大数据下制造企业存货管理创新研究

大数据下制造企业存货管理创新研究

鲁国芳

浙江万向精工有限公司 浙江杭州311200

摘要：在制造业中，存货管理一直被视为至关重要的环节，直接关系到企业的运营效率和成本控制。随着大数据技术的广泛应用，制造企业面临着存货管理创新的新机遇和挑战。本文探讨大数据在制造企业存货管理中的创新应用。通过对大数据技术在存货管理中的应用进行分析，研究发现大数据可以优化存货管理流程，提高存货周转率，降低存货成本，提高企业绩效。本研究对制造企业在大数据时代进行存货管理创新提供了重要的参考和借鉴。

关键词：大数据 制造企业 存货管理创新

随着科技的不断进步和数字化时代的来临，大数据技术正在深刻地改变着各行各业，尤其在制造业领域，大数据的应用正掀起一股智能化和数字化的浪潮。在制造企业中，存货管理一直被视为至关重要的环节，直接关系到企业的运营效率、成本控制以及客户满意度。然而，传统的存货管理方式面临着信息不对称、库存积压、预测不准确等问题，限制了企业的发展和竞争力。面对这一挑战，越来越多的制造企业开始将目光转向大数据技术。大数据技术不仅可以帮助企业从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，更重要的是，它为制造企业带来了存货管理的全新思路和创新方法。通过运用大数据分析和人工智能等技术，企业可以实现更精准的需求预测、优化的库存管理、高效的供应链协调，从而提高存货周转率、降低库存成本，并最终影响企业的绩效表现。

一、研究基础

1、作业成本法

作业成本法，也被称为作业成本核算法或作业成本系统。该理论在制造业中广泛应用，旨在确定制造产品所涉及的实际成本，帮助企业控制和管理成本，以支持决策和提高绩效。

作业成本法通过将制造过程划分为不同的作业或部门，并追踪直接材料、直接人工和制造间接费用等成本与每个作业相关联，从而计算产品的成本。这样的分析能够帮助企业了解各个作业的成本构成和效率，为管理层提供重要的成本控制和优化决策依据。

2、创新管理理论

创新管理理论是指在组织和企业中推动创新的一系列管理理念和方法。它强调创新是组织成功和竞争优势的重要来源，需要在组织内部建立创新文化和创新机制，以鼓励和支持员工的创造性思维和行为。

创新管理理论主要包括以下几个方面：创新战略，创新文化，创新流程，创新团队，创新激励，以及创新评估。

创新管理理论的应用可以促进企业不断推陈出新，不断寻求改进和进步，提高企业的竞争力和适应性，使企业能够在不断变化的市场环境中保持活力和持续发展。

二、存货管理创新的影响因素分析

（一）技术因素对存货管理创新的影响

存货管理创新的影响因素是多方面的，其中技术因素是其中一个重要的影响因素。技术的不断进步和应用，对存货管理带来了许多积极的影响。本文认为以下是技术因素对存货管理创新的部分影响：

1、数字化技术的应用

随着大数据、云计算、人工智能等数字化技术的发展，企业能够更加高效地收集、分析和利用存货相关数据。数字化技术提供了更精确的存货数据分析和预测，帮助企业更好地把握存货需求和供应的动态变化，降低了存货管理的不确定性。

2、物联网技术的应用

物联网技术可以实现存货的实时追踪和监控。通过在存货上植入传感器，可以实时监测存货的位置、状态和使用情况，帮助企业及时发现存货异常和问题，并做出及时的调整和决策。

3、智能仓储和物流技术

智能仓储和物流技术能够优化存货的仓储和运输流程，提高存货周转率和效率。自动化、智能化的仓储设备和物流系统，可以降低存货管理的人力成本，提高仓储和物流的准确性和效率。

4、供应链管理系统的整合

先进的技术使得企业能够更好地整合供应链信息和流程。通过供应链管理系统的整合，企业能够更好地协调供应商、生产和销售环节，实现供需匹配，降低库存和运营成本。

5、智能预测和规划

利用数据分析和预测技术，企业可以更准确地预测未来的存货需求，避免过剩或短缺的存货情况，优化存货规划和配置。

（二）组织因素对存货管理创新的影响分析

除了技术因素，组织因素也是影响存货管理创新的重要因素。组织因素涉及到企业内部的结构、文化、管理体系和决策过程，对存货管理创新产生重要影响。

组织内部的领导支持和文化对存货管理创新至关重要。领导层的积极支持和推动，能够为存货管理创新提供资源和政策支持。而积极的创新文化鼓励员工提出新的创意和想法，促进存货管理的改进和优化；灵活的组织架构和高效的沟通机制有助于存货管理创新的实施。如果组织架构过于僵化，部门之间缺乏协作，存货管理创新难以顺利推进。而且明确的存货管理目标和相应的激励机制能够激发员工的积极性和创造力。设立奖励机制，鼓励员工提出存货管理改进的意见和建议。

