Questo articolo copre:
- Cosa si intende per ottimizzazione dell'inventario basata sui dati?
- I vantaggi chiave dell'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati
- Le industrie che lo utilizzano
- Che cosa è necessario per l'implementazione?
Questo articolo copre gli aspetti fondamentali dell'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati. Aziende, produttori, rivenditori e altro personale coinvolto nella gestione della linea di approvvigionamento, possono utilizzare questo articolo per saperne di più su cosa comporta l'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati.
Gli obiettivi principali della gestione dell'inventario
L'acquisto di scorte richiede un notevole investimento finanziario, quindi prevedere la domanda nei confronti di un determinato prodotto o di determinati prodotti è una questione chiave nella gestione dell’inventario. I proprietari di stabilimenti, i rivenditori e il personale devono gestire i livelli dell’inventario e determinare il giusto equilibrio per garantire che non vi siano eccedenze o forniture insufficienti di un prodotto. Gli obiettivi ultimi della gestione e dell'ottimizzazione dell’inventario sono quelli di assicurare che:
- L'eccesso di offerta e i costi associati (stoccaggio, distribuzione, sprechi e trasporto) sono notevolmente ridotti.
- La domanda nei confronti di un prodotto da parte del cliente è soddisfatta.
- Gli articoli in inventario vengono venduti rapidamente.
- Il profitto è massimizzato grazie all'aumento dell'efficienza e alla riduzione dei costi complessivi.
Ci sono una serie di fattori che possono influenzare la domanda nei confronti di un determinato prodotto o di prodotti. Le nuove tendenze e le preferenze di acquisto possono aumentare o diminuire la domanda nei confronti di un prodotto esistente, i mercati diventano spesso saturi e i cambiamenti stagionali possono influenzare la domanda nei confronti dei prodotti. Inoltre, fattori esterni come i disastri naturali possono avere un impatto.
Le aziende spesso accumulano scorte di inventario per soddisfare la potenziale domanda futura, ma questo può comportare costi di detenzione aggiuntivi.
Molte aziende utilizzano modelli di previsione basati su fogli di calcolo per cercare di prevedere la domanda futura e gestire le proprie scorte. Tuttavia, questi modelli di previsione tendono ad essere elementari e non tengono conto di tutte le variabili e i fattori coinvolti. Il problema principale è la capacità di distinguere tra domanda prevista e domanda effettiva. Prevedere la domanda effettiva implica la raccolta di dati sufficienti per prendere decisioni informate sull'acquisto e la ricostituzione delle scorte.
La definizione di ottimizzazione dell'inventario basata sui dati
L'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati si riferisce alla raccolta e all'utilizzo di big data (grandi dati) e algoritmi in tempo reale, per gestire e ottimizzare i livelli di inventario.
Questo contribuisce allo sviluppo di un sistema a trazione (pull), in cui i prodotti vengono fabbricati solo quando c'è una domanda, invece di un sistema a spinta (push) che si basa sulla domanda attesa. L'implementazione di una piattaforma IoT (internet degli oggetti) è fondamentale per una gestione e ottimizzazione accurata dell'inventario basato sui dati.
Ad esempio, utilizzando la tecnologia IoT, è possibile raccogliere dati sui prodotti che sono stati taggati RFID, al fine di automatizzare la tracciabilità e la reportistica delle scorte. I tag RFID sono utilizzati per codificare i dati digitali relativi a un prodotto specifico, come la sua posizione, il numero di modello, ecc. Questi dati possono essere trasmessi al cloud dal lettore RFID. Il cloud memorizza la posizione dell'articolo e del modello e può fornire queste informazioni a qualsiasi PC o smartphone. In questo modo, gli utenti finali possono tracciare e monitorare accuratamente le scorte. Gli utenti finali possono vedere le quantità esistenti di scorte e la posizione. Inoltre, il sistema IoT può essere configurato in modo da fornire output quali avvisi su quando un determinato prodotto scende al di sotto dei livelli di sicurezza in tempo reale, così come se un articolo in inventario è stato perso. Questo è solo un esempio di una soluzione di gestione dell'inventario basata sui dati.
