Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các khái niệm về tồn kho an toàn, điểm đặt hàng lại, thời gian giao hàng và mức độ dịch vụ, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo để soạn thảo chính sách tồn kho
- Giải thích phân loại ABC/XYZ và tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và sớm phát hiện rủi ro hết hàng và hết hàng
- Hiểu rằng mức tồn kho do trí tuệ nhân tạo đề xuất cần có sự chấp thuận của chuyên gia về dòng tiền, thời hạn sử dụng và các hạn chế của nhà cung cấp
Hàng tồn kho vừa là tấm đệm vừa là gánh nặng của chuỗi cung ứng. Nếu bạn không giữ đủ hàng, khách hàng sẽ gặp phải tình trạng kệ trống, sản xuất sẽ dừng lại và doanh số bán hàng sẽ bị bỏ lỡ. Nếu bạn dự trữ quá nhiều hàng, bạn sẽ phải cất tiền vào kho, vứt bỏ những hàng hóa đã hết hạn sử dụng và phải trả tiền thuê nhà cũng như bảo hiểm. Quản lý hàng tồn kho - quản lý sản phẩm nào, khi nào và giữ bao nhiêu - là một nghệ thuật cân bằng đi chính xác giữa hai vực thẳm này. Trí tuệ nhân tạo rất hữu ích trong sự cân bằng này: nó quét đồng thời chuyển động của hàng trăm sản phẩm và cho biết sản phẩm nào đang gặp rủi ro, tạo ra các dự thảo chính sách chứng khoán và tính toán các kịch bản. Nhưng cuối cùng đó là quyết định về số tiền bạn sẽ trữ trong kho; Bạn xác nhận điều này bằng cách biết dòng tiền, thời hạn sử dụng và các hạn chế của nhà cung cấp.
Trong phần này, chúng ta sẽ học ngôn ngữ về quản lý hàng tồn kho—hàng tồn kho an toàn, điểm đặt hàng lại, cấp độ dịch vụ—và cách chạy AI một cách an toàn với các khái niệm này.
Khái niệm cơ bản: từ điển một câu
Lead time: Thời gian từ lúc bạn đặt hàng đến lúc hàng vào kệ. Điểm đặt hàng lại: Khi lượng hàng tồn kho giảm xuống mức này, một đơn hàng mới sẽ được đặt; để tránh hết hàng trong thời gian cung cấp. Kho dự trữ an toàn: Dự trữ bổ sung được giữ lại để tránh hết nếu thời gian cung hoặc cầu kém hơn dự kiến. Mức độ phục vụ: Mục tiêu đáp ứng nhu cầu hàng tồn kho; Ví dụ: mức dịch vụ 95% có nghĩa là "Tôi đáp ứng 95 trên 100 yêu cầu từ kho." Tỷ lệ vòng quay hàng tồn kho: Hàng hóa được bán và đổi mới bao nhiêu lần trong năm; Tỷ lệ quay vòng cao cho thấy tiền đang di chuyển nhanh chóng. Hàng tồn kho: Hàng hóa lâu ngày không được di chuyển, không bán được.
Những khái niệm này được kết nối với nhau. Nếu bạn muốn có chất lượng dịch vụ cao, bạn phải dự trữ nhiều hàng hóa an toàn hơn; Điều này cũng tạo ra nhiều tiền hơn. Nếu thời gian thực hiện dài và thay đổi thì cần nhiều bộ đệm hơn. AI có thể tính toán và hiển thị các mối quan hệ này, nhưng bạn xác định mức độ dịch vụ mục tiêu và chi phí tồn kho chấp nhận được với tư cách là một doanh nghiệp.
Mẹo: Dự trữ an toàn không phải là “càng nhiều càng vui”. Mỗi đơn vị dự trữ an toàn bổ sung là tiền bị ràng buộc. Mục tiêu không phải là không có tình trạng cạn kiệt mà là duy trì mức độ dịch vụ mục tiêu với lượng hàng tồn kho tối thiểu. Luôn yêu cầu AI hoạt động với tâm lý “dự trữ an toàn tối thiểu cho cấp độ dịch vụ này”.