拥有合适的人力资源和培训计划对存货管理创新至关重要。员工需要具备相关的技能和知识，才能更好地应用新的存货管理方法和技术。高效的决策流程和合理的资源分配有助于存货管理创新的迅速推进。如果决策流程复杂繁琐，或者资源分配不合理，可能会影响存货管理创新的进展。

存货管理创新涉及到一定的风险，组织需要建立相应的风险管理和监控机制，及时发现和应对潜在的风险。

（三）环境因素对存货管理创新的影响分析

环境因素也是影响存货管理创新的重要因素之一。环境因素包括宏观经济环境、行业竞争环境以及政策法规等，对存货管理创新产生重要影响。

1、宏观经济环境

经济周期的波动、通货膨胀率、利率等宏观经济指标会直接影响企业的存货管理决策。在经济增长期，企业可能更倾向于增加存货以满足市场需求，而在经济衰退期，可能会采取减少存货以降低成本和风险。

2、行业竞争环境

所处行业的竞争程度也会影响存货管理创新。在激烈竞争的行业，企业可能会更加注重存货管理的灵活性和敏捷性，以应对市场的快速变化。

3、政策法规

政府的政策和法规对存货管理创新有一定的影响。例如，财务会计准则的变化可能影响企业的存货计量和核算方法。同时，税收政策和进出口限制等也会对存货管理决策产生影响。

4、供应链关系

企业与供应链伙伴的关系也会影响存货管理创新。有效的供应链协作可以帮助企业更好地控制库存、降低存货风险。

三、大数据下的制造企业存货管理创新分析

（一）大数据技术在存货管理中的应用：

1、需求预测与优化：通过大数据分析市场趋势、消费者行为和订单数据，制造企业可以更准确地预测产品需求，从而优化存货水平，避免库存积压或库存短缺。

2、供应链可视化：大数据技术可以实现供应链的全面可视化，帮助企业实时掌握供应链中各环节的库存情况和流动性，从而更好地进行存货规划和协调。

3、实时库存监控：利用传感器和物联网技术，企业可以实时监控存货状态和库存量，及时发现问题并进行调整。

4、库存优化：基于大数据分析，制造企业可以优化存货的存储位置、运输路线和供应商选择，降低运输成本和库存成本。

（二）基于大数据的存货管理模型构建：

1、预测模型

利用时间序列分析、回归分析等方法，构建需求预测模型，帮助企业预测未来需求量和销售趋势。

2、库存优化模型

通过数学优化和模拟方法，构建库存优化模型，帮助企业确定最优的库存水平，最大程度地减少库存成本。

3、风险预警模型

基于大数据分析，构建风险预警模型，及时发现存货管理中的风险和问题，并提出解决方案。

4、引入物联网技术，实现了对存货状态的实时监控。企业可以随时了解存货的数量和质量情况，及时发现异常，及时采取措施，保证了存货的安全性和可靠性。

5、通过大数据分析，优化了供应链管理。企业与供应商之间建立了实时的数据共享和沟通机制，提高了供应链的效率和透明度，降低了库存和运输成本。通过对历史销售数据和市场趋势的大数据分析，可以成功构建精准的需求预测模型。企业能够根据预测结果调整生产计划，避免了因库存过高或过低带来的损失，大大提高了存货周转率。

还有制造企业存货管理创新案例分析，例如，某制造企业利用大数据技术进行存货管理创新，取得了显著效果：

四、大数据下制造企业存货管理创新案例分析

（一）案例情况介绍

W制造企业是一家专业生产汽车零部件的制造商。公司规模较大，产品种类繁多，面临着复杂的供应链和存货管理挑战。为了提高存货管理的效率和准确性，W制造企业引入了大数据技术进行存货管理创新。

大数据下存货管理创新情况： W制造企业引入大数据技术，实现了以下存货管理创新：

首先在需求预测优化方面，利用大数据分析历史销售数据、市场趋势和客户需求，构建了精准的需求预测模型。这使得企业能够更准确地预测不同零部件的需求量，避免了库存积压和短缺的问题。

