：
什么发货量、运费、出入库效率、签收率、仓库人效、运输时效、客户满意度……统统往里加。
结果呢？
- 做得很辛苦，但看的人一脸懵；
- 问题点分不清是谁的责任；
- 每个指标都“有点问题”，但又不知道该改哪一段。
为什么？
因为物流不是一个点，而是一条线；不是一个环节，而是一串环节组合。
仓库干仓库的事，运输干运输的事，中间靠节点衔接，环环相扣。
所以我们做分析时，不能一锅炖，要分板块、分角色、分维度地分析，才有意义。
第一板块：仓储分析 —— 货进得快、放得好、找得着、出得准
仓储是整个物流链条的“起点”和“中场”。如果仓储端出问题，后面再怎么调度也白搭。
仓储分析要解决这几个核心问题：
| 分析维度 | 主要问题 | 核心指标举例 |
|---|---|---|
| 入库效率 | 到货之后多久入库？有堵车吗？ | 平均入库时长，到货延迟率，装卸作业时间 |
| 存储结构 | 仓库是不是被冷门SKU占满了？ | 库容利用率、ABC分类占比、存储结构图 |
| 拣货效率 | 拣货是不是老绕路、找不到货？ | 拣货路径平均长度、人均拣货单量、错捡率 |
| 出库表现 | 出库是否准时？操作是否规范？ | 出库正点率、出库异常率、装车等待时间 |
| 人力利用 | 仓库是“人太多”还是“人不够”？ | 单位人效（件/人/小时）、人岗匹配度、作业饱和率 |
包括：
- 库容利用率：仓库是不是放得合理，有没有压着没动的死货？
- 库存周转率：货在仓里转得快不快？是活水还是死水？
- 拣选准确率：拣货错不多？客户投诉是不是都是这出的锅？
- 出入库效率：一单从下单到出货，要几分钟？有没有堵在某个环节？
仓储分析的关键在于：
- 找出“瓶颈环节”
- 优化“货位布局”
- 提高“拣货效率”和“人力利用率”
第二板块：运输分析 —— 货要送得对、送得快、送得省
运输是物流中最外露的一环，客户体验、成本高低、服务稳定，全靠运输这一环撑着。
运输分析的核心在于 成本、时效、稳定性、可控性。
| 分析维度 | 主要问题 | 核心指标举例 |
|---|---|---|
| 配载能力 | 配车是否合理？有无空载浪费？ | 装载率、配载准确率、拼车率、单车承载均重 |
| 运输时效 | 是否按承诺时间送达？时效波动大吗？ | 平均运输时长、准时率（OTD）、线路波动性指数 |
| 成本结构 | 哪段成本最高？能优化吗？ | 单票运费、干线占比、最后一公里费用占比、返程空载率 |
| 承运商表现 | 哪家物流商服务好？哪家经常掉链子？ | 承运商准时率排名、签收率、投诉率、丢损率 |
| 异常处理 | 延误、破损、退货处理得及时吗？ | 异常响应时间、关闭率、重复异常复发率 |
包括：
- 订单准时率（OTD）：客户说3天到，你真能3天内到吗？
- 运输成本结构：哪段费用最重？干线？落地？返程空车？
- 签收完整率：有没有货损？有没有丢件？有没有“未签收却结算”的异常？
- 运输时效分析：每条线路平均耗时是多少？高峰期波动有多大？
运输分析的重点是：
- 减少延误和损耗
- 控制运费结构
- 优化线路配置（比如区域合并发货、跨区域调拨）
第三板块：节点协同分析 —— 每一环衔接是否顺畅？
物流分析不能只看“仓”和“运”两个点，中间的“衔接”环节，往往是隐性成本和问题高发地带。
比如：
- 仓库准备完了，司机还没来；
- 司机到了，货还没打包完；
- 货到了分拨中心，但没有及时扫描入系统；
- 转运过程丢件却没人追责……
这些就属于“节点协同”出问题。
常见协同节点：
| 节点位置 | 问题表现 | 分析维度 |
