机器学习与AI｜如何利用数据科学优化库存周转率?

对于所有零售商来说，良好的库存管理都是非常重要的。众所周知，商品如果不放在货架上就无法出售，而如果库存过多则意味着严重的财务负担。

但是做好库存管理绝非易事，它依赖于对未来需求的准确预测和确保始终有合适库存的敏捷供应链。

在科技高速发展的现代，零售商已然拥有了前所未有的机会可以利用数据科学的力量来应对库存管理的挑战。低代码和无代码平台正在帮助零售商从数据中获取更多决策支持，并利用机器学习和人工智能(AI) 技术完成需求预测和库存补充等关键任务。虽然这种新一代工具非常适合库存管理的需求，但它们本身并不是万能的。

在本文中，我们将讲述零售商如何充分利用数据科学构建更智能的供应链，从而获得真正的竞争优势。

什么是库存周转率？

库存周转率是所有零售商都需要关注的一个关键指标，衡量的是指定时间段内（通常是一年）库存销售和更换的次数。更准确地说，库存周转率是通过将销售成本 (COGS) 除以指定时间范围内的库存平均值来确定的。 库存周转率高则表明：

销售强劲，库存成本相对较低。
有足够的库存满足需求，但不会累积过多的库存或存储时间过长。
交货时间短，总体客户满意度更高。

库存周转率低则表明情况恰恰相反。与库存水平相比，销售速度较慢，库存在货架上放置的时间太长。

因此，库存周转率低的零售商可能会在以下几个方面受到影响：

库存过剩，直接影响公司的财务业绩。
供应链瓶颈会影响零售商获取新库存并限制其快速响应消费者行为变化的能力。
不良的库存管理也会削弱更广泛金融市场对业务的支持，因为投资者和行业分析师会密切关注库存周转率。

然而，泛泛而谈可能会产生误导。例如，高库存周转率并不一定能够说明全部情况。如果该零售商的高周转率掩盖了库存不足、无法满足销售需求的事实，那么其表现可能依然不佳。除了因销售流失带来的财务损失外，零售商还可能因未能满足顾客需求而遭受声誉损害。

另一方面，尽管较高的库存水平可能会对零售商的库存周转率产生负面影响，但它也可能是一项强大的业务资产。过去几年中，新冠疫情、地区冲突、极端天气、火山爆发以及著名的苏伊士运河堵塞事件等因素，都凸显了现代供应链的脆弱性。在许多情况下，拥有较高库存的企业在贸易环境恢复正常时，能够更好地维持销售量或满足消费者需求。

需求预测的未来

库存管理是一个非常复杂的过程。尽管没有两个零售商是完全相同的，但准确的需求预测是所有有效的库存管理策略的核心。

产品需求往往具有周期性，并受到各种因素的影响，所以需求预测面临的挑战不容低估。其中明显的例子包括感恩节、圣诞节等节假日和购物活动。

另外，天气状况和整体经济形势也可能发挥重要作用，此外还有零售商的内部决策，例如促销活动和定价策略。所以寻求优化库存周转率的零售商需要准确预测其产品系列中每个产品线或库存单位 (SKU) 的需求。在某些情况下，可能会达到数万个 SKU。

从历史销售数据中获取更多价值

幸运的是，许多零售商拥有丰富的历史销售数据，可以帮助指导他们的需求预测。这正是尖端数据科学工具发挥作用的地方，让零售商更容易从数据中获得重要的信息，并将其作为更好、更快决策的跳板。

例如， Altair RapidMiner数据科学平台包含一系列全面的工具和功能，可显著提高库存周转率。此外，该平台的低代码和无代码方法使数据科学变得易于使用，创建强大的模型和业务数据分析从未如此简单。丰富的可视化功能套件还支持各种类型的用户识别对准确需求预测和供应链优化至关重要的数据趋势。

库存管理的主要功能和优势

新一代数据科学平台为零售商提供了大量优化库存周转率的机会。其中包括：

分析历史销售数据以深入了解库存周转率

零售商可以快速识别影响需求的因素，包括季节性和周期性的影响。数据分析可细化到单个 SKU级别，从而精确定位滞销和促销的商品及其特定需求模式。因此，零售商可以更好地了解过去的库存表现，并将其用于指导未来的决策。

利用预测分析实现更准确的需求预测

零售商可以使用预测分析的功能快速准确地预测未来需求。通常，零售商的历史数据中包含着大量关于趋势、模式和影响销售的变量的信息。预测分析可以识别并利用这些隐藏变量中的模式和关系来创建数据驱动的预测，以支持更好的决策。零售商可以更有信心地规划库存水平，并最大限度地降低缺货或库存过剩的风险。

分析供应链绩效以缩短交货时间并精简库存

供应链绩效可以实时监控，并进行分析以深入洞察交货时间表现。平台还可以优化供应商关系，缩短库存补充所需的时间。

利用机器学习功能实现库存补充自动化

可以快速构建先进的机器学习模型，从而实现全自动的库存补充流程。

使用可视化工具识别和共享趋势与洞察

平台内的各种可视化工具可以使企业内的每个人都能理解重要信息并采取行动。

改善库存管理的最佳方法

值得注意的是，Altair RapidMiner 让非专业用户也能使用这一复杂功能。然而，为了充分利用新的数据科学平台进行库存管理，零售商仍需遵循几项最佳实践，包括：

确保数据质量和适当的预处理

准确的库存周转率分析需要干净、可靠的数据。然而，原始数据很少能满足这些要求。为了最大限度地发挥数据科学平台产生的洞察和指导的价值，零售商需要投入有效的数据清洗和准备工作。Altair 提供了可以自动化和加速这些流程的解决方案。有了它们，数据可以在几秒钟内完成转换——无论它是结构化还是非结构化数据，是在本地还是在云端。

采用协作方式

库存管理是一项跨学科的复杂挑战，因此任何新的数据科学工具都需要获得企业中各相关部门的理解和支持。为此，Altair 的卓越中心（CoE）为客户提供了清晰的内部协作路线图。Altair CoE方法的核心在于认识到推动变革的关键是人，而非软件。通过一套成熟且可重复的流程，卓越中心不断赋能团队成员，提升他们的技能，并激发他们的积极性，不论他们的技能水平或经验如何。这种方法确保了在数据科学旅程中，所有相关人员都能参与其中，从而实现价值的最大化。

一步一个脚印

在引入数据科学功能时，最佳方法通常是逐步扩展。通过从简单的分析开始，仔细评估结果，零售商可以获得足够的空间来逐步优化模型，随着时间的推移生成更准确的洞察和建议。这种方法还通过最小化业务干扰并快速展示数据科学带来的商业价值，帮助获得内部利益相关者的支持，相比之下，这比追求“一步到位”的大规模策略更为有效。