在供应链优化方面，通过大数据分析供应链中的数据，实现了供应链的全面可视化。企业可以实时掌握原材料和零部件的库存情况和流动性，从而更好地进行供应链协调和规划。

在库存智能管理方面，引入物联网技术，实现了对存货状态的实时监控。企业可以随时了解存货的数量、质量和存放条件，及时发现异常情况并做出相应调整。

（二）案例分析

1、优势与局限性分析

优势： 大数据技术的应用使得存货管理更加精准和高效。企业能够更好地满足客户需求，减少库存成本，提高了存货周转率和运营效率。

局限性： 大数据技术的引入需要较高的技术投入和数据质量保障。此外，员工对于新技术的接受程度和组织文化也会影响存货管理创新的效果。

2、存货管理创新对绩效的影响程度

存货管理创新对W制造企业的绩效影响较为显著。精准的需求预测和供应链优化使得企业能够避免过量的库存，降低了库存成本，并且提高了产品的及时交付率，增加了客户满意度。

（三）存货管理创新对企业可持续发展的启示

W制造企业的案例表明，大数据技术在存货管理创新中发挥了重要作用。对于其他制造企业而言，这也提供了一些启示：

技术引领：企业应积极引入新技术，如大数据、物联网等，以提升存货管理的智能化和数字化水平。

数据驱动：充分利用数据分析，构建准确的需求预测和供应链优化模型，以支持决策和规划。

组织变革：企业要加强员工培训，提高员工对新技术的接受程度，推动组织文化的变革，以适应数字化转型的需求。

（四）案例结论

大数据下W制造企业存货管理创新取得了显著的效果，对企业的绩效产生了积极的影响。通过引入大数据技术，W制造企业实现了需求预测优化、供应链优化和库存智能管理，从而减少了库存成本，提高了存货周转率和运营效率，增加了客户满意度。这些改进对企业的财务绩效和市场竞争力都有着明显的积极影响。

然而，大数据下存货管理创新也面临一些局限性，如技术投入和数据质量保障的要求较高，员工对新技术的接受程度和组织文化的变革等问题。为了克服这些难题，企业需要积极引领技术发展，数据驱动决策，加强员工培训，并推动组织文化的变革。只有不断推进数字化转型和管理创新，企业才能在激烈的市场竞争中保持竞争优势，实现可持续发展。因此，管理会计在电器制造企业中的应用对于企业的经营决策和绩效评估具有重要意义，可以帮助企业更好地掌握财务状况和经营绩效，做出明智的决策，实现可持续发展。

五、研究建议

本文提出以下大数据下制造企业存货管理的创新建议：

1、预测性分析优化存货水平

制造企业可以利用大数据分析和预测模型，基于历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素，预测产品需求。通过准确的需求预测，企业可以优化存货水平，避免过多库存或库存不足的问题。这不仅可以降低库存成本，还可以提高供应链的响应速度和客户满意度。

2、实时监控存货状态

大数据技术使得企业能够实时监控存货的状态和位置。通过物联网（IoT）技术，可以实时追踪存货在供应链中的流动情况，了解存货的实际使用情况，以及可能出现的延误或损耗情况。这样，企业可以更加精准地进行补货和调度，避免库存积压和损耗。

3、供应链协同共享信息

大数据平台可以促进供应链内各个环节的协同合作和信息共享。制造企业可以与供应商、分销商等建立实时的信息共享渠道，共同了解市场需求和库存状况。这有助于实现供需平衡，减少因信息不对称而导致的库存浪费。

4、异常检测和风险预警

大数据分析可以帮助制造企业快速识别存货管理中的异常情况，如过多的滞销库存、库存积压等。通过建立预警系统，企业可以在问题发生之前采取措施，减少损失和浪费。

5、智能化仓储管理

大数据技术可以支持智能化的仓储管理系统，优化存货的存放和取出流程。通过分析存货的特性和需求，智能仓储系统可以自动调整存货的摆放位置，提高仓储效率。

参考文献：

[1]程平, and 徐云云. "大数据时代基于云会计的企业库存管理研究." 会计之友 6(2015):3.

[2]赵宗仁. "大数据背景下中小型制造型企业的存货管理问题与对策浅析." 全国商情·理论研究 000.025(2016):45-46.

[3]韩晶. "大数据背景下制造业企业零库存管理探究." 市场周刊·理论版 34(2020):0034-0034.