對于積極進取的企業(yè)來說,了解影響庫存管理的關(guān)鍵因素非常重要。任何與庫存打交道的企業(yè)都將意識到管理庫存水平,優(yōu)化庫存空間,處理不準確的庫存預估,管理閑置和多余庫存,以及將貨品以提高客戶滿意度的方式交付給客戶的困難。盡管這些影響庫存管理的因素似乎在一定程度上是不可避免的,但使用機器學習和人工智能等技術(shù)可以最大程度地降低無效庫存管理的風險,并使企業(yè)的業(yè)務持續(xù)蓬勃發(fā)展。機器學習之所以有效是因為實時信息被收集并用于改善預測,優(yōu)化資產(chǎn)并降低損失風險。
01-追蹤庫存
在當今的許多行業(yè)中,使用機器學習來最小化影響庫存管理的因素呈現(xiàn)出一種日益增長的趨勢,比如,企業(yè)使用機器學習提高庫存跟蹤準確性,優(yōu)化庫存存儲并提供透明的供應鏈信息,這些只是企業(yè)可以利用這項新技術(shù)的眾多方式中的一部分。
通過機器學習再加上及時更新的數(shù)據(jù)輸入,可用于調(diào)整預測軟件所做的計算和預測,這意味著這種軟件使用的越多,也將得到更多的優(yōu)化與改進,也就越能夠貼近客戶的業(yè)務需求。這種思路同樣可以用來優(yōu)化跟蹤技術(shù)在庫存管理中的預測性能,并為未來的庫存規(guī)劃提供更準確的數(shù)據(jù)。
02-優(yōu)化庫存管理
對于大多數(shù)與庫存管理有關(guān)的公司來說,大量時間用于改進優(yōu)化技術(shù)。借助人工智能和機器學習,可以精心設(shè)計算法以適應企業(yè)業(yè)務的自定義約束。這可用于改善庫存優(yōu)化,尤其是在具有多個分銷地點的企業(yè)中。企業(yè)還可以調(diào)整這些算法模型的獨立變量,比方說那些可能會延遲產(chǎn)品交付的因素。就影響庫存管理的因素而言,使用機器學習來優(yōu)化庫存空間是一種更有效的庫存管理方式。機器學習的使用使得庫存管理能夠遷移到人工智能領(lǐng)域,這樣企業(yè)可以將更多的注意力放在產(chǎn)品質(zhì)量和客戶體驗上,從而最終改善業(yè)務績效。
03-減少預測誤差
在制造業(yè)中,牢靠的供應鏈對于保持穩(wěn)定的產(chǎn)品可用性至關(guān)重要。大多數(shù)企業(yè)嚴重依賴“預估”來評判在不久的將來需要多少庫存,由于存在預估誤差,因此庫存過多或不足都有可能發(fā)生并使企業(yè)客戶蒙受損失。使用機器學習技術(shù),可以通過持續(xù)更新的數(shù)據(jù)來調(diào)整預測以適合公司庫存需求,并可以加入比人工預估更多的因素來做出更加精準的預測。機器學習可用于精簡庫存,使之保持在一個較低而又不至于影響業(yè)務流通的水平,從而減少運輸和倉儲成本,它還可以預測未來一段時間的庫存需求,從而可以指導企業(yè)及時補充庫存以進行銷售。這樣一來可以縮短客戶交貨時間,并最終提高客戶滿意度。
04-減少閑置庫存
影響庫存管理的主要因素之一是對庫存量的擔憂。僅依靠過時的跟蹤模型來計算保有多少庫存的預測通常是不可靠的。多余和閑置的庫存從本質(zhì)上象征著超過實際需求的資金被占用,這些資金完全可以得到更好地利用。閑置的庫存也極有可能受到損壞或被新庫存淘汰。庫存量下降的前提是對未來需求的準確預測,由于機器學習技術(shù)的出現(xiàn),這種預測變得越來越容易達成。機器學習結(jié)合合適的數(shù)據(jù),將極大的改善不當?shù)膸齑婀芾憩F(xiàn)象,以確保最佳的業(yè)務績效,最終使客戶滿意。
05-提高客戶滿意度
人工智能(特別是在在線零售行業(yè)中)的常見用途之一是使用自主機器人與客戶進行交互。這種機器人實際上是實時數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)的“融合”,可以通過掃描庫存,搜索特定產(chǎn)品或確認交易來幫助客戶。雖然這些機器人不是專門針對庫存管理的,但通過這種方式使用機器人不但可以改善客戶關(guān)系,還可以識別低庫存水平并提供有關(guān)產(chǎn)品需求的深入分析。
為了消除影響庫存管理的負面因素,企業(yè)可以使用人工智能和機器學習技術(shù)來優(yōu)化庫存水平,以避免浪費庫存,通過使用數(shù)據(jù)分析來預測更準確的未來需求,并對庫存進行合理規(guī)劃。機器學習在庫存管理中的應用,可以實現(xiàn)為客戶提供一致性服務,同時為企業(yè)減輕因波動的需求和庫存管理而帶來的管理壓力,從而提升其業(yè)務優(yōu)勢??偨Y(jié)來看,企業(yè)將庫存管理遷移到新技術(shù)平臺上,會有更多的精力放在客戶滿意度和產(chǎn)品質(zhì)量上,從而最終提升企業(yè)的業(yè)務績效。
責任編輯:ct
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