面向备用部件的库存预测

针对备用部件的库存预测


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供应备用部件是一项严峻的挑战:客户往往很紧迫,但每个部件的销售量极低,同时推介项目的数量极大。所有这些要素综合到一起,将不可避免地导致存货周转率低,而且还会经常导致库存积压。Lokad 开发出了一种预测技术,这种技术尤其适合处理销售量低且需求极不稳定的模式。通过分位数网格,Lokad 将在考虑备用部件分布特点的前提下,优化服务成本与存货成本之间的平衡。

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在成千上万种推介的部件中针对稀疏且不稳定的需求量身定制

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在处理备用部件时,主要挑战在于产品推介的数量巨大,不同的项目少说也有成千上万种。此外,不只推介数量多,对于指定的推介项目,每天一般供应 0 件,有时则是 1 件。

Lokad 开发了一种尤其适合处理此类情形的预测技术。首先,我们会预测需求的完整概率分布 – 因为预测平均需求所提供的信息几乎没有任何价值。换言之,Lokad 会针对每种推介项目预测观察到需要 0 件的概率、需要 1 件的概率、需要 2 件的概率…。这些信息远比传统预测的丰富,尤其是它可以提供“稀少”需求水平的必要信息,而不会侧重于“平均”需求水平,因为大部分推介项目的“平均”需求水平为 0。

其次,我们采用了高维统计来关联不同参照项目之间的需求模式。统计其实应遵循大数定律,但对于备用部件,大部分参照项目的销售历史记录距离“大数”相去甚远。为了解决这一限制,在预测特定部件的需求时,Lokad 不仅会运用该种特定部件的历史记录,同时也会运用其他所有类似部件的历史记录。由于类似的部件成百上千,所以 Lokad 利用所有这些数据将大大提升预测结果。



优化财务收益,不是优化服务水平

备用部件是一个“需求”市场:客户之所以购买部件,是因为他们存在这样的需求。这与时尚界等行业的市场动态截然不同。理想的情况是,您的企业能服务于每个客户的需求。但这样实际上是不可能的:推介项目太多,但需求过低,而且提供备用部件始终要在服务质量与存货成本之间做出折衷。服务质量的提高意味着收益递减,例如将服务水平从 95% 提高到 97%,可能需要达到两倍的存货,才能满足这 2% 的额外需求,在这中间存在一个存货成本与服务质量提高所带来的收益持平的点。

任何时候贵公司持有至少 1 件存货,就表示贵公司作出了关于未来需求的隐式声明:持有这件存货表明未来需求经估计将足以涵盖所有预期的存货成本,从而证明了持有这件存货是合理的。传统预测解决方案强调的是优化预测误差的百分比,与之相比,Lokad 则是最大限度降低用金额(美元)表示的预测误差。我们可以运用预测技术来直接优化与您的备用部件存货相关的财务收益。

要想实现 100% 的服务水平是不切实际的,因为从数学上说,这相当于要保留无穷多的存货,而这是不可行的。但是,库存优化旨在与您的战略性业务目标密切保持一致。对于注重服务而不是注重价格的客户来说,通过高服务水平来提供卓越的服务,往往是提高这类客户忠诚度的关键要素。



采购、撤资和 KPI

对于备用部件经销商,Lokad 提供了采购优先级列表、撤资优先级列表以及所有相关的 KPI。采购优先级列表指明了需要再订货的 SKU,且这些 SKU 按照收益递减的顺序排列。每个 SKU 当然会在列表中出现多次,因为额外多采购一件,优先级就会比之前降低。实际上,Lokad 可以针对任何给定的采购预算,来提供 SKU 及其相关数量的精确 SKU 列表,该列表将为贵公司带来最高收益。Lokad 还会考虑最低订货数量或者您的供应限制,从而提供与您的现有业务流程相符的采购订单。

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同样,不论预测得多准,供应备用部件难免会导致某些积压库存或休眠库存,这些库存会随着时间的变化越积越多。预测越准,积压库存累积的速度自然会越慢,但依然会累积。Lokad 可以提供应收盘或撤资(可以通过价格大幅打折和/或替代性的销售渠道来进行)的库存优先级列表。积压库存会附带持有成本而且会占据存储空间,因此实际上也会耗费资金。优先级列表一般会突出售出概率最低的 SKU,同时也会突出体积庞大或费用高昂因而会导致持有成本极高的 SKU。

最后,Lokad 还会通过我们持续给出的建议,来提供评估库存绩效所需的所有 KPI。根据我们为垂直市场例如汽车、航空航天或机械行业公司提供备用部件服务的经验,我们可以为您提供经证实非常适合此类业务的 KPI。但是,我们也非常渴望根据我们客户的意见来设计量身定制的 KPI,从而真正使库存优化目标与贵公司的战略性业务目标保持一致。