前言
本文介紹了數據驅動的庫存優化的基本方面。涉及供應鏈管理的企業，製造商，零售商和其他人員可以利用本文來了解更多關於數據驅動的庫存優化的知識。
本文內容包括：
- 數據驅動的庫存優化是什麼？
- 數據驅動的庫存優化的主要優勢
- 使用它的行業
- 實施需要什麼？
庫存管理的主要目標
採購庫存需要大量的財務投資，因此，預測對某種產品或某些產品的需求是庫存管理中涉及的關鍵問題。工廠業主，零售商和人員必須管理庫存水平，並確定適當的平衡，以確保沒有產品過剩或供應不足。庫存管理和優化的最終目的是確保：
- 供應過剩及其相關成本(儲存、分配、損耗和運輸)顯著減少。
- 滿足客戶對產品的需求。
- 庫存中的商品很快就會銷售一空。
- 由於效率的提高和總成本的降低，利潤最大化。
有許多因素可以影響對某種產品的需求。新趨勢和購買偏好會增加或減少對現有產品的需求，市場經常趨於飽和，季節性變化會影響產品需求。此外，自然災害等外部因素也會產生影響。公司通常會儲備庫存以滿足未來的潛在需求，但是，這可能會導致額外的持有成本。
許多公司使用基於電子表格的預測模型，以嘗試預測未來需求並管理其庫存。但是，這些預測模型往往是基本模型，並未考慮所有涉及的變量和因素。主要問題歸結爲能夠區分預期需求和實際需求。預測實際需求涉及 收集足夠的數據 ，以便做出有關庫存購買和補貨的明智決定。
數據驅動的庫存優化的定義
數據驅動的庫存優化是指實時收集和使用大數據和算法，以管理和優化庫存水平。這有助於開發基於拉動的系統，其中僅在有需求時才生產/訂購產品，而不是基於預期需求的基於推式系統。物聯網平臺的實施對於準確的數據驅動的庫存管理和優化至關重要。
例如，通過利用IoT技術，可以收集有關帶有 RFID標籤的產品的數據，爲了自動跟蹤和報告庫存。RFID標籤用於對有關特定產品的數字數據進行編碼，例如其位置和型號等。此數據可以由RFID閱讀器傳送到雲中。雲存儲了物品和模型的位置，並且可以將該信息傳遞到任何PC或智能手機。這使得最終用戶可以準確地跟蹤和監視庫存。最終用戶可以查看庫存的現有數量和位置。此外，物聯網系統可以配置爲提供輸出，例如有關某種產品何時實時降至安全水平以下以及是否丟失了庫存物品的警報。這只是數據驅動的庫存管理解決方案的一個示例。
公司通常很難確定最暢銷的產品並相應地庫存。但是，使用IoT解決方案， 可以集成有關客戶模式的數據，有關特定產品的實時客戶評論以及工廠ERP和MES系統的數據，從而使庫存中該產品的數量始終保持在準確的水平。眼下的工廠可以根據實時數據增加某種產品的庫存水平。該數據還可以傳輸到工廠車間的機器上，以便根據需要調整生產水平。
需要一種強大的工業雲解決方案，該解決方案可以收集有關上述所有變量的數據，例如客戶購買偏好，跟蹤庫存和季節性波動等，並提供庫存優化所需的分析。數據驅動的庫存優化與工業4.0目標緊密相關，因爲它促進了庫存跟蹤和管理的數字化和自動化，將影響產品需求的多個變量集成到數字系統中，並使用了從大數據中獲得的預測分析。
數據驅動的庫存優化的主要優勢
改善客戶服務
數據驅動的庫存優化的主要好處之一是提高了客戶服務水平。實時客戶數據和模式的分析使企業能夠將庫存獲取和補給與實時需求相匹配。因此，客戶不太可能處於他們想要訂購的產品缺貨的情況。
庫存中的庫存分類
通過分析數據，可以基於實時購買，客戶訂單，客戶評論和營業額對庫存進行分類。因此，公司將隨時隨地準確反映其最暢銷的產品。
準確預測需求
通過使用數據驅動的庫存優化，可以集成傳統預測方法無法容納的多個數據源。結果，可以根據實時需求變化來調整庫存中的庫存水平。
改進了對庫存中單個庫存的監控和跟蹤
如果通過IoT平臺連續收集有關產品位置和模型的數據，則可以實時交付有關庫存中現有產品數量的信息。
使用它的行業
數據驅動的庫存優化已在零售，製造，電子商務，食品和飲料以及汽車行業等許多領域得到利用。例如，Ocado是一家英國的在線超市，它沒有任何連鎖商店，但直接送貨到家，使用其工廠的數據來管理庫存。亞馬遜還提供了一個選項，使他們可以使用基於銷售的數據告訴商人將產品發送到哪裏。
實施需要什麼？
建議沒有內部資源的公司使用技術提供商。該技術提供商應精通IoT解決方案的開發，以促進數據驅動的庫存優化所需的信息流。公司應確定他們要收集和存儲的有關產品的數據類型，例如現場位置，客戶模式和與其產品相關的行爲，季節性需求以及其他與產品相關的獨特數據。應將此信息提供給技術提供商，以使他們開發收集和處理數據所需的物聯網系統。
結論
基於物聯網的數據驅動型庫存優化將被越來越多地採用，因爲它可以滿足準確預測產品需求所需的多個變量。建議終端用戶考慮不同的物聯網平臺，以幫助他們進行數據驅動的庫存優化。