面对订单导致的库存问题应该如何应对

仓库现场操作过程中，会出现各种各样的问题，有的容易解决，有的不容易处理。现场人员还是要根据具体情况区分好，哪些是规律性问题，哪些需要特殊流程处理，哪些是偶发性问题，主要靠临时调整解决。

订单错误导致的库存管理问题

一个是拣货失误造成的。当然，挑选过程中难免会有一些失误。例如，原本需要SKU代码为A的货物，但错误地拿走了SKU代码为B的货物。

操作的一般流程是改变。如果是弹性库位系统，同一SKU存放在多个不同的库位，比较麻烦。当然，我们知道这个A货应该去哪个货位提货，因为有提货单，但是这个B货应该退回到哪个货位呢？

最准确的方法是对所有存储位置上的商品B进行盘点，以便判断它们应该返回到哪里。但是在紧张的现场作业中，这样的盘点是极其费时费力的，而且在入库的过程中，系统库存和仓库位置上的实际库存是不断变化的，基本上是不可能盘点的。

这个问题的结果就是系统库存和实物库存无法准确对应，所以会出现领料单要求在某个货位提货，结果那个货位没有货的情况。

而处理这个问题，有不同的思路:

一种是不做处理，直接放在特定的临时储存区。如果仓库后面出现找不到货的情况，就去这个暂存区找，然后把货放回仓库，直到下一个库存节点。

一种是只放在一个存放SKU的位置，记录下来，等待下一次实物拣货失败，再查询解决，等到下一个库存节点完成实物量和系统量的准确重新对应。

当然，相对根本的办法是在提货时扫描仓库位置和货物的条形码，一是确认系统的进出，二是检查SKU是否正确，这样误差率自然可以控制在很小的范围内，但这种方式并不是在每个仓库都具有可操作性。

订单本身的错误导致的问题

尤其是人工点餐的过程中，难免会有失误。如果需求是100，结果就是订单写成一个，对仓库没有太大影响。无非是一个可能需要以后处理的紧急订单；如果有一个需求，结果订单写成100个，站点会很头疼，整体库存可能会不足。那么，这里的错误需求满足了，其他99个订单的需求无法满足，后果严重。

同样的问题也可能是供应不足造成的。比如有的SKU暂时没有，需要在不同的门店中平均分配，后续供货后再紧急补充。这些信息只有仓库人员掌握，订货人员不掌握。正常情况下，系统匹配库存的逻辑是先满足匹配的订单，解决不了平均分配的问题。

通常有两种方法来处理这个问题:

一个是修改顺序，然后问题就来了。除非有经验的操作人员，否则整个过程中可能不会当场发现任何问题。也就是说，发现问题的时候大部分订单都已经处理完了，这个时候修改订单是没有意义的。

所以有些现场订单会人工审核。虽然低效繁琐，但在下单操作极不规范的情况下，却是满足客户需求的必要方式。当然，审核订单的工作也可以通过系统逐步完成。通过历史订单数据的统计来判断一个需求是否在正常范围内，并不是很难，但这有点像用刀杀鸡。

另一种是后期返回重新订购单个SKU。在实际货物从仓库交付之前，永远不会太晚，但WMS的设计要求相对较高。

当然，随着上下游系统的日益融合，这个问题也逐渐得到了解决。一方面，供应商对需求有了更准确的把握。

另一方面，订货过程越来越自动化，订货人员只需要确定一定时间内需要维护的库存，订单数据就可以自动生成。

从这两个库存管理问题来看，我们对仓储流程的信息化充满了期待——在一些技术细节上，我们往往能清楚地看到未来在哪里，但我们只是要一步一步地走下去。