仓库数据员年终工作总结（通用3篇）
时光流逝，转眼间一年又过去了，在领导们的指导下、在同志们的帮助下，我在思想和态度上都有了一定的认识，现将20xx年的工作情况总结如下
工作方面：统计员的主要工作是负责每天的生产产量的统计、日常包材等的统计、成本核算及月底的员工考勤的汇总，报表是体现生产状况的依据，所以对数据的要求要相当的精确，我们在平时的工作中就要谨慎认真，保证输入的数据快速准确，检查公式的连接是否对应等，确保数据的准确；平时做的一些报表数据关联性特别大，因而报表之间可以相互对应数据是否准确，另外，除了要求对数据的准确性外，还要学会对数据的分析，月底是我们最忙碌的时期，不仅要做员工的考勤还要把本月的包装物原料酱等的使用及领用情况上报财务，而这过程中就会出现一些问题，如领用与使用差距太大等，我们就要找出问题的所在。
学习方面：统计工作对电脑接触比较多，就要求掌握基本的电脑操作知识，平时与其他同事请教，解决一些棘手问题；另外，除了通过其他渠道如书本了解统计学的一些理论知识外，还在平时的工作中去总结，总结一些如何能把数据做到既快又准确无误。
工作态度方面：严格要求自己，工作积极认真，对自己的错误及时改正并注意不再犯类似错误，对领导的批评虚心接受，统计工作比较繁琐，如平时的物品领用会与做报表相冲突，容易发生抵触心理，这要求我们要分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。
缺点不足：身为80后的新人，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。
在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。
这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。
在此我真心的感谢领导和同事对我所犯下错误的容忍，并悉心指导，这在我人生的成长中会有很大的帮助，所以在今后工作中我将努力奋斗，对自己有更高更严格的要求，无论是大事小事都会要求自己做到尽善尽美，不断提高自身素质，为公司的发展尽自己的一份力量。统计员：李倩20xx年12月06日
回想过去，面对眼前，展望未来！有进步的喜悦，亦有工作中失误的愧疚。即将过去的一年是我们仓储课整个部门全体人员齐心协力，奋力开拓的一年，更是每个仓储成员接受挑战，逐步成长的一年。用心思量总结工作当中的利弊、得失。从教训中得出经验，为以后的工作做好更充分的计划准备。20xx年仓库管理年终总结报告如下：
一、工作回顾及感想。
本人于20xx年xx月号进入这个大家庭，回想这两个月来的工作，内心不禁感慨万千，做为主管一个部门的中层领导，平时不仅仅要能做的到工作时埋下头去忘我地工作，还要能在回过头的时候，对工作的每一个细节进行检查核对，对工作的经验进行总结分析。只有从如何节约时间，如何提高效率，如何使仓管员的工作标准化，才能提高每个仓管的操作技能水平，减少工作当中的失误事件的发生。每天对于工作当中遇到的难题加以不断的完善，以及与下面仓管员的不断沟通，相互学习才能使工作的开展更进一步，达到新的层次，管理水平进入新的篇章。
工作期间主要完成事项：
1、为了仓管员的工作能做到帐、卡、物、一致，甚至出异常时能做到有帐可查，有据可依，针对于目前仓管员有些物料没有建卡管理，更是老的物料卡上没有凭证号数，单据号、摘要、收发交易后结存数没有及时填写，为了弥补这一缺陷，重新设计订购了一批新的物料存卡，完成了对所有物料的存卡管理，并在稽查时发现仓管员没写单据号，没有按要求去操作的进行了正确引导。
2、了解各仓管员的所管区域物料摆放后，针对于仓储规划的不明确，做了一个相应的仓储区域规划整改方案图。对物料现场的大面积区域划分进了相应的调整再次细分与标识，以更有利于现场物料管理。其中把退货区从原来的位置移到了包材备料区。并相应的增加了卡板摆放区与叉车存放区、及公共物料暂存区。并在预定时间内完成了仓储的重新规划，使物料都做到了定点、点量、定位储存管理。
3、避免仓管员在备料过程中存在找不到料，及找料时间太长，为了提高他们的工作效率，要求他们对库位表定时更新，对于部分仓管没有做库位表的，要求他们对这一缺陷进行了整改。现所有货架都已贴上了库位表，做到了，不是仓管员走到物料区短时间内也能及时的找到所需物料。
4、对各仓区域破旧，损坏，悼落部分的斑马线进行了全部更换，进一步的完善了现场管理。
5、在与采购课的协作沟通的情况，逐步加强了对物料来料规模、到料时间的控制，仓储根据计划排程，只收五天的物料。特别是大批电子材料与包装用料，开始对仓储整体的物料库存水平控制。尽量达到在仓储库存能力允许的前提下限度保证正常物料需求并合理控制物料库存保有量。
6、从xx月号开始，针对于所有供应商物料必须贴我司要求的物料标签，并在标签上要求用四种颜色来做色别管理，使仓储在备料过程中通过季度标签做到批次管理（先进先出）。
7、为了避免在拉货过程中防止货物堆放过高导致货物发生倒塌事件，要求所有包材供应商卸货后的堆码尺度不能超过限高2米，并相应要求所有包材卸货后用拉伸膜进行打包防护。
