高库存向来是企业的噩梦,一方面占用企业大量资金,压缩企业的发展空间;另一方面存货可能贬值,导致资产缩水。因此,提高库存周转率成了无数企业共同追求的目标。
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不同行业有不同的库存周转规律,也有很多成熟的方法论。本文从销量预测、供应链风险两个角度,简单阐述提高库存周转率的一些思路。
第一,销量预测。
通过预测销量提高库存周转率,道理不难理解,也是业界追求的目标。因为如果大概知道市场需求,进货和备货都能做到心中有数,大规模存货积压的可能性就大幅降低。
道理很容易明白,难点是如何做到精准预测销量。一种方法是靠人的经验,这在成熟行业很普遍,也较为可靠。不过存在不少致命缺陷,例如:当有经验的人离职,或者跳槽了怎么办?这些经验也被带走了,企业很可能陷入困境。
另一种方法是靠数据中的经验,更直白一点就是使用数据挖掘技术。使用技术的好处在于,可以把经验以数字信息的形式留存在企业中,不管人员怎么变动,这些经验都存在。而且,不受个人情绪、偏好的影响,能及时响应变化。
当然,最佳的选择是二者兼顾,没有人,就没有数据;没有数据,就不得不依赖人。
第二,供应链风险。
通过降低供应链风险,提高库存周转率,也通俗易懂。例如:某件产品从生产到送达客户的时间是6天,且受外部的干扰很小,企业就可以按计划组织生产、销售,无需担心供货不及时导致无货可卖的情况。
不过,现实中更容易遇到各种意外事件,导致供应链并非完全可靠。比如遇到封控,就可能导致供应链中断。
和销量预测有所不同的是,供应链风险可计算性更强,也就是能通过计算概率,得到大致的风险情况。
为什么供应链风险能够计算呢?因为供应链大多由不同的企业构成,通过合同相互联系在一起,而且企业经营本身要求降低不确定性,因此供应链风险可计算、可度量。
有了粗略的风险数据,在结合企业承受风险的意愿、能力,就可以规划最佳的进货、存货方案,进而提高库存周转率。
综合上述两种方法,可以有效提高企业的库存周转率。
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