物流行业中，爆仓十分常见，顺丰、三通一达、德邦等大牌企业每年都躲不过那么爆仓是如何产生的？各家企业又有怎样的应对方案？且看【运联研究】的详细解析，今天小编就来说说关于物流爆仓的原因与措施?下面更多详细答案一起来看看吧!
物流爆仓的原因与措施
物流行业中，爆仓十分常见，顺丰、三通一达、德邦等大牌企业每年都躲不过。那么爆仓是如何产生的？各家企业又有怎样的应对方案？且看【运联研究】的详细解析
来源 | 运联传媒(ID:tucmedia)
作者 | 聂树军(运联研究院)
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1、爆仓的产生爆仓，可谓是物流企业的灾难，经常会受各种因素的影响而产生，有偶发性的也有规律性的，物流企业都在努力克服这一场景，增强企业运营能力，为客户打造更顺畅的物流体验。
1.1 爆仓产生的原因
爆仓，是物流行业内的一种短期内大量货物集聚，超出了场地的分拨承载能力，导致难以快速中转疏通的现象。从对爆仓的定义及呈现出来的表象看，其产生的直接原因是由于大量突增的出发与到达货量导致中转场货物滞留，出发货无法快速分拣外运，到达货无法及时中转、派送引起分拨转运不顺畅甚至运营瘫痪。
从引发货量激增、滞留而爆仓的因素角度来看，最常见的莫过于雨雪洪涝等自然因素、电商购物节等爆发式消费经济因素、全国性较长的节假日等间歇性劳工荒因素、货量区域分布不均衡、举办赛事与会展等临时性交管政策限制因素等。这几类影响要素，是引起正常运营物流企业发生爆仓的主要原因。
除此之外，还有一些快递或快运加盟商因资金链断裂欠薪而跑路，末端未能及时转运派送货物引起的临时性爆仓。
1.2 爆仓出现的时间
爆仓虽然是临时性、短暂性的现象，但从多年的物流运营经验来看，其发生的时间节点却是集中的、有规律可循的。
其中，受电商和节假日影响而产生的爆仓，其时间节点是确定的，京东6.18、天猫双11、淘宝双12、春节前夕都是产生爆仓的高危风险期。特别是双11，只要参与电商货物承运的企业，是每年定会发生爆仓的时间节点。
而突发性的自然因素和临时性的交管政策限制引发的爆仓往往是偶发性的，其持续时间较短，但一般受自然灾害影响的爆仓主要集中在夏秋之交的雨季和冬季冰雪多发之时。
从行业角度看爆仓发生的集中时间，整体上表现为快递爆仓主要受电商购物节的影响，发生时间集中在电商购物节后的2-7天，目前爆仓风险最大的双11对快递企业的影响大概持续一周。而零担企业的客户主要是B端客户，受假期囤货的影响，其爆仓发生时间一般集中在春节前。
1.3 爆仓集中在哪些企业
近几年，虽然因爆仓而导致货物时效严重延迟，客户体验急剧下滑的现象正在逐步降低。但爆仓仍在持续发生，只不过物流企业基本都已有处理爆仓的应对措施，缩短了爆仓的持续时间。
目前，爆仓主要发生在全网快递、快运与区域网零担的龙头企业之中，专线、区域快递、城配等类型企业已基本不再出现爆仓的场景。
特别是快递企业，经过十年的双11持续爆发式增长货量的考验，在快递企业眼中，爆仓虽早已不是令人头皮发麻的一片混乱，但仍然会出现。一天之内爆发式增长10倍以上的货量，以当前的分拨、收、派能力是不可能有这么大的弹性承载区间的，随着平时日均单量的持续上升，快递的分拨、收、派能力会持续加强，以后爆仓会慢慢消失。
2、爆仓的现状与变化真正货量集中爆发时，虽然口号喊得响，但企业仍无法承受。爆仓爆的不止是仓库，还有崩溃的系统，系统瘫痪更会引起分拨的混乱，拉长爆仓时间。因此，每年一度的双11购物狂欢节，迅猛增长的销售额背后是对物流服务商们的一次又一次的大练兵。
2.1 爆仓的现状
爆仓如今出现的时间已基本可判断，快递和零担出现爆仓的时间几乎不交叉，与普通消费者直接相关的快递爆仓主要集中在电商购物节。
根据国家统计局公布数据显示，2018双11当日，全国主要电商企业全天共产生快递物流订单13.52亿件，同比增长25.12%；全天各邮政、快递企业共处理4.16亿件，同比增长25.68%，再创历史新高，但仍有超过9亿的订单待处理，这是引发爆仓的直接原因。
各家快递企业的双11订单量最高猛增约10倍，极大地增加了分拨中心的运营压力。每个分拨中心的门口道路两边都排起了等待装卸的车辆长龙，分拨内部更是货量堆积，货物摆放凌乱不堪，操作人员也已没有往日的从容。
其中在途跟踪已无法与实际走货信息保持同步，特别是主打大件包裹的企业，其操作多数需要靠人工，效率并不高，因此其处理爆仓尾货时间要比普通快递多5-7天。（运联传媒:tucmedia）
2.2 爆仓的演变
爆仓现象在物流行业已经存在多年，物流企业都在提升运作能力，避免爆仓的发生。
从爆仓的表现形式来看，已发生进行了多次的演变，大致可分为四个阶段：纯人工分拣阶段、人工 机械分拣阶段、人工 半智能化分拣阶段、智能化分拣阶段。
在最早的纯人工分拣阶段，每遇货量突增必爆仓，直接表现为场地货物堆积、分拣场面混乱、车辆进出拥堵等极度混乱的场面。
在人工 机械分拣阶段，爆仓时依旧存在货物大量堆积，系统崩溃时常发生，但操作场景和车辆进出有一定改观。
