庫存最佳化：讓風險與浪費降至最低
庫存最佳化是策略性管理和控制庫存量的程序，以便將效率最大化、成本最小化並滿足客戶需求。
存貨最佳化概觀
庫存最佳化是指備妥符合需求的合適庫存，並且藉由緩衝來防範意外中斷，同時避免餘量的浪費。理想的庫存最佳化是一種相當靈活的實務，不僅能快速因應風險和機會，也具備預測風險和機會並做好準備的能力。
庫存最佳化的重要性已不可同日而語
任何企業領導人都可能告訴你，在供應鏈管理中，庫存最佳化是特別困難的環節，因為在面對社會趨勢、自然事件、政治、經濟和競爭等等多種因素時，它都很容易動搖。疫情的爆發，成為全球所有供應鏈中斷的催生主因，也讓老派供應鏈作法的不穩定性成為揮之不去的刺眼存在。
再進一步談，以前消費者還能夠容忍一週以上的到貨時間，當時各家公司只需要一兩間大型倉儲就應付得過去。但到了今天，亞馬遜效應已使當天到貨或隔天到貨成為日益攀升的消費者需求。這種效應也對庫存最佳化造成巨大的衝擊，因為企業從此都必須設立好幾家配送中心，也必須實施多地點的庫存管理。若要再說到這當中最糟的現象，則是線上購物達到了歷來新高，而消費者在面對來越多樣的線上選擇時，品牌忠誠則節節敗退。這種種情況使得許多企業的競爭程度上升到史前無例的等級，而利率和誤差幅度也不斷縮減。
「供應鏈真的很令人頭痛。」
伊隆·馬斯克（Elon Musk）
庫存管理和庫存最佳化的差別
儘管這兩者都同樣是庫存相關供應鏈營運的一環，但若要做出具體定義，則它們都要歸在「庫存控制」這個大分類中，底下可以分出庫存管理，而庫存優化則是用於貫徹管理的核心概念。
庫存控制涵蓋了所有庫存管理作業，其中就包括庫存最佳化。
庫存管理意指針對所有庫存作業設定想要追求的高生產力與效率目標。由於現代化的商務與供應鏈規劃技術使供應鏈管理人能夠更清楚掌握供應鏈中所有相關環節，因此可為上述流程提供支援。物聯網（IoT）及雲端連線的裝置和資產可藉由自動化，使製造的效率再提升。生產、倉儲和物流流程也能透過人工智慧（AI）、機器學習、機器人和機器人流程自動化等智慧技術的應用，達成更高的效率。
庫存最佳化是庫存管理的子分類，更具體指涉利潤和損失最小化。保留剩餘庫存，是損失和浪費的原因，因為這麼做會占用空間、使產品過時，且往往賣不出去，或者不得不折價拍賣。另一方面，疫情也讓我們看到，缺貨和意外需求對庫存而言如同硬幣般一體兩面，品牌會因潛在利潤損失和品牌聲譽受損付出成本。因此，庫存最佳化的目標就是盡可能預測需求，然後盡可能提升公司庫存的財務輸出。
庫存的各種類型
從消費者的觀點來看，庫存主要的組成是成品。但對企業來說，庫存是指他們必須保有存量，且需要維持與補充的任何事物。對一家製造湯品的公司而言，庫存就可能是製造過程中的任何事物，從用於種植番茄的種子，到公司用於運送產品到零售店鋪的貨車使用的燃料，通通算在內。如果以這種更為全面的角度來看庫存管理，就能更加理解箇中的精妙。
庫存可分成四種基本類型：
- 原物料：所有庫存最終都會製成成品。
- 半成品（WIP）：顧名思義，這是指所有正在備貨與包裝當中的庫存。這個階段既昂貴又充滿風險，因此可應用庫存最佳化解決方案來尋求最具成本和時間效益的流程。
- 成品：已包裝完成且已可出售的階段，這也是絕大多數人所認知的庫存。
- 維護、維修和營業用品（MRO）：製造、生產和運送貨品時所需的所有庫存。庫存最佳化應用在此階段的目的，是在這些非消費者物品的存餘和短缺之間尋求最佳平衡。
傳統庫存最佳化的難題
由於供應鏈和倉儲的共生關係，達成庫存最佳化的最大難題之一，就是在「剛剛好」和「不要太多」之間尋找平衡。傳統上來說，需求預測是一種回溯性的實務作法。即便庫存最佳化與需求預測專家極端訓練有素，人力的分析和預測能夠達成的目標終究有限。因此，無論投入多少專業，以老舊系統來運作的線性供應鏈向來都很容易承受風險。以下是幾種最常遭遇的難題：
