如何清晰科學的匯報倉庫數據

兩個基本問題
當我們統計完相關的倉庫數據后，需要進行匯報時，需要處理兩個很重要的問題。
其一是應該描述什么樣的內容，這屬于核心部分。
另外一方面則是該如何描述的問題，這屬于技術部分，也就是本文需要重點探討的內容。
“分析你的分析”
相信我，數據分析肯定不是從一堆繁雜的數據開始。
而是在真正開始采集數據或接觸數據之前，仔細地分析現場的流程結構，從而梳理出自己所需要描述的對象到底是什么。
這個分析梳理的過程，一般稱為現象的分解。
分解的主要目的，是把大的流程分成一個個小節點，把大的問題分成一個個小枝節，一方面可以避免我們忽略事物內部的細節邏輯，另一方面也方便我們找到更為準確，更貼合實際的數據指標。
聽起來是不是有點熟悉?
沒錯，這就是馬斯克曾經提及過的第一性原理，即“從本質的角度來思考問題，將問題劃分為若干細小問題進行分級，從而觸達問題的本質。”
以對倉庫的流程分析為例，我們的基本目標，是判斷一定期間內，現場的操作流程是否運行順暢，有沒有什么值得關注的情況變化。
這個目標是比較籠統的，該用什么數據進行描述，怎樣描述才能符合現場的實際情況呢?不好說。
有人認為可以用出入庫操作量來表達，但操作量本身和是否順暢關系不大;有人認為可以用操作團隊的加班時間來看，也是一樣的問題;或者有人說可以從操作異常情況來看，那么操作異常是什么?它是不是完整反映了整個流程的執行?異常的由來都是哪些地方?
因此，我們有必要把操作流程進行分解，可能得到入庫流程、存儲流程、加工流程、出庫流程幾個部分，為了了解這些流程部分，又有必要進行二次分解：
就入庫流程來說，需要關注入庫單證操作、卸貨操作、暫存操作、入庫操作分別運行得怎么樣。就每一種操作而言，我們又關心它們的數量變化情況如何?結構上是不是有什么變動?整件的貨物多了還是散裝的貨物多了?是哪種類別的貨物增加了或減少了?有沒有操作失誤?這些操作失誤主要是哪些原因造成的?
就存儲流程來說，也可能分解為幾個小的部分。比如說整件貨物或散件貨物的分別存儲情況，或者托盤庫區、重型貨架庫區、輕型貨架庫區的存儲情況。針對每個小的部分，我們又提出更小的關注點，比如說庫區環境的維護情況、庫存空間的利用情況等等。
就加工流程來說，可能按照不同貨品或不同加工動作進行分解，分別關注這些加工流程的操作效率情況、加工過程的產出率、耗材使用情況等。
就出庫流程來說，大概要分成訂單處理、揀貨操作、打包操作、出庫暫存、裝車交接、配送過程、簽收交接、單證管理等部分。而對每一個部分，我們可能再進行進一步的分解，或者分別提出有針對性的細節問題。
層層分解下來，我們的問題已經從一個變成了幾十個，但對原始問題的內部結構和邏輯關系有了更具體的理解，并且這幾十個問題，每一個都比最開始的那個更為簡單，更為直接，更容易找到可用的數據進行回答。
有時甚至可以說，不經過這樣一個層層分解的過程，是很難說我們已經清楚自己所需要描述的對象的。
比如我們說，我們想通過數據分析來了解倉庫，那么倉庫是什么?是一座房子?是庫區的貨架和操作工具?是里面存儲的各種貨物?是每天忙忙碌碌的操作團隊?還是一套標準操作流程?
只有對我們要描述的對象進行分解之后，我們才能明確地回答，或者說有意地限定這個對象的范圍和含義。至于如何分解，分解到哪一步，則完全取決于現場的流程設計，分析者的主要目標和數據采集的便利性。
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