在设备投入方面，自动化升级已成行业趋势。企业引入 AGV 搬运机器人、智能分拣系统、WMS 仓储管理软件等智能化设备，前期单套系统采购成本通常在 200 万 - 500 万元不等，后期每年还需承担设备维护、系统迭代费用，占比达初始投入的 15%-20%。若企业订单呈现季节性波动，设备利用率不足 50% 时，单位运营成本将激增 40% 以上，形成典型的 “高投入低产出” 困局。

人力成本更是仓储企业难以回避的痛点。除基础薪资逐年上涨外，装卸搬运、分拣打包等高强度作业岗位存在 20%-30% 的年流失率，新员工培训周期长达 1-3 个月，单次培训成本超 3000 元 / 人。同时，为满足《仓储作业安全规范》等法规要求，企业需定期开展安全培训、配置劳保设备，进一步推高综合人力成本。据行业数据显示，2024 年仓储业人均用工成本同比增长 9.2%，部分企业人力支出已占总成本的 45% 以上。

库存管理作为仓储行业的核心环节，是企业实现高效运营与成本控制的关键所在。然而在实际业务场景中，库存数据失真、货物积压与短缺并存的问题长期困扰着行业发展。部分企业仍在沿用传统的库存管理模式，依赖人工记录货物出入库信息，这种方式不仅耗时耗力，且在货物盘点、数据录入等环节极易出现人为失误。例如，在高峰出货期，由于人工操作量激增，可能导致货物登记延迟或错登漏登，使系统数据与实际库存产生偏差，企业无法及时掌握准确的库存动态。

市场需求的不确定性进一步加剧了库存管理的复杂性。消费趋势的快速变化、季节性需求波动以及突发的市场事件，都可能导致企业前期制定的库存计划失效。当企业对市场需求预测不足时，易出现热门商品缺货现象，不仅影响客户订单交付时效，还可能导致客户流失，损害企业信誉；而过度预估市场需求，则会造成大量货物积压，占用宝贵的仓储空间，增加仓储成本与资金周转压力。此外，部分企业缺乏有效的数据分析工具与科学的库存预测模型，难以基于历史销售数据、市场趋势等多维度信息制定合理的库存策略，进一步加剧了库存失衡问题。