Hotline: 0708 25 99 25
English Tiếng Việt
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Tài chính và Kế toán quản trị

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Advanced Inventory Analytics

Phân tích tồn kho nâng cao

  • Định nghĩa:
    Advanced Inventory Analytics là việc sử dụng các công cụ phân tích hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để tối ưu hóa việc quản lý tồn kho. Phương pháp này cho phép doanh nghiệp dự báo nhu cầu chính xác, xác định mức tồn kho tối ưu, giảm chi phí lưu trữ, và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng.
    Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và dự đoán sản phẩm nào sẽ bán chạy nhất trong mùa lễ hội, từ đó điều chỉnh mức tồn kho.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu để tránh tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa.
    2. Giảm chi phí vận hành bằng cách tối ưu hóa mức tồn kho.
    3. Cải thiện khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng và tăng sự hài lòng.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Ghi nhận thông tin về mức tồn kho, doanh số bán hàng, xu hướng thị trường, và các yếu tố ảnh hưởng khác.
    2. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại để xác định xu hướng, mẫu, và các yếu tố tác động đến nhu cầu tồn kho.
    3. Dự báo nhu cầu: Áp dụng các thuật toán AI hoặc ML để dự báo nhu cầu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và thời gian thực.
    4. Xác định mức tồn kho tối ưu: Tính toán mức tồn kho cần thiết để cân bằng giữa khả năng đáp ứng nhu cầu và chi phí lưu trữ.
    5. Theo dõi và điều chỉnh: Thường xuyên giám sát và điều chỉnh mức tồn kho dựa trên dữ liệu mới và các thay đổi trong thị trường.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các hệ thống ERP hoặc phần mềm quản lý chuỗi cung ứng (SCM) để triển khai phân tích tồn kho nâng cao.
    2. Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Dữ liệu phải được làm sạch và chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của các phân tích.
    3. Kết hợp với các chỉ số hiệu suất: Sử dụng cùng với các KPI như Inventory Turnover hoặc Order Fill Rate để có cái nhìn toàn diện về hiệu suất tồn kho.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một cửa hàng bán lẻ sử dụng phần mềm phân tích để xác định sản phẩm nào cần bổ sung trước trong mùa cao điểm.
    2. Nâng cao: Amazon sử dụng AI và Big Data để theo dõi trạng thái tồn kho thời gian thực tại các trung tâm phân phối, từ đó tự động bổ sung hàng hóa và tối ưu hóa luồng vận chuyển.
  • Case Study Mini:
    Unilever:
    1. Unilever áp dụng Advanced Inventory Analytics để tối ưu hóa mức tồn kho cho các sản phẩm tiêu dùng nhanh trên toàn cầu.
    2. Họ sử dụng AI để dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu bán hàng, xu hướng thời tiết, và các yếu tố địa phương.
    3. Kết quả: Giảm 18% lượng tồn kho dư thừa và tăng khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng lên 96%.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Advanced Inventory Analytics mang lại lợi ích gì?
    a) Tăng chi phí lưu kho bằng cách dự trữ dư thừa hàng hóa.
    b) Dự báo nhu cầu chính xác hơn và tối ưu hóa mức tồn kho.
    c) Loại bỏ hoàn toàn sự cần thiết của dự báo nhu cầu.
    d) Giảm khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng do tập trung vào chi phí thấp.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty bán lẻ gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa tồn kho và nhu cầu khách hàng, dẫn đến tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa hàng hóa.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể áp dụng Advanced Inventory Analytics để cải thiện khả năng dự báo và tối ưu hóa mức tồn kho?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Demand Forecasting: Dự báo nhu cầu, yếu tố quan trọng trong phân tích tồn kho nâng cao.
    2. Inventory Optimization: Tối ưu hóa tồn kho để giảm chi phí và tăng hiệu quả.
    3. Machine Learning: Học máy, công nghệ hỗ trợ phân tích dữ liệu và dự báo chính xác hơn.
    4. ERP (Enterprise Resource Planning): Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, thường tích hợp phân tích tồn kho nâng cao.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

6 * 3 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo