这一系列的文章，是小团队内的实务讨论稿，放出来以便有更多的交流与讨论。其中多是作为一个非专业人员的实际工作体会，必然存在许多错误或不当之处，请多指教！
一
统计仓库的操作效率，有两个麻烦，一个是岗位重叠，操作入库的人可能同时需要操作出库，另一个是人员成本不是连续函数，3个半人的工作量是需要4个人来完成的，并且操作量虽然时刻波动，操作团队却力求稳定，难得有因为操作量的波动主动进行人员调整的。
仓库中的岗位重叠，主要是因为不同操作在时间上的分布并不均匀，例如说，出库订单在中午12点前下达，18点前操作完毕，那么下午的工作量就比较大，而操作人员不太可能每天只上半天班，因此，上午就可能以入库操作为主。
另一种时间上的不均匀是跨度大一些的，例如每周五有大批次的出入库，其它时候操作量比较小，这样的话，操作团队的安排就比较困难，一种是使用临时工，一种是从其它团队抓免费临时工，这样，不同项目的团队就有临时串场的可能。
因此我们在进行效率分析的时候，一定要注意到现实的操作情况，不可能说，拿到一定期间内的操作量数据和团队上下班打卡数据就高高兴兴地开始分析了，甚至还能算出最优团队规模和操作流程——按照这样的结果进行改善，是要被现场的具体条件各种打脸的。
二
在实践中，除了持续改善的需要，对现场操作效率的衡量，一方面是用于对外的报告，让相关人员了解仓库当前的操作压力和潜在的操作能力空间，从而更为有效地调配资源。
比如说，如果旺季来了，预计的操作量可能会翻倍，但操作团队已经没什么潜力空间了，就要及时补充团队；或者说，仓库一直处在低压运作的状态，也要及时地进行相关调整，节约成本只是一个目的，更主要的是，长期的低压运作容易让团队出现各种各样的问题。
另一方面，衡量操作效率也是团队内部管理的必要措施。一个是需要比较准确地估计不同岗位的操作量，保持每个岗位在工作压力上的相对平衡；另一个是，就同类型岗位之间，进行某种形式的绩效考核和评比，也有利于激发操作人员的积极性，使仓库的总体操作效率保持在一个比较高的水准。
事实上，对仓库操作效率的估计在运作之前就开始了，只是估算得比较粗略，作为团队配备的参考。仓库运作之后，对效率的观察和统计也无时不刻不在进行，仓库团队需要密切关注各个操作流程上的人员是否工作压力过大或过小，这个时候的估计要准确一些，不过还是以大概的操作用时为主。
只有在仓库运作相对稳定之后，才有可能对各个操作流程的效率进行比较具体准确的统计，这个时候得出的数据，就需要比较有代表性了，因为错误的数据往往会导致错误的判断。有时候，在现场进行统计的人想着的是应付一下就好，却不知道在资源配置决策的时候，这些数据是被当作事实情况看待的。
大多数情况下，如果一个数据与现场操作人员的直觉不一致，就需要重新审视了，对于现场数据的统计，直觉是非常重要的，与直觉相违背，一定是统计方式或者直觉的来源存在问题，查找这个问题的过程，也就是使数据分析更为准确，或者修正操作人员模糊感觉的过程。
三
相对于满足客户在响应速度和成本占比方面的要求，现场操作人员在具体流程动作的效率统计方面肯定是要花费更多心思的。如上所说，主要花心思的地方有三个：
一个是操作潜力评估。对仓库现场来说，操作量的波动是无可避免的，操作团队的配置，一般会满足正常情况下的操作需求，但具体的操作潜力有多大，恐怕不太好说。我们需要判断的是：
- 就日常的操作量来说，团队的压力负荷大概是多少？
- 淡季的情况下，团队的工作压力如何？淡季的时间会持续多久？是否需要临时调整资源配置？或者据此安排一些改善类工作？
- 旺季的时候，团队的工作压力会增加多少？持续时间有多长？是否可以通过适度加班等办法满足操作要求？是否有从其它地方请求资源的稳定机制？
对操作潜力的评估，一般来说很难有非常准确的结论，不过仓库现场应该要有意识地去做这些判断，并对结果有相当程度的把握。
第二个是团队工作分配的衡量。不仅要衡量团队整体的操作效率，还要衡量每一个人在每一项工作上的效率。在电子化程度比较高的仓库，这个衡量机制是被设计在仓储信息系统中的，每一个动作是谁操作的，花了多少时间，都可以在系统中找到记录；不过多数的仓库并没有这样好的条件，一般还是依赖于手动的报表记录。我们通过这些数据来衡量不同岗位的工作量，谁做的多，谁做的少，一目了然。
当然，对于不同类型的岗位，我们可能还是需要把各类记录转化为时间单位，方便对比。比方说，通过记录入库操作的时间和操作量，可以估计出一个大概的单位操作时间，而对拣货动作也可以做一个估计。这样，我们统计不同员工一天的入库操作量和拣货量，乘以各自的单位时间，就可以得到一个大概的工作压力对比了。
不过，在做这类数据统计的时候，一定要遵循现场直觉优先，而不是数据优先的原则，也就是说，如果得出来的数据和我们在现场看到的情况有比较大的出入，就要考虑我们的统计方法是不是存在不足，是不是有什么因素没有考虑到。事实上，虽然现场的操作人员对数据一般都有天然的不信任感，但采用合理的统计方法得到的数据结论，总是与现场情况出人意料地相符。
第三个是现场的优化改善。现场的操作效率受许多因素的影响，对现场效率的分析，到头来还是要追溯回这些因素。这些因素主要都包括什么呢？大体来说，一个是动线设计和空间规划，一个是存储方式和运载工具，一个是流程动作要求，当然，团队激励机制也是我们关注的要点。所谓现场的优化，就是对这几个因素的逐步调整，以实现更高效率，或者满足现实情况变化所提出的新要求。
实际上，优化改善的行为，大多数情况下还是为了适应现实条件的变化。有可能是由于货物种类的变化，我们必须使用更多的轻型货架进行存储；有可能是由于周转速度的加快，我们必须扩大通道宽度，使用不同的拣货车；也有可能是因为旺季的来临，我们省略一些即进即出货物的库内操作；甚至因为天气变热，我们调整了上下班时间等等。
我们在这边想强调的是，操作效率不是什么高深的事，优化改善许多时候也只是在不经意之间。对于现场来说，时刻保持对效率的关注，对效率的各种影响因素的灵敏感知，通过有效的数据分析，去判断流程动作的效率表现，从而追求更优状态，是走向卓越的必经之路。
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