無法收集也無法管理大數據的舊系統：手動且非連線式的技術，無法用於處理大量分處各地的非結構化資料。透過 AI、機器學習和進階分析等智慧技術的應用，風險預知和需求預測等功能才能運用這些資料發揮最高準確性。
快速變化的顧客需求：消費者對快速到貨和客製化產品的需求年年都在成長。此外，產品生命週期比起以往也大為縮短。公司若要滿足這些需求，就必須花費昂貴成本來強化物流和供應鏈網路，因此提高精確性就成為庫存優化的必備要求。
競爭越演越烈：工業 4.0 和智慧連線供應鏈技術的應用，使得企業紛紛成立並且以比以往都更快的速度成長，而這種種技術，全都能從中央的管理中心掌管，這種情況也使得競爭程度和消費者的選擇都達到空前的盛況。為了獲得競爭優勢，庫存最佳化解決方案的需求量因而不斷攀高。
氣候變化與天災：每年，我們遭遇的暴風雨和野火對人類帶來的傷害都越來越大，毀滅性越來越強。顯然，我們已經無法精準預測這類災難了，但只要運用進階分析和雲端連線解決方案，庫存管理人就能在災後的需求搖擺期間，保有對抗困境的機會。
基礎庫存最佳化預測流程帶來的基本功能
庫存最佳化的難題五花八門，每家企業要面對的都不一樣。管理某些季節性或 B2B 產品時，相關流程可能還相對簡單直接一點。舉例而言，大型零售商手中的 SKU 可能就有數百甚或數千個之多，且市場和客戶群也極端反覆無常。
支撐著庫存最佳化的基本實務幾十年來一直都沒變，甚至幾世紀以來都如出一轍。不過，為了使這類流程及實際操作流程的專家更加強化，軟體解決方案也都進化了。然而，就算是最為精密複雜的數位系統，仍然奠基於多數人都熟悉的傳統庫存最佳化守則和公式：
基本的分析功能：識別最熱銷與最慘澹的產品，以及最有賺頭與最沒利潤的產品。傳統上，這類資訊透過過往銷售資料的分析就能取得，但在加上進階分析和智慧技術之後，如今我們還可以更精確預測趨勢，並在庫存需求攀升或下跌之前就做好事先準備。
需求預測：預測性分析有助於提前為顧客需求做準備，也可用於預測趨勢或風險。儘管這種作法在傳統上是偏向回溯性的流程，但現今的庫存管理軟體已可讓供應鏈管理人盡可能壓低缺貨和浪費的風險，並且更加精準預測需求。
原料需求規劃（MRP）：這指的是一套針對製造進行規劃、排程和庫存控制的系統。過去的 MRP 系統已經漸漸由準確性和韌性都更高的整合式業務規劃系統和需求導向型 MRP（DDMRP）系統所取代。
再訂購點公式：這套公式能夠計算出再次訂貨之前所需的最低存貨量，但它一直以來都是一套複雜的流程，因為不同產品有不同計算方法，即便是相當類似的產品也不一樣。舉例來說，白色襪子和黑色襪子各自的再訂購點可能就相當不同。有了庫存最佳化技術，就可突破地點限制，即時讓極端複雜的多地點庫存量維持準確和透明。
永久庫存管理：這套做法對於產品轉移速度如迅雷般的快速消費品（FMCG）而言尤其必要。藉由智慧型技術之助，永久庫存管理流程能夠完整在全通路的購買接觸點完成自動化。而機器學習則有助於讓這些工具隨著長久使用而更加聰明準確，甚至還能密切追蹤新聞、趨勢和天氣預報，藉此提供即時深入分析和存貨狀態報表。
安全存量和庫存緩衝：這套流程的目的是在發生意外狀況時，確保手中握有切實的庫存緩衝量。由於缺貨和浪費都會造成營收損失，供應鏈一旦成立，這套流程就一直都會是最基本的難題。現代化的供應鏈軟體解決方案能為庫存管理流程帶來速度、連線和進階資料分析功能，使得企業能夠以令人讚嘆的準確度維持理想的緩衝界限。
庫存最佳化系統：優勢與成果
就過往紀錄來看，即便只對策略性庫存最佳化做了極微小的改良，都有可能帶來降低成本與提升利潤率的優勢，如果再應用整合式業務流程和庫存管理軟體，這些優勢就會變得更加豐碩可觀，且隨著軟體的學習和調整，成果只會愈來越優良。
提升整個業務的透明度：透明度在因為庫存最佳化軟體而強化之後，可從銷售、行銷和會計層面擴大到原料供應商，甚至直達全球合作夥伴、資產和開銷，雲端連線能力還能使參與供應鏈的所有團隊都能即時合作。