8、针对于xx月号客户审厂期间对仓储所提出的问题点，仓储于12月5号之前对这所提出的问题点在规定时间内进行整改完成，完成事项如下：
（1）危险区域安全警告标示，化学仓危险性的图示（骷髅头标示/防火标示），粘贴。
（2）仓储平面示意图进行修改，增加秀出安全出口，安全通道。
（3）仓储工作信息管理看板中秀出先进先出管理办法。
（4）所有电子料货架接地线做到防静电（ESD）管理。
（5）电子料与导电膜区部分裸露在外的物料全部用纸箱封存，其它用胶筐储存的电子料必须用废旧的彩盒、纸盖遮住。
（6）物料现场所有库存物料进行除尘工作，特别是库存时间超一年以上的物料外包，对于彩盒尾数，以及部分裸露在外的，全部及时放于原包装内封存，做到防光、防尘管理。
（7）为防止在堆码过程中，由于货物太重，堆码层次太高，存在挤压，损坏，由现有的六层降低至四层。
（8）防止物料由于阳光的直射，使物料本身的性质发生变异，完成了窗户的遮UV工作。
（9）对于导电膜区部分外包装箱上贴有两种季度标签，没有做到季度标签管理，及时要求仓管员马上把不合格的季度标签进行了更换。
9、温湿度记录仪表，以及温湿度记录点检表的增加，使电子料能做到恒温控制，其它物料能做到常温控制。对于现场各区域存在没有贴地面标识，部分物料没有做到标识管理的，都要求仓管员在一个礼拜内加以补贴完成。
10、对现有仓储的三阶程序文件进行了修改，依次是：仓储先进先出管理办法，化学/危险品管理办法，呆滞物料管理办法，原材料入库管理办法。
11、为了改变没有做到尾数管理，对所有物料存在两个，或者三个尾数的物料全部按照尾数管理执行，所有物料发料完成后，一定只能存在一个尾数，要求所有小件物料尾数必须用PE袋封存，并在外包装上贴上尾数标签。
12、物料防水雨的处理工作，所有物料必须离窗户1米的距离存放，下班后值日仓管员必须检查所有的水、电、门、窗关好后方可下班。
13、有效推动公司呆滞物料与不良物料的处理。
二、工作不足之处
1、多与同事沟通，保持良好的沟通方式，吸取好的建议。悉心听取领导的点评，对自己不好的做法即时予以改正。
2、完成20xx年年度培训计划，加强对本部门职员的培训学习，真正掌握物料进、出、存的工作流程，使他们真正发挥技术骨干和模范带头作用，使物品能起到物流顺利周转，同时也真正做到物尽其用，人尽其才的作用，使其仓库管理工作得到有效的改进。积极配合采购部和销售部，对库存呆滞物品的积压进行整改，避免原材物料的浪费，节约原材料，处理部分呆滞物品，并改善仓库物品和堆放的紧缺现象，还给生产周转提供了合理空间。
3、努力提高仓管操作技能水平，争取仓管员每月的工作失误次数≤1次。
4、物料现场所有标识清晰，明确，要求仓管员备料一定要做到批次管理（先进先出）。
5、每天对所有仓管所管物料库存稽查三次，要求仓管员的库存信息准确率达99.7%
6、仓储发料不及时率每月≤1次。
7、对供应商物料进仓数量严把关，加大对供应商的抽检力度，对于存在异常的所有供应商统计在册，为公司对供应商的评审提供有力的依据。
8、现场管理与目视化管理的不断完善与维持。
9、时时做好仓库的6S工作，保持环境整洁，所存放的物料井然有序。
10、当天的帐（存卡帐及电脑ERP帐审单）及时完成，勿必做到日清月结。为提高物料的管理，对所有进出仓物料尽可能按
11、所有物料必须做到季度标识与物料标识管理，对于物料标识上现在存在没有做到物料编号管理的加以更正，对于目前供应商所送物料没有在物料标签写上我司料号的给予一提醒，二拒收的原则进行收料。
12、督促仓管员在工作当中一定要做到物料存卡管理，所有物料存卡必须按照标准流程去操作，对于不配合，不执行的仓管员会给予相应的处罚措施，（制定一个合格的仓储管理制定）来开展部门领导的管理工作，以及执行力。
13、为了使仓储物料做到帐、卡、物一致，也是对仓管工作的一个考核，仓储目前每个月进行一次自盘，自盘过后，仓管不出具盘点明细报表与差异报表的，并没有把差异原因写出来的不给予调帐处理。明年每月的自盘方式中，增加一项交叉盘点（仓管员之间进行互盘），以便增加仓管员对所有物料的认识与了解盘点完成之后一定要出具盘点报表，与差异报表。
14、为了加强对外发原料的控制，所有原料收、发物料由一个人来管控，公司决定注塑部外发物料划分到仓库，在计划划分之前需做一个详细的原料收、发账务管制方案。
15、水口房处碎料与二科摆放成品区接管问题，在接管之前需做一个接管管制方案。
三、20xx年工作当中需其它部门配合改进的有效建议。
1、各部门对仓储所提异常处理效率太低，工作当中仓储对所发现的异常通知到相关部门后，相关人员对异常事件的回复时间与实际处理时间间隔太长，需经过仓储反复的询问跟进之后才会得到一个解决的结果。希来年各部门对异常物料的处理问题上能行言一致，在最短的时间内把问题给予解决！
2、生产车间退料不及时，根据要求在盘点15号之前各车间需把该退的物料退到仓库，可是15号过后，产线是天天退料。不管是良品还是不良品退料，退料时不按正常退料流程操作，所退物料没有把不同物料包装好区分开来，所退物料也没有贴物料标签把品名、规格、数量、品号，订单号写上。更是有些物料员把领料单当退料单用，字迹太潦草，无法看清所写到底是什么东西？
