Аномалии запасов — это несоответствия, которые возникают в учетных записях компаний по сравнению с физической реальностью на уровне магазина. Это может произойти по разным причинам, таким как ошибки в системе отслеживания, кража или просто потеря предметов. Эти несоответствия могут привести к проблемам для компании, таким как упущенная выгода, недовольные клиенты и ущерб репутации компании.

Один из способов, которым компании могут предотвратить это, — внедрение интеллектуальной системы управления запасами, построенной в сочетании с традиционной системой выполнения заказов. В дополнение к регулярной физической инвентаризации запасов, а также использованию таких технологий, как RFID и портативные сканеры штрих-кода, розничные продавцы могут использовать сложные модели искусственного интеллекта, чтобы помочь прогнозировать потенциальные проблемы. Точно отслеживая свои запасы, компании могут гарантировать, что у них есть на складе нужные продукты для удовлетворения спроса клиентов, и могут избежать негативных последствий аномалий запасов.

Еще один способ смягчить эту проблему — ввести строгий контроль доступа к инвентарю. Это может включать меры безопасности, такие как камеры и сигналы тревоги, а также отслеживание того, кто имеет доступ к инвентарю и когда они получили к нему доступ. Ограничивая доступ к запасам, компании могут снизить риск кражи или других форм потери запасов. К сожалению, это часто невозможно из-за масштабов розничной сети и разнообразия SKU, которые они продают.

В целом, аномалии запасов — это проблема, которая может иметь серьезные последствия для бизнеса. Внедряя интеллектуальные системы управления запасами и средства контроля, компании могут свести к минимуму риск проблем с запасами и обеспечить бесперебойную работу своего бизнеса, не опасаясь дефицита, неудовлетворенности клиентов и потери доходов.

Исправление аномалий инвентаризации

Существует несколько потенциальных способов, с помощью которых розничные компании могут исправить аномалии, включая фиктивные запасы:

  • Проведите физический подсчет запасов: один из наиболее эффективных способов устранения проблем с запасами — это физический подсчет запасов. Это может помочь выявить любые расхождения между зарегистрированными запасами и фактическими запасами в наличии. Обычно это самый точный, но и самый дорогостоящий способ решения проблемы.
  • Внедрите интеллектуальную систему управления запасами: интеграция всей информации, которую ритейлер собирает в своих системах и сети магазинов, система управления запасами на основе искусственного интеллекта может помочь определить и предсказать, где могут возникнуть проблемы, что позволит своевременно устранить их путем выполнения и управления локальным магазином.
  • Повышение точности инвентаризации. Розничные продавцы могут повысить точность своих инвентарных записей, внедрив такие меры, как RFID-метки, сканеры штрих-кодов и электронный обмен данными (EDI).
  • Улучшите контроль запасов. Внедрение строгого контроля доступа к запасам, например к камерам наблюдения и сигналам тревоги, может помочь снизить риск кражи или других форм потери запасов.
  • Проводите регулярные инвентаризационные проверки. Регулярная проверка и проверка инвентаризационных записей может помочь выявить и исправить любые несоответствия.
  • Обучение сотрудников. Обучение сотрудников надлежащим методам управления запасами может помочь снизить риск фантомных запасов.
  • Выявление и устранение основных причин. Для полного устранения проблем, включая фиктивную инвентаризацию, важно определить и устранить основные причины проблемы. Это включает в себя проверку показателей, процессов и процедур, выявление и устранение любых узких мест, а также осуществление корректирующих действий.

Как AI/ML может помочь?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) могут быть полезными инструментами, помогающими розничным продавцам управлять и снижать риск аномалий запасов, включая фантомные запасы. Вот несколько способов использования AI и ML:

  • Прогнозное управление запасами: алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут анализировать прошлые данные о продажах и другие факторы, чтобы прогнозировать будущий спрос на продукты. Это может помочь ритейлерам оптимизировать уровень своих запасов и снизить риск затоваривания или нехватки товаров.
  • Оптимизация запасов. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь ритейлерам оптимизировать свои запасы, выявляя медленно движущиеся или избыточные запасы и давая рекомендации по их утилизации.
  • Отслеживание запасов: системы на базе искусственного интеллекта и машинного обучения можно использовать для отслеживания запасов в режиме реального времени, помогая розничным продавцам быстро выявлять и устранять любые несоответствия.
  • Обнаружение мошенничества. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут использоваться для обнаружения моделей подозрительной деятельности, таких как кража запасов или мошеннические возвраты.

Сочетая вышеуказанные подходы с надежной интегрированной программой обработки данных, организации могут выявлять и прогнозировать конкретные магазины и/или SKU с проблемами запасов. В целом, AI и ML — это мощные инструменты, помогающие ритейлерам улучшить управление запасами и снизить риск фиктивных запасов. Используя эти технологии, розничные продавцы могут получить более точное и актуальное представление о своих запасах и принимать более обоснованные решения о том, как ими управлять. Из-за специфики розничных организаций необходим подход, основанный на услугах, поскольку готовые модели редко учитывают нюансы ведущих розничных продавцов.

Аномалии запасов в розничной торговле изначально были опубликованы на Kloud9