Spesso è difficile per le aziende determinare i loro prodotti più venduti e stoccare il loro inventario di conseguenza. Tuttavia, utilizzando una soluzione IoT, è possibile integrare i dati degli schemi dei clienti, le recensioni dei clienti in tempo reale in merito ad un determinato prodotto e i dati dei sistemi ERP e MES dallo stabilimento, in modo che la quantità di questo prodotto in inventario sia sempre mantenuta a livelli accurati. Lo stabilimento a disposizione può aumentare i livelli di inventario di un determinato prodotto sulla base di dati in tempo reale. Questi dati possono anche essere trasmessi alle macchine nello stabilimento, al fine di regolare i livelli di produzione a seconda delle necessità.
C'è la necessità di una robusta soluzione di cloud industriale in grado di raccogliere dati su tutte le variabili sopra menzionate, come le preferenze di acquisto dei clienti, il monitoraggio delle scorte e delle fluttuazioni stagionali, ecc. e fornire le analisi necessarie per l'ottimizzazione dell'inventario.
L'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati è strettamente allineata con gli obiettivi di Industry 4.0 in quanto promuove la digitalizzazione e l'automazione del monitoraggio e della gestione delle scorte, l'integrazione in sistemi digitali di molteplici variabili che influenzano la domanda nei confronti dei prodotti, nonché l'uso di analisi predittive ricavate da big data (grandi dati).
I vantaggi chiave dell'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati
Miglioramento dell’assistenza al cliente
Uno dei principali vantaggi dell'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati è il miglioramento dei livelli di assistenza al cliente. L'analisi dei dati e degli schemi dei clienti in tempo reale consente alle aziende di adeguare l'acquisizione e il rifornimento dell'inventario alla domanda in tempo reale. In questo modo, è meno probabile che i clienti siano lasciati in una situazione in cui il prodotto che intendono ordinare è esaurito.
Categorizzazione delle scorte di inventario
Le scorte possono essere classificate in base agli acquisti in tempo reale, agli ordini dei clienti, alle recensioni dei clienti e al fatturato, analizzando i dati. Di conseguenza, le aziende avranno una riflessione accurata dei loro prodotti più venduti in qualsiasi momento.
Previsione accurata della domanda
Utilizzando l'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati, vengono integrate più fonti di dati che i metodi di previsione tradizionali non sono in grado di soddisfare. Di conseguenza, i livelli delle scorte di inventario possono essere regolati in base alla variabilità della domanda in tempo reale.
Miglioramento del monitoraggio e del monitoraggio delle singole scorte di inventario
Se i dati relativi all'ubicazione del prodotto e ai modelli sono raccolti continuamente dalla piattaforma IoT, le informazioni sulle quantità di prodotto esistenti in inventario possono essere fornite in tempo reale.
Le industrie che lo utilizzano
L'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati viene utilizzata in una serie di settori quali la vendita al dettaglio, la produzione, il commercio elettronico, l'industria alimentare e delle bevande e l'industria automobilistica.
Ad esempio, Ocado, un supermercato online britannico che non ha una catena di negozi, ma effettua direttamente consegne a domicilio, utilizza i dati del proprio stabilimento per gestire l'inventario. Amazon fornisce anche un'opzione in cui si dice ai commercianti dove inviare un prodotto, utilizzando i dati basati sulle vendite.
Che cosa è necessario per l'implementazione?
Si raccomanda alle aziende che non dispongono di risorse interne di utilizzare un fornitore di tecnologia. Questo fornitore di tecnologia dovrebbe essere esperto nello sviluppo di soluzioni IoT che facilitino il flusso di informazioni, necessarie per l'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati.
L'azienda dovrebbe determinare il tipo di dati che desidera raccogliere e memorizzare sui propri prodotti, come l'ubicazione in loco, gli schemi e i comportamenti dei clienti associati ai loro prodotti, la domanda stagionale e altri dati unici relativi ai prodotti. Queste informazioni dovrebbero essere inviate al fornitore di tecnologia affinché possa sviluppare il sistema IoT necessario per raccogliere ed elaborare i dati.
Conclusione
L'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati tramite l’IoT è destinata ad essere adottata sempre più spesso in quanto tiene conto delle molteplici variabili necessarie per una previsione accurata della domanda nei confronti di prodotti. Si consiglia agli utenti finali di valutare diverse piattaforme IoT che possono assisterli con l'ottimizzazione dell'inventario basata sui dati.