ABC và XYZ: phân chia sản phẩm thông minh
Việc chú ý đến mọi sản phẩm là điều không thể và không cần thiết. Phân tích ABC chia sản phẩm thành 3 nhóm theo giá trị: nhóm A là những sản phẩm quan trọng có số lượng ít nhưng chiếm phần lớn trong tổng doanh thu (thường là 70-80%); Bạn theo dõi họ chặt chẽ. Nhóm B có tầm quan trọng trung bình. Nhóm C, sản phẩm có số lượng lớn nhưng giá trị thấp; Bạn áp dụng chính sách lỏng lẻo hơn cho họ. Điều này dựa trên nguyên tắc Pareto nổi tiếng: hầu hết các hiệu ứng đều đến từ ít nguyên nhân hơn.
Mặt khác, phân tích XYZ phân loại sản phẩm theo tính đều đặn của nhu cầu: Nhu cầu X ổn định và dễ dự đoán; Y lượn sóng; Z không đều và khó dự đoán. Kết hợp cả hai và một bản đồ mạnh mẽ sẽ xuất hiện: Sản phẩm AX (có giá trị và có thể dự đoán được) yêu cầu chính sách chặt chẽ, hiệu quả; Sản phẩm AZ (có giá trị nhưng không được kiểm soát) là sản phẩm khó nhất, đòi hỏi mức độ an toàn cao và giám sát chặt chẽ. AI có thể đặt hàng trăm sản phẩm vào ma trận này trong vài phút; Công việc của bạn là chọn chính sách phù hợp cho từng ô.
Từng bước: Nghiên cứu chính sách chứng khoán với AI
- Chuẩn bị dữ liệu. Mã sản phẩm ẩn danh, doanh số bán hàng trước đây, thời gian giao hàng, lượng hàng tồn kho hiện tại, đơn giá.
- Trừ ABC/XYZ. Yêu cầu AI phân loại sản phẩm theo giá trị và mức độ đều đặn của nhu cầu.
- Xác định các nhà phê bình. Tập trung vào nhóm A và đặc biệt là AZ; Đây là những sản phẩm cần được quan tâm nhiều nhất.
- Dự thảo chính sách Nhận điểm đặt hàng lại và khuyến nghị tồn kho an toàn cho từng lô; hiện công thức.
- Gắn cờ các rủi ro. Loại bỏ các ứng cử viên còn tồn kho và các sản phẩm có nguy cơ tuyệt chủng sắp xảy ra.
- Bộ lọc chuyên gia. Thực thi các ràng buộc theo cách thủ công như dòng tiền, thời hạn sử dụng, số lượng đặt hàng tối thiểu của nhà cung cấp; Phê duyệt chính sách cuối cùng
Thận trọng: Khi AI đề xuất số lượng tồn kho an toàn, hãy nhớ rằng đây là đầu ra của một công thức. Các giả định của công thức đó (nhu cầu được phân phối bình thường, thời gian giao hàng không đổi) có thể không phù hợp với thực tế của bạn. Đừng áp dụng số mà không nhìn thấy công thức và giả định.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Tiết kiệm sản phẩm AZ. Một nhà phân phối phụ tùng thay thế liên tục hết hàng trên cùng một bộ phận quan trọng. YZ đặt toàn bộ danh mục vào ma trận ABC/XYZ; Phần vấn đề hóa ra là "AZ": giá trị cao, nhu cầu không đều. YZ đề xuất mức độ an toàn cao hơn và đánh giá thường xuyên hơn đối với bộ phận này. Người quản lý nói thêm rằng thời gian thực hiện cũng dài và thay đổi, làm tăng thêm khoảng đệm. Trong sáu tháng, tình trạng kiệt sức đối với tác phẩm này đã giảm 85%; ngược lại, đồng tiền ngoại quan được ổn định bằng cách giảm lượng tồn kho dư thừa của các sản phẩm C có giá trị thấp.
