怎么评估仓储效率是每位管理者时常需要思考的问题，通常而言都会用到以下几个思考方向：
一个是响应速度，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。
一个是仓储成本占货物价值的比重，不过这个数据一般也是综合计算的，不会只考虑仓储，而会考虑整个物流服务的成本占比。
对于客户来说，这个数据还是比较重要的，然而它覆盖了太多的内容，对于仓库现场来说，实际可控部分占比相对比较低，因此在实际操作中，进行统计是必要的，只是没有太大的参考意义。
仓库中的操作，主要是货物入库、存储加工、货物出库三个部分，这三个部分中，一般入库的操作量是比较少的，因为绝大多数仓库都是整进零出或整进整出，入库都是大批次的。那么，回到数据统计的两个老问题：一个是统计口径，一个是统计方式。
入库量的统计可以有哪些口径呢？
一个是订单数，不论是系统还是单证操作量，都随订单数的增减而增减；
一个是订单行数，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；
一个是件数，每次入库的货量不一样，件数越多，显然操作压力越大；
一个是重量，同样的件数，重量越重，操作人员的体力消耗就越大；
再一个就是时间，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；
用哪种口径更为合理，更能体现入库动作的实际操作量呢？
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应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。
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。
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