|---|---|---|
| 仓 → 干线 | 装车等待时间长，排队乱，延误出车 | 出库延误分析、预约执行率 |
| 干线 → 分拨 | 到站后未及时卸货，系统未同步数据 | 到货与扫描时间差、卸货超时率 |
| 分拨 → 配送 | 落地配载效率低，末端混乱 | 配载响应时间、末端配送时效 |
节点分析的作用：
- 查出“不是你干得不好，而是前面卡了你”
- 建立“联动机制”和“节点KPI”，让全链条高效
第四板块：时效波动与高峰预测分析 —— 不能只看均值，要抓“波动”
很多企业只看“平均运输时效”“平均出库时间”，但实际业务里真正让人崩溃的是“波动”。
比如：
- 平时出库1小时，到了双11，出库要3小时；
- 平时送货3天，节假日能拖到5天；
- 有些SKU在促销期变成爆款，结果仓储根本反应不过来……
所以我们还要做一个特别重要的分析模块：波动分析 + 高峰预测。
| 分析目标 | 举例方法 |
|---|---|
| 找出波动源头 | 用箱型图分析不同线路、SKU、仓库的服务波动性 |
| 预测高峰来临 | 分析历史促销/节假日/新品上线前的订单曲线 |
| 制定预案 | 提前部署备货、外包产能、增开分仓或虚拟发车点 |
每月、每周、每天，其实都有节奏。物流分析要看：
- 哪些时段爆单（是否提前做调拨？）
- 哪些线路易爆仓（是否需要调整仓网？）
- 哪些班组处理速度慢（是否培训或人岗调整？）
越是一流的物流企业，越不是“拼效率”，而是“控波动”，把最难的日子撑过去，才是真本事。
第五板块：异常追踪分析 —— 小问题如果不盯，就会变成大事故
物流出错是常态，真正优秀的是能快速发现并闭环。
这部分建议单独做一个“异常分析模块”，包括：
| 异常类型 | 追踪维度 |
|---|---|
| 延误异常 | 原因分类（仓→人→运→客户→天气） |
| 丢损异常 | 丢货环节定位、责任方、赔付情况 |
| 系统异常 | 数据延迟、扫描未上传、重复打单等问题 |
| 重复问题 | 同一SKU、同一客户多次发生异常？ |
很多企业看报表的时候，看一切都挺正常，其实底下“异常一堆”：
- 订单延误的真实原因（是调度？仓库？司机？客户？）
- 客户投诉最多的是哪一段？
- 哪类SKU出错率最高？
- 哪些供应商发货频繁滞后？
这些就是“问题看板”要盯住的。
异常分析必须闭环追责，最好用看板挂出来，“谁的问题，今天必须回应”。
四、如何用 BI 系统把物流分析落地？
数据分析，不是为了“看个热闹”，而是为了让人“看了就知道问题在哪、下一步该干嘛”。
如果你还只靠 Excel 拼图做物流分析，那效率和精度都很难支撑复杂业务。
推荐做法是：用 BI 工具+ 数据中台，把物流分析做成“可视化+可追踪+可操作”的监控体系”。
你可以设计一张“物流监控总看板”，覆盖四大模块：
1、仓库运营模块 —— 看“货是不是出了问题、人是不是干得顺”
仓储模块建议关注效率 + 准确率 + 人效，典型字段如下：
推荐指标维度：
- 当日出库订单数：可以按小时趋势图，判断是否集中爆单
- 出库完成率 = 实际出库数 / 计划出库数
- 人均拣货单数 = 拣货单总数 / 出勤人数
- 拣货平均时长 = 从系统接单到拣完货的时间
- 出错率排行（按人）：拣错率 / 总拣货量，辅助绩效
- 货位利用率：热销品是否布局合理，是否高频SKU离打包区太远
- 作业瓶颈识别：哪个时段/流程容易堵单
BI 看板设计建议：
- 折线图展示出库节奏，红区标注“异常波动”
- 条形图按班组/拣货人展示出错排行
- 卡片图实时显示当前拣货进度、人均效率