主要是物料员对于退料流程不太了解，部门管理人员没有把相关制度与流程落实下去，没有对相关物料员做过相应的知识培训，希车间在20xx年中能得到改善，不要由于自己工作做不到位而影响到其它部门的工作效率。
3、物控对仓储所提报的呆滞物料与不良物料的跟进处理不及时，以至于盘点前期仓储不良物料仓区存在爆仓现象。
4、对于车间用低值易耗品，望生产部领导给予一个硬性规定，我们将按此规定去实施进出仓手续。
5、对于仓储送检物料IQC必须24小时内完成，急料4小时之内有检验结果，以改变20xx年仓储来料送检时间超长，甚至有些物料检验时间达三天以上。
6、对于订单物料报欠，请MC对采购到料周期增加力度跟催，确保订单上线之前物料齐套。
7、计划排程周计划争取三天计划不变的原则，制定外协加工订单，统计外协厂实际交货时间及异常，及时把相关信息数据统计给仓储。
8、工程必须建立完善各机种BOM，对于BOM中新老物料替代，要及时加以更新，并把不用的物料在BOM中删除。仓储现在还有部分物料没有物料编号，以及部分物料用同一个物料编号的物料，工程对于仓储所反馈的问题要及时给予解决！
9、针对一个月中供应商所出现的问题，采购要做一个小计，一个季度做一个大计，应用邮件与其它联络方式通知供应商，加以改进，规定供应商在我司要求的时间内，及时把需求的物料送达。材料钠期回复要准确无误。
10、客户在审厂过程中提到，电子料需单独用一个房间存放，并所有电子料须有温湿度的恒温控制，为了避免电子料在常温控制下电子料的性能发生变异，而影响品质问题，建议公司在20xx对电子料的储存管理进行改善，单独规划一个房间区域，增加空调与除湿机，真正起到恒温控制，以此来保证产品质量。
总之，仓库能在现实情况中不断的改善是离不开各位领导的悉心关怀和指导及各位同事的大力支持和配合，在挥手昨天的时刻，我们将迎来新的一年，对过去取得的成绩，将不骄不躁，脚踏实地一步一个脚印走下去，对过去的不足，将不懈的努力争取做到，我们将会用行动来证明我们的努力，我们更加清楚获取不是靠辉煌的方式，而是靠不断的努力。为了公司发展得更加壮大，并跻身于国内先进企业行列，让我们携手合作，创造出辉煌的明天！20xx年，是全新的一年，也是自我挑战的一年，我们将努力改正过去一年工作中的不足，把新一年的工作做的更好，为公司的发展前景尽一份力。
感谢公司给了我这么一次发展的机会！感谢领导对我的悉心指教！感谢同事给我的支持和鼓励！
祝公司在新的一年里更上一层楼，取得更好的业绩，好比芝麻开花节节高！
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：
一、选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQLServer20xx性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQLServer20xx需要花费6小时，而使用SQLServer20xx则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQLServer的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引
对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制
当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存
如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P42.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600M，解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理
海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表
数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句
在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理
对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
十二、建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
十三、避免使用32位机子（极端情况）
目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
十四、考虑操作系统问题
海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
十五、使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
十六、使用采样数据，进行数据挖掘
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。