在人工 半智能化分拣阶段，也就是如今所处的阶段，已属于定期偶发，货物堆积明显减少，车辆调度较为科学，以压车的形式降低场地承载过量风险，操作系统基本顺畅。
在下一步的智能化分拣阶段，爆仓的几率或将极大降低。人工智能排单与运力调度，自动化分拣，自动化装卸，时时动态路由调整、多元化末端派送，会大大降低物流运营商的爆仓风险。
2.3 爆仓带来的问题
爆仓对于每家物流企业来说都是件非常头疼的事，不单是解决爆仓的难题，与此同时也带来了其他方面的困扰。
这些困扰具体表现为运作成本的上升、管理难度加大、运营质量下降、企业信誉受影响、客户信任度降低、普通消费者体验满意度下降、投诉率上升等多个方面。
爆仓发生时，货物滞留，物流企业需要增加运力、设备、场地、人工等成本。同时货量大，运营质量必将下降，使物流业务中的发货方、承运方、收货方都处于焦灼之中。特别是贵重物品、急需物品遇到爆仓时，极有可能导致货物损坏、延迟送达的等情况，处理过程中甚至会出现相互扯皮，不承担责任的现象，因此爆仓极易降低三方的信任和体验，伤害物流企业品牌。
3、爆仓的解决措施解决爆仓最直接有效的手段，就是增加转运中心的场地和分拨能力。但同时又需要考虑运营成本和末端派送压力，因此解决爆仓不是单纯解决转运环节，还需要充分综合考虑物流运输中的各环节及整体运作流程。
3.1 收货端订单分流
作为转运中心的进货口，解决爆仓危机，要从源头上降低分拨承载货量的压力，对货量进行限制或分流。其中，又可分为「大小件限制」和「价格限制」。
一般在货量高峰期，「三通一达」等主打电商件的快递企业，都会提前对大件货限收，保证车辆装载率、分拨效率和收派效率；同时会适当提高价格，来稳定货量。
而货量分流，又可分为发货时间分流和转运分拨分流。例如在双11当天，快递企业的订单量突增10倍以上，而分拨中心的处理能力只有平时2-3倍的弹性区间，通过计划性的延后揽收手段，将货量进行分流，保障分拨中心的正常运作。（运联传媒:tucmedia）
此外，还可通过均衡分拨压力的方法，将前端收到的货均衡地分配给各转运中心，通过路由调整来降低部分场地爆仓的风险。
3.2 运营端优化升级
除了前端限制和分流降低进货口的压力外，最重要的运营端必须进行软硬件优化升级，兼修内外功，做好充分的应对措施来保障运作正常。而面对临时性和频繁性的爆仓，运营端需要有不同的解决方案，培养弹性场地承载能力，弹性运力等。
（1）通用临时方案
出现临时性的爆仓时，运营端可采用临时调整路由，多分拨均摊货量，租用附近仓库、挂车或压车不卸的方式暂缓分拨场地压力，可压一定量的出发货，先处理到达货，保障货物转运、派送流畅。
在近几年的双11中，物流企业基本都采用「压出发，保到达；压普货，保主营业务」的方法降低分拨场地爆仓压力，同时末端以优先派送，收件暂缓的方式解决爆仓危机。
（2）硬件升级
当运营端出现频繁爆仓时，说明转运中心的场地承载能力和运力不足，软硬件的升级十分必要。具体的可从场地面积、自动化分拣设备应用、操作人员的数量、场内布局、分拨场地规划的整体联动性、场内装卸操作模式、管理模式等方面着手，规划好运营端的硬件设施，提升分拨场地的整体承载能力。
（3）软件优化
与此同时，还必须做好系统优化。爆仓不止表现在货量的中转滞留，还体现在运营端的系统能否扛得住突增高货量的冲击。分拣系统持续支撑分拣流程的顺畅，提升分拣效率，保持高准确率；运力调度系统做到运力调拨及时、合理，保障运力储备充足；路由系统根据线路货量及时作出动态路由调整，充足货量线路拉直，减少中转，降低分拨压力。
3.3 派送端多元化
派送端作为货量的出货口，出货速度越快、量越大，分拨爆仓的风险就越小。因此，在自有网络末端出货能力有限的情况下，派送多元化是必要的选择。
实际上，快递件量主要靠电商平台拉动，目前每天的平均货量高达约1.4亿件；今年双11当天件量超10亿件，占比最高的「三通一达」其自有网络末端平均不过20000多家，远不足以满足如此多的件量派送。
因此，应对爆仓派送端多元化是必要手段，也是成本最低的选择。除当前已有的自营网点、加盟网点、自提柜、驿站、第三方代收代派、代理点之外，还可以临时利用小区内的超市、物业门卫、搭建临时派件自提点位、无人机、无人车等手段，实现派送末端的广泛多元化，拓宽派送出口，提升派送效率。
3.4 数据预测，提早预防
汽车行业有一种说法是「以养代修」，充分说明了提早预防的重要性。引入物流行业中作为解决爆仓的方法，同样适用。而要应用这一手段，必须借助物流大数据，做好日常货量动态监测，以数据为导向，提前部署，加强防范。
目前大型全网快递、快运企业，特别是像菜鸟这类以互联网为驱动的物流企业，早已认识到大数据的重要性，纷纷建立自己的物流大数据系统，抓取日常运营中的货量、品类、客户、运力、运营质量等多种画像。这些数据完全可以应用到爆仓的预防中。通过大数据监测客户的发货周期，货量高峰期对运营的冲击程度，做到提前预知，尽早布局，合理安排，平稳运营，降低爆仓风险。
