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一、库存该不该备？——库存的“合理性”问题
1. SKU是否还在销售/运营中？
2. 物料是否仍在使用？
3. 客户/项目是否还有效？
二、库存有没有多？——库存的“结构性冗余”问题
1. 库存周转天数
2. 安全库存 vs 实际库存差值
3. 呆滞库存比例
4. SKU毛利 vs 库存金额的对比
三、库存动得快不快？——库存的“流动性”问题
1. SKU动销率
2. 仓库转移效率
3. 出库占比 / 销售出库率
4. 销售预测 vs 实际销售偏差
小结：库存不是看“有多少”，而是看“对不对、动不动”
在很多公司，“库存”这两个字常年挂在嘴边。
“仓库压货太多了！” “SKU太杂了，清不下去！” “总觉得库存动得慢，账面挺好看，实际就是卖不动！”
听起来大家都很“关心库存”，但你真让他做一份系统的库存分析报告，很多人往往还是老三套：
拉一堆ExcelSKU表、库存表、出入库表拼在一起整理几页图表，堆一堆SKU名字和数量
但问题是，这些数据有没有真的告诉我们： 库存为什么压了？压在哪了？压得值不值？
说到底，不是没数据，而是没问对问题。
库存分析最根本的逻辑，只有三句话：
这个东西我们该不该备？备了之后有没有多？多到什么程度？压着的库存，动得快不快？有没有在“流动”？
能把这三个问题搞清楚，库存就不是“堆在仓里的货”，而是“正在转动的现金”。
今天我们就来讲清楚这三个问题，分别该怎么看、该怎么算、怎么在 BI 看板上落地。
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一、库存该不该备？——库存的“合理性”问题
很多库存问题，其实根子不在“多”，而在“乱”：
有些SKU销量一直很低，但就是不下架某个客户的定制款一年没下单了，还在备货很多已经停产或停售的SKU，仓里还有库存残留
第一步，不是“砍多少”，而是“这些库存该不该存在”。
判断库存是否“该备”，要看三件事：
1. SKU是否还在销售/运营中？
是在售主力SKU，还是早就停售的历史SKU？是渠道自销品，还是某个客户的独占款？客户还活跃吗？
数据来源：商品主数据、渠道绑定信息、销售历史表
2. 物料是否仍在使用？
是当前BOM的核心原材料，还是替换下来的旧件？有没有迁移到新版本？
数据来源：BOM变更记录、物料生命周期数据
3. 客户/项目是否还有效？
是项目制的“投标专用物料”，还是已经交付完的工程件？是大客户的专属定制，还是三年没下单的老合同？
数据来源：项目主数据、客户下单历史、CRM
BI上可以这样做：
做一张【SKU库存合理性评估看板】，按以下维度拆解：
当前库存SKU数（全部）当前在售SKU数历史停售SKU库存占比“最近12个月无销售”的SKU数/库存金额按客户/渠道/品类分布的非活跃库存量
分析建议： 将“当前库存SKU”拆成“在售SKU” + “停售SKU” + “未定义SKU”，建立清理优先级。
二、库存有没有多？——库存的“结构性冗余”问题
很多老板以为“压库存”就是“压金额”，但实际问题往往藏在结构里。
不是总量高，而是结构偏：
A品类转得快，库存反而不足，天天缺货B品类销量下降了，库存还在涨C品类根本没库存压力，却天天被挑错
所以第二个问题，不是问“总数多不多”，而是问：
“这批货，有没有备超了？有没有备错了？”
判断“有没有多”，可以看四组指标：
1. 库存周转天数
定义：当前库存 / 日均销售量
看的是库存能撑几天越高 → 越“压货”越低 → 可能断货
按 SKU / 品类 / 仓库 进行分层查看
2. 安全库存 vs 实际库存差值
如果“实际库存 - 安全库存”远超预期，说明可能备多了相反，如果低于安全库存，就属于“备不够”
安全库存建议使用历史波动算法，或根据供应+需求波动设定
3. 呆滞库存比例
最近 90 天无出库动作的库存金额 / 总库存金额最近 180 天无出库动作的 SKU 数量
这组指标反映“长期趴仓不动”的库存有多少，重点观察资金占用
4. SKU毛利 vs 库存金额的对比
某些低毛利SKU库存金额特别高，说明结构错配优先配置库存给高周转+高毛利的产品
BI上怎么落地？
建一张【库存结构风险看板】：
高周转SKU：库存低预警 + 推荐补货量低周转SKU：库存偏高预警 + 呆滞清理建议SKU等级分布：A类SKU备货是否合理、B/C类是否过量库存分布地图：跨仓 / 跨区的库存是否集中
补充说明：
建议引入 ABC 分类管理方法，结合销量、周转率和毛利，对SKU进行分类管理。不同类别采用不同的库存策略，比如 A 类SKU重点保障供给，C类SKU控制库存量。
三、库存动得快不快？——库存的“流动性”问题
库存有时候不怕多，怕的是“卡”：
有货，却发不出去，销售等仓库、仓库等指令某仓库货堆成山，另一仓天天缺货同个SKU在多个仓库有库存，但始终不调货、不清仓
这时候问题不在数量，而在“库存流动性”。
看库存“动不动”，重点是以下几项：
1. SKU动销率
某时间段内有销售的SKU数 / 总SKU数动销率低说明产品线太长，卖得动的少
2. 仓库转移效率
库存调拨平均响应时间区域库存偏差：某SKU在不同仓的库存差值占比
3. 出库占比 / 销售出库率
实际出库量 / 库存总量销售量 / 同期补货量 → 看是否补得过多/不足
4. 销售预测 vs 实际销售偏差
销量预测误差率过高时，往往意味着库存流得不顺
上BI，看出库频次图、动销SKU热力图、预测偏差热区图。
结合业务做管理建议：
热销SKU集中在单仓发货，提高周转呆滞SKU做内部调拨或促销清仓多SKU组合出货（搭售策略），带动非核心SKU动起来定期校验预测模型的准确率，优化补货策略
小结：库存不是看“有多少”，而是看“对不对、动不动”
我们再把三个问题总结一下：
真正的库存分析，不是堆报表，而是做判断。
而做判断的前提，是你知道该问什么问题、该看什么指标。
别再纠结“数据多不多”，先把这三个问题问明白—— 库存到底该不该有？有没有备多？动得快不快？
问对了问题，BI才能帮上忙；理顺了逻辑，库存才会听话。