對于倉庫現場而言，其數據的分析僅用一些基礎的數學概念即可。

一方面，倉庫現場的的總體流程模式比較簡單，倉庫人員對現場的具體情況有比較切實的認知，不必用很複雜的方式來表現。

另一方面，太過深入的數據抽象不一定容易結合現場情況進行理解。

因此，常見的倉庫現場數據描述主要分為三大類:

資料圖，圖源：今日頭條

描述數據峰值的，也就是最大值和最小值；

描述數據中間值的，包括平均值、加權平均值、衆數、中位數、分位數等概念；

描述數據離散程度的，常見的有極差、平均差、标準差等。

一 峰值類數據

對于現場操作，有些數據是需要參考峰值的。

比如說一些季節性貨物倉庫，庫存量在一年内的起伏很大，真正有庫存壓力的時候是貨物大規模存儲的時候。

我們分析這樣的倉庫，按平均值的指标或者某個特定時候的指标都沒有什麼意義，按平均庫存量準備庫存空間的結果，就是在庫存量逐步接近最大值的過程中一步步崩潰。

對于非季節性倉庫來說，庫存壓力的大小也需要參考庫存最大值。當然，在實際操作中，如果隻是大規模庫存的短期存放，比如說隻需要存儲一天甚至一個晚上，一般不會對庫存空間造成非常大的壓力，因為可以臨時占用現場的暫存或過道空間，要是臨時存放的時間超過了某個臨界點，就可能對現場操作造成比較大的麻煩。

因此，一個很實用的指标是連續三天庫存均值，比如說一個月内的平均庫存并不高，但某個連續三天的平均庫存很高，就說明這三天的庫存空間可能是壓力很大的，值得我們的重點關注。

類似的例子是操作量數據，隻看平均數據也不一定意義很大，一些操作量暴增或暴減的情況需要被識别出來并重點關注。

操作量數據和庫存數據不一樣的地方在于，它沒有臨界點的概念，很大的操作量在短時間内的集中一般都會對現場造成比較大的影響，也是我們極力避免的。但操作量的集中也可能可以通過比較靈活的方式進行解決，比如說預操作，也就是提前做好操作準備或者提前完成一部分操作動作。

在實際分析的時候，我們關注的峰值都是一段時間内的峰值，而不一定是總體的最大最小值。比如一個月内可能有一個操作量最大值，但一周内，一天内也有峰值的出現。許多情況下，峰值一般也就意味着某種不穩定因素的存在，意味着未來成為某種瓶頸的可能，因此是需要重點關注，必要的時候甚至要提出一些調節措施或備用方案。

最小值的應用相對比較少，一般應用于資源的臨時調整上。

比如說連續一段期間内，操作量都在某個閥值以下，就可能可以騰出部分操作資源做一些其它工作。

二 中間值數據

平均值的使用比較普遍。一方面，有些數據差異是沒有意義的，通過平均值可以直接得到一個基本的代表性數字，不用再關注個别數據的差異，當我們提供平均值的時候，也可以讓别人迅速地得到對某個事物的整體印象。

不論是庫存量還是操作量，當我們覺得沒有必要進行更細化的分析的時候，可能就直接使用一個平均值作為代表，這種思路雖然有時比較危險，但多數時候都可以很省事。

另一方面，平均值也是個别數據在整體中位置的有效參照，一個人每天操作10個訂單，并不能說明他操作得是快還是慢，如果我們知道團隊的平均操作量是5個訂單，可能就有一個基本判斷了。

加權平均值的使用和平均值是一樣的，隻是在具體操作上有些不同。例如績效考核方式，一般是将一個人在不同方面的表現分配不同權重，最後得到一個加權平均值的，對庫區的考核也有可能采用加權平均的方式，以便把不同方面的結果轉化為一個綜合性的代表數據。

衆數是指一組數據中出現次數最多的值，實際中用得不算多，但衆數的思想卻無時無處不在。

衆數的方便之處在于容易得到，一般不受特殊情況的影響，并且可用于非數值型數據。

比如說，我們統計倉庫破損情況，可能涉及比較多個SKU，但比較集中的就是那麼一兩個，常見的表達方法是說，倉庫現場80%的破損都發生于某個特定的SKU，這個SKU就是發生破損的SKU中的衆數，值得我們的特别關注。

當我們對事物進行分類研究，判斷需要重點關注的類别時，使用的也是衆數的基本思想，比方說，我們判斷庫存貨物中哪類物品最容易出現數量差異，這個最容易出現差異的物品類别，本質上也是衆數的意思。

中位數和分位數其實是一個概念，中位數的意思就是二分位數。

分位的意思，就是說這個數據所處的位置，正好可以把這組數據分為不同的比例。比如說一共10個數字按順序排列，第五和第六個數字的平均數就是二分位數（中位數），從這個數據往上下兩邊看，上面有一半，下面有一半，真正的比上不足比下有餘。

在對比現場操作量的時候，我們也經常使用到分位數的概念。

分位數的使用，一般是讓我們對事物的結構有一個相對具體的整體印象，比隻用平均數要清楚一些。分位數的使用在許多情況下也能描述數據集中度的情況。

三 數據離散程度

數據的離散程度有時候很重要。比方說，同樣是揀貨操作，一個人平均每天操作20個訂單，一個人平均每天操作10個訂單，排除訂單本身不一緻的情況，這個差異就有點大了，現場就有必要跟蹤這兩個人的具體操作，看看到底是什麼原因導緻了這個差異。

一組數據，最大值減去最小值，就是極差，一般情況下，極差越大，數據的離散程度就越大，意思也就是差異越大。

極差反映的是數據中的最大差異，有時候不一定适用，可能存粹是因為有個人天賦異禀導緻的。

平均差的意思，是算出一組數據的平均數，讓每個數據都和平均數對比差異，再得出一個平均差異值。平均差反映的是一組數據的整體差異程度，就揀貨操作的例子來說，可以部分消除個别人天賦異禀帶來的影響，而得到一個基本的結論。

标準差和平均差所代表的意思是一樣的，隻是出于計算的方便，進行了一些計算過程的處理。對于現場的一些簡單數據，可能平均差用起來還要直觀一些。

來源：SmartWMS智慧倉儲管理系統、網絡

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