做存货分析时，不少财务人会盯着总存货周转率看，算完数值上升或下降就结束，既找不到问题在哪，也提不出让业务部门认可的建议。其实存货分析不是算指标，而是通过指标找到业务环节的卡点，帮助企业减少资金占用、降低风险。

首先需要注意的是，总存货周转率只能反映整体情况，没办法定位具体问题。要想挖透问题，第一步必须拆解数据。

不管是制造业、零售业还是服务业，存货都能按一定维度拆分。可以按形态拆成原材料、在产品、产成品，也能按产品属性拆成定制类、通用类、项目专属类，还能按周转周期拆成快周转、慢周转、停滞类。

拆解后需要梳理配套数据：库存明细要到具体SKU或批次，领用记录要对应到生产或销售环节，采购记录要包含订单量、到货时间，销售或出库记录要关联到需求端。

有了这些数据，再分别计算各拆分维度的周转率，才能看出是哪类存货拖了整体的后腿。比如通用类存货周转率正常，但定制类存货周转率下降，那问题可能出在定制需求的对接或生产周期上，而不是整体采购或销售环节。

拆解出问题后，下一步要做结构与风险的交叉分析。结构分析不是简单算各类存货占总存货的比例，而是看比例的变化趋势。

比如某类存货占比连续两个月从20%涨到40%，就要排查原因：是采购部门为了拿折扣多囤了货？还是生产计划调整后，这类存货用不上了？或是销售预测偏差导致备货过量？

风险分析要看两个指标：跌价准备比例和呆滞存货占比。

跌价准备不能只按会计准则计提，还要结合实际需求变化，比如市场价格下跌的存货、临近保质期的存货，需要重新评估可变现净值。

呆滞存货的标准可以和业务部门约定，比如超过3个月（零售）或6个月（制造）未领用、未销售的存货，就算呆滞；算出呆滞存货占比后，一旦超过预设阈值（比如5%-8%，根据行业调整），就要联动业务部门排查。这一步的关键是不做数据的搬运工，而是要把结构变化和风险指标结合起来，找到背后的业务原因。

最后也是最关键的一步：提建议要帮业务算明白账，而不是单纯提要求。很多财务人提建议时会说少买存货、加快出库，但业务部门往往不接受，因为他们有自己的考量。采购怕小批量拿货价格高，生产怕原料不够耽误工期，销售怕缺货影响客户。

这时候财务要做的不是反驳，而是用数据算利弊。比如采购想多囤某类存货，财务可以算出：多囤100万存货，每月资金占用成本（按贷款利率算）是多少，仓储成本是多少，未来3个月跌价的可能性及损失是多少；再对比多囤货能拿到的折扣金额，算清楚净收益或净损失。这样一来，建议不是“要你做什么”，而是“这样做对公司更有利”，业务部门自然更容易接受。

整个存货分析的过程，是帮助各部门找到优化空间。从拆解数据到交叉分析，再到提有数据支撑的建议，每一步都要落地到具体业务动作上。比如发现在产品周转率下降，就去看生产进度是否有卡点；发现呆滞存货增加，就去看需求预测是否准确。这样，存货分析才能真正帮企业减少资金占用、降低风险。

你在做存货分析时，是否曾因为没找到业务部门的诉求，导致好的建议无法落地？如果下次先从业务的成本和收益角度测算，会不会让建议更容易被接受？

来源：财务管理研究