对于任何管理产品或原材料库存的公司来说,库存管理都是一个关键挑战。库存对于满足客户需求和保持运营效率至关重要,但成本也可能很高。库存过剩可能会导致不必要的营运资金支出和无法销售产品的风险,而库存短缺可能会对客户满意度和盈利能力产生负面影响。
通过数学编程进行库存管理
公司越来越多地将数学优化作为改进库存管理的工具。数学优化涉及使用算法和数学模型来寻找复杂规划和资源分配问题(包括库存管理)的最佳解决方案。
库存管理数学模型可用于确定整个供应链中始终持有的最佳库存量,目标是最大限度地降低总库存成本,同时确保客户满意度。这些模型考虑了多种变量和限制,例如多级库存、客户需求、供应商交货时间、存储和订单成本等。
预测模型还可用于补充和改进库存管理中的优化模型。这些模型使用机器学习等数据分析技术来研究客户的历史购买模式并以合理的准确性预测未来需求,从而使公司能够更有效地预测、调整库存水平并计划订单。
数学优化模型和预测模型的结合可以提供更有效的库存管理策略。
好处和需要考虑的要点
应用数学优化来改善库存管理的公司正在显着降低成本并改善服务。例如,发表在《国际生产经济学杂志》上的一项研究揭露了欧洲一家消费品公司的案例,该公司成功优化了库存并将成本降低了 30%。另一个例子是《计算机与工业工程》杂志中解释的案例,亚洲一家电子制造公司利用数学优化模型,将库存成本降低了10%,并将客户服务率提高了5% 。。在大公司中,这一比例可能意味着节省数百万美元的成本并提高盈利能力。
应用此类技术时,必须考虑几件事。首先,重要的是要有能够对问题进行彻底分析并根据需要调整模型的专家,以保证其在公司具体情况下的适用性和成功。
另一方面,最佳库存管理不应被视为静态和孤立的过程,而应集成到更广泛和更具战略性的供应链管理方法中。库存优化应与其他供应链活动(例如生产计划、需求管理和供应商管理)结合起来考虑,以确保整个供应链的效率和有效性。尽管公司可以从应用一种库存模型开始,然后逐步包括其他模型,但必须始终考虑不同解决方案之间未来可能的联系。
显然,数学优化技术在库存管理中的应用可以成为提高运营效率、降低库存成本和提高客户满意度的有效策略。采用这一策略的公司已经取得了显着的成果,这就是为什么越来越多的公司正在应用它。
专业领域为优化和仿真的工业工程师(R,Python,SQL,VBA)
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