재고 데이터: 재고를 결정하는 방법은 매우 특별합니다. 총 재고 W 외에도 SKU 수 및 다양한 저장 방법에 따른 재고 수요도 고려해야 합니다.
재고 ABC 분석도 중요하다. 일반적으로 재고 ABC 분석의 결과에 따라 저장 형식이 결정되며, ABC 의 정의는 기업마다 업무마다 다르므로 현지 상황에 맞게 해야 한다. 실제로 올바른 결정을 내리기 위해서는 충분한 팔레트 및 1/2 팔레트가 있는 SKU 와 이러한 SKU 의 재고 비율을 분석해야 하는 경우가 많습니다.
3. 스테이징 데이터: 스테이징 주문 수, 주문 라인 수 및 선적량이 더 중요한 데이터입니다. 피킹 프로세스는 주로 전체 출고 수량, 전체 출고 수량 및 부품 출고 수량과 같은 피킹, 포장 및 운송을 포함합니다. 이 세 가지 매개 변수는 매우 중요합니다. 채집 효율, 파종효율, 포장 효율 등과 같은 몇 가지 기본 정보도 명확해야 한다.
4. 배송 데이터: 배송 방향, 수량, 차량 형태, 작업 시간, 준비 시간 등의 데이터는 배송 단계의 기초입니다.
5. 반품 데이터: 반품은 중요하지만 쉽게 간과됩니다. 반품의 경우 일반 데이터는 주문 번호, 주문 라인, SKU, 수량 등을 포함한 반품 수량만 제공합니다. 반품에는 두 가지 형태가 있다는 점에 유의해야 합니다. 하나는 부두가 물류센터로 반송되는 것입니다. 두 번째는 물류 센터가 공급자를 반환하거나 버리는 것이다. 양자의 차이는 매우 크므로 데이터 분석에서 별도로 처리해야 한다.
창고 관리 시스템의 사용은 기업이 창고 효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 향상, 시장 수요에 신속하게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1, 실시간 실사, 시스템 기업을 통해 실시간으로 실사, 실사 수량, 유형 및 상태 정보를 얻을 수 있습니다. 재고 데이터 분석을 통해 기업은 다양한 상품의 재고와 사용량을 정확하게 파악하여 적시에 재고를 분배하고 재고 잔고와 초과 구매를 방지하여 재고 회전을 최적화할 수 있습니다.
2. 재고 수요에 대한 지능형 예측정보 시스템을 통해 기업은 과거 데이터를 분석하고 모델링하여 미래의 재고 수요를 예측할 수 있습니다. 기계 학습 인공지능 등의 기술을 이용하여 기업은 빠르고 정확하게 재고 수요를 예측하고 적시에 재고를 조정할 수 있다. 이를 통해 기업은 고객 서비스 수준을 낮추지 않고 재고 잔고를 줄이고 재고 비용을 절감하여 재고 회전율을 최적화할 수 있습니다.
3. 효율적인 물류 관리를 실현하면 기업은 실시간으로 주문 상황과 물류 정보를 파악할 수 있어 재고를 신속하게 배치하고 물류를 배정할 수 있으며, 주문 수량과 유형 등 정보에 따라 창고 내 화물의 저장과 레이아웃을 유연하게 조정하여 창고의 물류 효율을 높일 수 있다. 동시에 기업은 물류 정보에 따라 물류 계획을 적시에 조정하고 시장 수요에 신속하게 대응하며 물류 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
4. 스마트 재고 활용 시스템 도구를 실현하면 기업은 스마트 재고를 실현하고 재고 시간을 줄이며 오류를 줄일 수 있다. 기업은 데이터 자동 수집, 데이터 분석 기술 활용, 빠르고 정확한 재고 정보 입수, 예외 및 오류 파악, 재고 오류 감소, 재고 효율성 향상 등을 통해 적시에 재고 정보를 얻을 수 있습니다.
스스로 알고 지내다