Trường hợp 2 - Làm lộ rõ hàng tồn kho đã chết. Trong kho của một chuỗi bán lẻ, tiền nằm trong kho mà không ai để ý. AI gắn cờ các sản phẩm không có chuyển động trong 12 tháng hoặc có tỷ lệ luân chuyển rất thấp; Tổng cộng 1,8 triệu TL hàng chết đã được tiết lộ. Nhóm thu mua đã giảm giá một số sản phẩm, thương lượng hoàn tiền một số sản phẩm cho nhà cung cấp và thắt chặt chính sách đặt hàng cho các sản phẩm này trong tương lai. AI đã làm cho tiền vô hình trở nên hữu hình; Quyết định thanh lý là do con người đưa ra.
Trường hợp 3 - Lỗi khi không xác thực công thức. Một nhà phân tích muốn áp dụng số lượng tồn kho an toàn do AI đề xuất. Đồng nghiệp cấp cao của anh ấy đã hỏi về công thức và nhận thấy rằng AI đã dẫn đầu về thời gian tính bằng ngày thay vì tuần, do đó đánh giá quá cao lượng tồn kho an toàn theo hệ số 7. Nếu công thức không được hiển thị, sai lầm này sẽ tạo ra hàng triệu bảng Anh hàng tồn kho không cần thiết. Tính nhất quán của khối lượng luôn được kiểm tra.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Phân loại ABC/XYZ:
Vai trò của bạn: trợ lý phân tích hàng tồn kho. Dưới đây là mã sản phẩm ẩn danh, số lượng bán hàng hàng năm, đơn giá và nhu cầu hàng tháng trong 12 tháng qua. Nhiệm vụ: (1) phân loại sản phẩm theo giá trị ABC, (2) phân loại XYZ theo mức độ đều đặn của nhu cầu, (3) liệt kê riêng các nhóm AZ và AX. Ghi rõ ngưỡng phân loại.
2) Điểm dự trữ an toàn và đặt hàng lại:
Đối với sản phẩm sau: nhu cầu trung bình hàng ngày [x], thời gian giao hàng [y] ngày (chỉ định đơn vị chính xác), độ lệch chuẩn của nhu cầu [z], mức dịch vụ mục tiêu 95%. Tính toán tồn kho an toàn và điểm đặt hàng lại. Hiển thị công thức bạn đã sử dụng và từng bước; Kiểm tra tính nhất quán của khối lượng. Tôi sẽ xác minh bằng tay.
3) Phát hiện hàng chết:
Dưới đây là mã sản phẩm, ngày giao dịch gần nhất, số lượng tồn kho và đơn giá. Nhiệm vụ: (1) đánh dấu các sản phẩm không hoạt động trong 12 tháng hoặc có tỷ lệ quay vòng dưới 0,5, (2) tính số tiền ngoại quan cho mỗi sản phẩm, (3) đưa ra tổng giá trị tồn kho. Nêu rõ quyết định giải thể là của tôi.
4) Tóm tắt chính sách dựa trên nhóm:
Đối với mỗi ô trong ma trận ABC/XYZ (AX, AY, AZ, BX ...) đề xuất logic chính sách tồn kho phù hợp: tần suất xem xét, phương pháp tiếp cận tồn kho an toàn, cường độ theo dõi. Giả sử rằng tôi cộng các ràng buộc về dòng tiền và thời hạn sử dụng; Đừng đưa ra con số chính xác, hãy đưa ra logic.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tôi nên giữ bao nhiêu hàng?
Không có mục tiêu về sản phẩm, nhu cầu, thời gian thực hiện hoặc cấp độ dịch vụ. AI tạo ra một con số trong không khí; không áp dụng được.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý phân tích hàng tồn kho. Đối với SẢN PHẨM-Y: nhu cầu trung bình hàng ngày 40, thời gian thực hiện 10 ngày, độ lệch chuẩn nhu cầu hàng ngày 12, mức độ dịch vụ mục tiêu 95%. Tính toán tồn kho an toàn và điểm đặt hàng lại bằng công thức, kiểm tra đơn vị, hiển thị các bước. Giả sử rằng quyết định cuối cùng là của tôi.
