前言
本文介绍了数据驱动的库存优化的基本方面。涉及供应链管理的企业，制造商，零售商和其他人员可以利用本文来了解更多关于数据驱动的库存优化的知识。
本文内容包括：
- 数据驱动的库存优化是什么？
- 数据驱动的库存优化的主要优势
- 使用它的行业
- 实施需要什么？
库存管理的主要目标
采购库存需要大量的财务投资，因此，预测对某种产品或某些产品的需求是库存管理中涉及的关键问题。工厂业主，零售商和人员必须管理库存水平，并确定适当的平衡，以确保没有产品过剩或供应不足。库存管理和优化的最终目的是确保：
- 供应过剩及其相关成本(储存、分配、损耗和运输)显著减少。
- 满足客户对产品的需求。
- 库存中的商品很快就会销售一空。
- 由于效率的提高和总成本的降低，利润最大化。
有许多因素可以影响对某种产品的需求。新趋势和购买偏好会增加或减少对现有产品的需求，市场经常趋于饱和，季节性变化会影响产品需求。此外，自然灾害等外部因素也会产生影响。公司通常会储备库存以满足未来的潜在需求，但是，这可能会导致额外的持有成本。
许多公司使用基于电子表格的预测模型，以尝试预测未来需求并管理其库存。但是，这些预测模型往往是基本模型，并未考虑所有涉及的变量和因素。主要问题归结为能够区分预期需求和实际需求。预测实际需求涉及 收集足够的数据 ，以便做出有关库存购买和补货的明智决定。
数据驱动的库存优化的定义
数据驱动的库存优化是指实时收集和使用大数据和算法，以管理和优化库存水平。这有助于开发基于拉动的系统，其中仅在有需求时才生产/订购产品，而不是基于预期需求的基于推式系统。物联网平台的实施对于准确的数据驱动的库存管理和优化至关重要。
例如，通过利用IoT技术，可以收集有关带有 RFID标签的产品的数据，为了自动跟踪和报告库存。RFID标签用于对有关特定产品的数字数据进行编码，例如其位置和型号等。此数据可以由RFID阅读器传送到云中。云存储了物品和模型的位置，并且可以将该信息传递到任何PC或智能手机。这使得最终用户可以准确地跟踪和监视库存。最终用户可以查看库存的现有数量和位置。此外，物联网系统可以配置为提供输出，例如有关某种产品何时实时降至安全水平以下以及是否丢失了库存物品的警报。这只是数据驱动的库存管理解决方案的一个示例。
公司通常很难确定最畅销的产品并相应地库存。但是，使用IoT解决方案， 可以集成有关客户模式的数据，有关特定产品的实时客户评论以及工厂ERP和MES系统的数据，从而使库存中该产品的数量始终保持在准确的水平。眼下的工厂可以根据实时数据增加某种产品的库存水平。该数据还可以传输到工厂车间的机器上，以便根据需要调整生产水平。
需要一种强大的工业云解决方案，该解决方案可以收集有关上述所有变量的数据，例如客户购买偏好，跟踪库存和季节性波动等，并提供库存优化所需的分析。数据驱动的库存优化与工业4.0目标紧密相关，因为它促进了库存跟踪和管理的数字化和自动化，将影响产品需求的多个变量集成到数字系统中，并使用了从大数据中获得的预测分析。
数据驱动的库存优化的主要优势
改善客户服务
数据驱动的库存优化的主要好处之一是提高了客户服务水平。实时客户数据和模式的分析使企业能够将库存获取和补给与实时需求相匹配。因此，客户不太可能处于他们想要订购的产品缺货的情况。
库存中的库存分类
通过分析数据，可以基于实时购买，客户订单，客户评论和营业额对库存进行分类。因此，公司将随时随地准确反映其最畅销的产品。
准确预测需求
通过使用数据驱动的库存优化，可以集成传统预测方法无法容纳的多个数据源。结果，可以根据实时需求变化来调整库存中的库存水平。
改进了对库存中单个库存的监控和跟踪
如果通过IoT平台连续收集有关产品位置和模型的数据，则可以实时交付有关库存中现有产品数量的信息。
使用它的行业
数据驱动的库存优化已在零售，制造，电子商务，食品和饮料以及汽车行业等许多领域得到利用。例如，Ocado是一家英国的在线超市，它没有任何连锁商店，但直接送货到家，使用其工厂的数据来管理库存。亚马逊还提供了一个选项，使他们可以使用基于销售的数据告诉商人将产品发送到哪里。
实施需要什么？
建议没有内部资源的公司使用技术提供商。该技术提供商应精通IoT解决方案的开发，以促进数据驱动的库存优化所需的信息流。公司应确定他们要收集和存储的有关产品的数据类型，例如现场位置，客户模式和与其产品相关的行为，季节性需求以及其他与产品相关的独特数据。应将此信息提供给技术提供商，以使他们开发收集和处理数据所需的物联网系统。
结论
基于物联网的数据驱动型库存优化将被越来越多地采用，因为它可以满足准确预测产品需求所需的多个变量。建议终端用户考虑不同的物联网平台，以帮助他们进行数据驱动的库存优化。