解析仓库效率的范畴
一般而言，仓库的效率分为两个方面：一方面是时间上的效率，另一方面是成本上的效率。
从要素上看，这两个方面有些交叉点，但有些地方却有着相应的冲突。比如忙时从社会上招募临时仓库人员加大人手以应对业务量的激增。
其结果从效率上看：一方面是时间效率上的节省，但从成本上看则付出了更多的结果。
针对仓库现场而言，如果我们要考虑其二者冲突的话，则将是一笔永远都算不清楚的“账”。其实，时间上的效率一般都有一个达标线，只要在限定时间内能完成所需要的操作，都可以接受，而成本上的效率不一样，每一块钱都是钱，能省则省。
所以，当我们讨论效率的时候，虽然分析的往往是操作时间，但本质上都是冲着成本去的，脱离了成本考量来对比时间效率，通常没什么意义。
与仓库效率的有关的指标
响应速度：也就是从接收到操作指令到完成操作所需的时间，主要用于考核出库订单的操作速度。
这个指标没什么统计上的困难，不过大多数仓库都不会去统计，因为没什么用。一个出库订单并不是操作完了就算完了，对于客户来说，订单上的货物真正拿到手中才算流程的结束，而制约到达时间的，一般不是仓库的操作速度，而是运输派送的速度，因为运输派送往往是按批次处理的，一个订单操作完成后，还要等待下一个配送批次才能装车发出。
但在实际操作中有没有应用这个指标呢?有，不过具体的使用方式是：客户设定一个到达时限，仓库需要在时限前送达，也就是说，这个指标不仅考虑仓库操作速度，还包括对运输速度的考核。有些考核是比较严格的，例如说，1小时或2小时内送达，出于在管理上分清责任的考虑，也就会对仓库操作的响应速度进行统计，并提出相应的标准。
另一个是入库动作的实际操作量，这个指标在统计方面有着一定难度的统计口径，先将相关元素提炼出来：
订单数：不论是系统还是单证操作量，都随订单数的增减而增减;
订单行数：每个订单可能包含的货物品种数不一样，一般来说是每行订单包含一个SKU类别，不同SKU的货物存储方式和库位不一样，品种更多，就意味着操作量更大;
件数：每次入库的货量不一样，件数越多，显然操作压力越大;
重量：同样的件数，重量越重，操作人员的体力消耗就越大;
时间：假定同一个人以同等努力程度工作，花费时间越多，说明操作量越大，时间数据虽然不太好统计，但方便和仓库中其它操作动作的工作量进行对比;
不同的仓库，不同的岗位，适用的口径显然是不一样的：对于系统和单证操作岗位，按订单数或者订单行数更能反映这个岗位的操作压力;对于实物操作岗位，则用件数或重量会合适一些，其中对于单件货物操作比较麻烦，例如有挑选/包装等附加动作的，用件数进行统计较为合理，而对于单件货物操作比较简单的，一般按重量进行统计。
在实际操作中，也并不一定需要使用单一口径来计算操作量，多个参数的对比分析，往往能为我们提供一些意想不到的信息。
统计口径关心的是我们需要哪些数据，而怎么获取这些数据，就是统计方式的问题。这是个实务性比较强的问题，事实上，有许多仓库在数据统计上的失败都是因为统计方式设计得太麻烦。
WMS系统的普及使用，就让数据统计方便了很多。不过难免还是有些数据是系统字段没有包含在内的，于是就需要报表登记，手动录入。
手动录入倒不是很大的问题，虽然枯燥无聊，无非是花些时间;报表登记就没那么简单了，至少说，一定要让登记行为和登记人利益之间有紧密的关系，否则，当然不免有漏记或者记错之类的问题发生。
对一些仓库来说，存储加工都是不必计算在操作量里面的，因为确实没什么整理的动作和加工的需求。但大多数仓库都没这么幸运，哪怕没有加工的需求，整理的工作量还是占相当部分的。加工的工作量比较好衡量，整理却恰恰相反。
有些仓库没有看到整理的工作量，有可能是因为没有做好整理工作，或者认为整理工作在仓库流程中是不创造价值的，这些问题我们主要在仓库环境一节进行讨论。
出库操作一般是仓库现场关注的主要方面，操作量也是最大的：
主要包括订单处理、拣货、复核、打包、装车交接等。统计口径与入库类似：订单数、订单行数、件数、重量、时间等，统计方式除了系统，也有些地方依靠报表登记。
操作量之外，我们还要计算消耗的资源量，大多数情况下，主要指操作人员的数量或者操作工时，这些之后可以进行详细的讨论。
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