Chính trị
Nguy cơ tuyệt chủng
ràng buộc tiền
nhóm phù hợp
Cổ phiếu an toàn cao
thấp
cao
A-Z (quý giá, không thường xuyên)
chính sách cân bằng
trung bình
trung bình
AX, BX
Hàng ít/đặt hàng thường xuyên
trung bình
thấp
AX (ổn định)
theo dõi tối thiểu
Cao nhưng không đáng kể
thấp
nhóm C
Những lỗi thường gặp
- Áp dụng chính sách giống nhau cho mọi sản phẩm. Quản lý sản phẩm A và C một cách cẩn thận như nhau vừa lãng phí vừa rủi ro; Phân biệt bằng ABC/XYZ.
- Bỏ qua tính nhất quán về khối lượng. Ngày/tuần, sự nhầm lẫn về số lượng/bưu kiện làm tăng hoặc giảm lượng hàng tồn kho an toàn theo cấp số nhân.
- Bỏ qua hàng tồn kho chết. Hàng trơ âm thầm ràng buộc tiền bạc; Quét thường xuyên.
- Dựa vào những con số không có công thức. Sẽ rất rủi ro khi áp dụng mức tồn kho do AI đề xuất mà không nhìn thấy các giả định của nó.
- Nhằm mục đích không bị kiệt sức. Mức độ dịch vụ 100% yêu cầu lượng hàng tồn kho gần như vô hạn; Chọn mục tiêu hợp lý.
Mẹo: Xem lại chính sách tồn kho ít nhất là hàng quý, thay vì hàng năm. Mô hình nhu cầu, thời gian sản xuất và thay đổi kết hợp sản phẩm; Chính sách đúng đắn của ngày hôm qua có thể tạo ra tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt ngày hôm nay. AI là giải pháp lý tưởng để đẩy nhanh quá trình đánh giá định kỳ này.
Tóm lại
Hàng tồn kho là sự cân bằng giữa cạn kiệt và tiền bị ràng buộc. AI đặt hàng trăm sản phẩm vào ma trận ABC/XYZ và nhanh chóng hiển thị các rủi ro quan trọng, tồn kho và hết hàng; tạo ra các dự thảo về điểm dự trữ an toàn và đặt hàng lại. Nhưng mọi con số đều là đầu ra của một công thức và giả định: không áp dụng công thức mà không nhìn thấy đơn vị và giả định. Bạn xác định mức độ dịch vụ mục tiêu, chi phí chấp nhận được và những hạn chế của nhà cung cấp với tư cách là một doanh nghiệp; Chính sách cuối cùng là sự chấp thuận của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chuẩn bị danh sách 15-20 sản phẩm từ danh mục của riêng bạn (hoặc giả định): mã sản phẩm, doanh số hàng năm, đơn giá, thời gian giao hàng. Trích xuất ma trận từ YZ với mẫu "phân loại ABC/XYZ". Sau đó tính toán bằng mẫu "Kho an toàn" cho sản phẩm LESS và xác minh công thức theo cách thủ công (đặc biệt chú ý đến tính nhất quán của đơn vị). Viết những phát hiện của bạn và chính sách bạn đã chọn trong 5 bài viết.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã phân loại sản phẩm theo ABC/XYZ và xác định được những lời chỉ trích chưa?
- [ ] Tôi đã xác minh công thức tồn kho an toàn và tính nhất quán của đơn vị chưa?
- [ ] Tôi cũng đã sàng lọc nguy cơ hết hàng và cạn kiệt chưa?
- [ ] Tôi đã chọn mức dịch vụ mục tiêu một cách có ý thức, chẳng phải tôi đang theo đuổi tình trạng kiệt sức bằng không sao?
- [ ] Tôi đã thêm các ràng buộc về dòng tiền và nhà cung cấp cũng như phê duyệt chính sách cuối cùng chưa?