使用场景：
- 班前会快速对齐“今天拣货量任务”
- 主管根据错误率安排复训或优化货位
- 仓库主管可看人效数据调整排班
2、运输监控模块 —— 看“货送得准不准、快不快、花钱多不多”
运输模块关注的核心是发运量、时效、运费和稳定性。
推荐指标维度：
- 当日发运订单数（可按线路、区域、承运商维度拆）
- 时效达成率（OTD）：按客户承诺时效是否兑现，可设红线警告
- 平均运输成本 = 总运费 / 发运单数，可按线路 / 城市 / 承运商维度下钻
- 装载率趋势：是否拼车充分，是否经常“空跑”
- 空驶率：是否合理规划返程载货
- 签收异常率：是否存在“签收延迟、假签收”等问题
- 承运商评分：时效、投诉、丢损三维合成分
BI 看板设计建议：
- 使用地图热力图展示各区域发运量与时效达成情况
- 使用漏斗图展示“发货→到站→签收”每个环节的转化率
- 加“线路对比排行榜”辅助成本与时效双维优化
使用场景：
- 快速识别哪条线路发货慢、贵、出错多
- 管理层查看不同承运商服务质量，用于调整合作策略
- 用于销售预测和客服提前告警“预计延迟地区”
3、异常工单模块 —— 看“到底哪里出了问题、责任谁背、钱损了多少”
异常模块就是“问题雷达”。建议结构上做到：
- 实时展示数量
- 分类标出问题类型
- 下钻能看详情
- 显示处理进度和责任
推荐指标维度：
- 异常订单总数 / 当日订单总数（异常占比）
- 异常分类分布：延迟发货、丢损、错发、签收失败、地址异常等
- 赔付金额总额：按责任方拆分（仓库 / 承运商 / 客户 / 系统）
- 未处理异常单数：带处理时长统计，超时标红
- 投诉次数 Top5 商品：SKU维度的稳定性监控
- 异常复发率：同SKU/同仓/同线路反复出错的情况
BI 看板设计建议：
- 饼图展示异常类型占比，点击可下钻到明细
- 堆叠柱图展示赔付金额责任归属趋势
- 表格形式展示Top问题订单清单（带处理人、时间、状态）
使用场景：
- 每天班组会快速点名：昨天哪些异常未处理，谁的责任
- 推动异常闭环处理流程、定期复盘高频问题
- 成为承运商结算和内部责任划分的重要依据
4、成本结构模块 —— 看“钱花哪了，花得值不值”
这是老板和财务最关注的板块，也是供应链降本的方向标。
推荐指标维度：
- 总物流成本（月/周/日）
- 成本结构占比： 仓储费用（人工、仓租、系统、设备摊销） 运输费用（干线费、支线费、末端配送、油费、装卸） 包装材料费 异常赔付与退货成本
- 仓储 vs 运输成本占比趋势
- 单位成本： 每票物流成本 每件/每公斤/每公里的运输成本
- 高成本SKU或区域分析（可筛选下钻）
BI 看板设计建议：
- 环形图呈现不同费用占比，配趋势线图看月度走势
- 条形图展示高费用SKU或城市
- 拖动式时间轴对比促销前后成本波动
使用场景：
- 用于年度预算回顾和成本优化方案讨论
- 财务用于做账和追溯变动原因
- 管理层决策是否引入自动化或调整发运策略
写在最后：物流分析的核心，是把“流”看清楚
物流不是一堆KPI，也不是几张表，而是一条“货从A点走到B点”的完整路径。这条路径上：
- 有没有拐弯？
- 有没有堵车？
- 有没有掉包？
- 有没有反复来回走？
这才是物流分析要盯住的。
所以最后一句话送给你：
真正的物流分析，不是看数据，而是看货“有没有顺利地、低成本地、准时地流起来”。
别怕麻烦，哪怕你今天只从一个仓库、一个线路、一类SKU开始分析，只要方向对了，慢慢就能“从局部看清全貌，从数据找到问题，从问题推动优化”。
这，就是物流分析真正的价值。
