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

當然，理想情況下，整個供應(yīng)鏈流程均受現(xiàn)有和預(yù)期客戶需求的約束。在這方面，庫存管理本身必須是被動的和主動的。它必須對實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預(yù)測需求的變化方式，并相應(yīng)地調(diào)整供應(yīng)鏈的生產(chǎn)率和出貨量。

幸運的是，公司可以利用各種技術(shù)和服務(wù)來確保他們及其供應(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方向的可見性：客戶市場以及生產(chǎn)和交付必要產(chǎn)品的供應(yīng)商，物流和運輸公司鏈。

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)分析是最重要的庫存管理工具之一，尤其是在市場需求方面。通過處理越來越大的數(shù)據(jù)量，公司能夠更好地預(yù)測需求，在此過程中從被動轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?。?shù)據(jù)饋送和分析引擎可以包括從實際銷售數(shù)量和趨勢到社交媒體帖子，天氣預(yù)報以及有關(guān)罷工信息的所有內(nèi)容。

融合AI和ML：

大數(shù)據(jù)分析正通過人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)得到不斷增強。例如，這些技術(shù)正在幫助推動從傳統(tǒng)的需求計劃方法向自動化的“需求感知”的轉(zhuǎn)變，我們將在下一篇文章中進一步探討該主題。

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迅速增加或減少產(chǎn)量，那么更好地預(yù)測需求毫無價值。云可以提供這種可擴展性。

重新思考庫存管理：

庫存管理功能需要整個供應(yīng)鏈的端到端可見性，而獲得這種全面可見性的最佳方法是通過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)鏈中庫存的可見性有助于提高庫存的有效利用率，從而最大程度地減少過剩和短缺。

實時了解整個網(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的庫存。

通過對多層需求的可視性，可以自動補充庫存以提高運營效率。

與供應(yīng)鏈中的許多其他環(huán)節(jié)一樣，庫存管理必須不斷發(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及其供應(yīng)商，物流和運輸合作伙伴網(wǎng)絡(luò)的可見性。