提升需求預測和預測能力：智慧技術能夠處理企業裡裡外外各種來源的複雜資料，然後提供準確的預測和深入分析。供應鏈技術如果以 AI 和機器學習來運作，預測性分析和需求預測就會更準確也更深入。
提升最佳化成果的精細度：由於智慧系統能夠分析複雜且互異的資料集，庫存管理人不僅能夠分辨哪些產品利潤最高，也能夠掌握各個地點最合適的 SKU、一年中不同時節銷售最佳的產品組合等細節。
擴充性：為了迎接成功與一般性成長，以及因應意外事件或季節性等種種理由，各大公司都需要快速擴充的能力。而智慧型軟體和現代化資料庫能夠無限擴充，也能將營運增強並最佳化至全球規模。
透過多階層庫存最佳化（MEIO）精益求精
複雜的供應鏈（尤其全球等級）能夠得益於 MEIO 解決方案；這套方法雖奠基於傳統庫存最佳化的基礎，但也運用了現代化供應鏈和雲端技術來取得更為集中管理的全球營運即時概況。有效的 MEIO 解決方案能夠同時針對多個地點執行庫存平衡最佳化，藉此為供應鏈中的每個環節（或階層）提供最佳庫存量建議。
有了 MEIO 方法，製造商就能夠以供應鏈的端對端觀點來分析需求預測。如果企業還在苦思如何掌握亞馬遜效應的竅門，MEIO 解決方案可以協助他們針對現今位置更為分散的小型庫存找出因應之道。
著手運用庫存規劃的最佳實務
現代化技術和智慧解決方案對供應鏈管理的每個環節都能帶來無可計量的好處，但經營業務的終究還是實踐方法和牽涉其中的人員。雲端連線能夠協助你與全世界的團隊和供應鏈聯繫，藉由分享並鼓勵穩健的實務和有效的庫存規劃策略，你就能讓透明度貫徹在實作之中。
- 利用強大的需求預測技術。 企業在針對庫存管理和資源採購、進貨物流、製造、財務規劃和風險評估等各種流程制訂策略時，獲取所需資訊的關鍵要素就是需求預測。
- 將庫存預算設為第一季的優先項目。 每家企業在一整年裡都有自己的週期循環和變化。如果事先制訂每一季的庫存預算，供應鏈規劃人員就能設定更為實際且可行的目標和 KPI。
- 建立標準庫存檢查系統。
檢查系統可根據不同庫存類型而自訂，且有助於提升效率，使工作流程更順暢。複雜的組織在自家業務中設立各種不同系統的現象並不罕見，重點在於備妥一項貫徹始終的計劃。庫存檢查系統有兩種主要類型：
持續性檢查系統：使用這套模型時，庫存管理人須每隔一個循環週期就訂購相同的貨量，並且持續監控存量，在貨量降至預設標準以下時再補貨。
定期性檢查：在這套模型中，庫存管理人會在每個業務循環週期的相同時間訂購產品，到了週期結束時，再根據當下的庫存品質訂購所需貨量。這套系統並不採用固定的再訂貨量，對於轉移較慢的產品較有效率。
- 傾聽客戶的聲音。 許多企業只看得見最明顯的不足之處，因此做出的決策往往是為了應付那些最響亮的意見。理想的庫存管理軟體解決方案能夠定期收集並分析所有顧客和買家的資料，然後針對這些資料提供即時深入分析和建議。由於這麼做能夠確保庫存管理決策經過明智考量並以資料為依歸，庫存最佳化也才能執行得更充分。
- 運用及時生產（JIT）和隨需原則。 生命週期大幅縮減，且消費者對速度和個人化的需求不斷攀升，代表庫存最佳化必須既快速又靈活。3D 列印和機器人自動化等技術讓企業能夠備妥虛擬庫存，而供應鏈的製造和物流採用隨需供應商網絡來營運的比例也在升高。有了智慧軟體，庫存管理人就能夠即時做出庫存最佳化決策，放心讓資料成為自己的後盾。
加強庫存規劃和最佳化的後續步驟
任何企業的轉型都一樣，必須在庫存最佳化和供應鏈團隊當中建立起良好的溝通。第一步要做的，是打破各自為政的模式、開發強大的變革管理與溝通策略，並且與各團隊主管交換意見。你的人力掌握著當前的風險和機會等相關資訊，這些都是你手中的金礦，只要好好善用，就能建立起可據以行動的庫存規劃和最佳化策略。軟體供應商也能協助你擘劃藍圖，讓庫存最佳化之旅順利啟程。