鑒于供應(yīng)鏈中任何環(huán)節(jié)的故障都會(huì)破壞整個(gè)流程，因此全球供應(yīng)鏈的每個(gè)階段和功能都至關(guān)重要。也就是說(shuō)，庫(kù)存管理可以說(shuō)是供應(yīng)鏈職能中最重要的一部分。這是因?yàn)樗钦麄€(gè)端到端流程的支點(diǎn)，平衡了物料和產(chǎn)品的入庫(kù)流量與發(fā)往分銷商或零售商或直接發(fā)往客戶的出庫(kù)貨物之間的平衡。

當(dāng)然，理想情況下，整個(gè)供應(yīng)鏈流程均受現(xiàn)有和預(yù)期客戶需求的約束。在這方面，庫(kù)存管理本身必須是被動(dòng)的和主動(dòng)的。它必須對(duì)實(shí)際的需求變化做出快速反應(yīng)，而且還必須使用所有可用的工具來(lái)預(yù)測(cè)需求的變化方式，并相應(yīng)地調(diào)整供應(yīng)鏈的生產(chǎn)率和出貨量。

幸運(yùn)的是，公司可以利用各種技術(shù)和服務(wù)來(lái)確保他們及其供應(yīng)商能夠滿足不斷變化的客戶需求。尤其是，數(shù)據(jù)分析，人工智能和云可以幫助滿足這些需求。這三種技術(shù)共同為公司提供了兩個(gè)方向的可見(jiàn)性：客戶市場(chǎng)以及生產(chǎn)和交付必要產(chǎn)品的供應(yīng)商，物流和運(yùn)輸公司鏈。

專家建議遵循以下最佳做法：

將數(shù)據(jù)分析作為核心：

大數(shù)據(jù)分析是最重要的庫(kù)存管理工具之一，尤其是在市場(chǎng)需求方面。通過(guò)處理越來(lái)越大的數(shù)據(jù)量，公司能夠更好地預(yù)測(cè)需求，在此過(guò)程中從被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)。數(shù)據(jù)饋送和分析引擎可以包括從實(shí)際銷售數(shù)量和趨勢(shì)到社交媒體帖子，天氣預(yù)報(bào)以及有關(guān)罷工信息的所有內(nèi)容。

融合AI和ML：

大數(shù)據(jù)分析正通過(guò)人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)得到不斷增強(qiáng)。例如，這些技術(shù)正在幫助推動(dòng)從傳統(tǒng)的需求計(jì)劃方法向自動(dòng)化的“需求感知”的轉(zhuǎn)變，我們將在下一篇文章中進(jìn)一步探討該主題。

利用云：

如果供應(yīng)鏈不敏捷且響應(yīng)速度不足以在需要時(shí)迅速增加或減少產(chǎn)量，那么更好地預(yù)測(cè)需求毫無(wú)價(jià)值。云可以提供這種可擴(kuò)展性。

重新思考庫(kù)存管理：

庫(kù)存管理功能需要整個(gè)供應(yīng)鏈的端到端可見(jiàn)性，而獲得這種全面可見(jiàn)性的最佳方法是通過(guò)涵蓋從客戶原材料處理到最終客戶銷售的一切的總體云服務(wù)。特別是，以下幾點(diǎn)至關(guān)重要：

借助基于API的集成以及傳統(tǒng)接口，在支持云的技術(shù)上啟用數(shù)據(jù)收集，可確保從擴(kuò)展的供應(yīng)鏈中獲取最新數(shù)據(jù)，而不僅僅是企業(yè)的四面墻。

供應(yīng)鏈中庫(kù)存的可見(jiàn)性有助于提高庫(kù)存的有效利用率，從而最大程度地減少過(guò)剩和短缺。

實(shí)時(shí)了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的需求和供應(yīng)變化，使供應(yīng)鏈可以更快地做出反應(yīng)，最大程度地減少牛鞭效應(yīng)，并在不影響客戶服務(wù)水平的情況下使用精簡(jiǎn)的庫(kù)存。

通過(guò)對(duì)多層需求的可視性，可以自動(dòng)補(bǔ)充庫(kù)存以提高運(yùn)營(yíng)效率。

與供應(yīng)鏈中的許多其他環(huán)節(jié)一樣，庫(kù)存管理必須不斷發(fā)展以適應(yīng)不斷變化的客戶需求。幸運(yùn)的是，數(shù)據(jù)分析，人工智能和云技術(shù)可以共同為公司提供客戶市場(chǎng)及其供應(yīng)商，物流和運(yùn)輸合作伙伴網(wǎng)絡(luò)的可見(jiàn)性。