和大多数的问题解决方法一样，优化库存需要一个考虑周全的过程和几个步骤。当然，防止缺货的最简便方法是手头始终具有大量库存。然而，不优化库存也会产生难以预料的后果：过度生产和保持过高的库存水平可能会导致产品变质甚至腐坏。

库存过剩不仅会在当下产生成本，而且当你需要生产更多商品来替换货架上放置时间过长的产品时，还会在以后产生隐性成本。因此，可通过多种方法来计算优化，但优化库存的关键在于三个主要步骤：对影响库存的因素进行头脑风暴分析、收集数据并分析数据。

在深入研究每个步骤之前，我们先来了解一些有关缺货的基本知识吧~

什么是缺货？是什么原因造成的？

简单地说，缺货意味着由于产品不在库存中而无法履行或交付。这可能是因为产品需求量高于预期，或者因库存水平太低而无法满足当前需求。

缺货是否对企业不利？

用一个字概括，是。日常生活中，我们也在担任着各种各样的客户角色。当所需的产品或服务不可用时，我们也都会有不好的感觉。因此，缺货不仅会损害当前客户体验，而且会对企业品牌和客户关系产生长期影响。那么，到底该减少缺货？

防止缺货的三个步骤

》对影响缺货的因素进行头脑风暴分析

防止缺货的最大因素是现有的库存水平。如果库存中没有足够的产品，将面临缺货。

但现有库存只是一个因素。你还需要了解影响移动供应链的所有因素（如在途库存、销售额预测、历史销售业绩），甚至还需要了解你自己的供应商所带来的影响。

因此，如何保持库存水平足够高以满足客户需求，但又足够低以避免库存过剩？你需要对影响库存水平的因素进行头脑风暴分析。使用结构化的问题解决工具（如 CT 树或鱼骨图）可以让你获得成功。

以上是一个头脑风暴工具示例，该示例使用 Minitab Workspace 中的鱼骨图。此图表中用于分析可能影响库存的因素。

》收集数据

一旦确定了影响缺货的关键因素，就需要收集有关这些因素的数据。请注意，可能需要从多个来源和系统收集库存数据，而且数据的请求和准备过程可能需要一些时间。考虑需要收集的数据量。

例如，考虑到一段时间发生的所有变化，若追溯到 5 年前可能太久了。收集几个月的数据可能更合理，所以请根据你的最佳判断来捕获你的过程的代表性快照。

你可以请 IT 部门协助，或利用功能强大的数据统一工具（如 Minitab Connect）访问、集成和准备要分析的数据。

》使用预测分析来分析数据

收集到数据之后，就可以开始进行最有趣的部分：分析！传统的业务分析和可视化技术在这方面可能存在不足，因为最有可能出现的直观效果是：现有库存越低，缺货量越大！

由于我们已经知道这一点，因此我们真正想要确定的是：是否还有另一个重要因素是缺货的关键驱动因素？是否存在一个最佳库存水平既可最大限度地减少缺货，又不会造成积压和生产过剩？

那么，为什么要进行预测分析？简而言之，设想创建一个方程，该方程将所有影响缺货的因素作为预测变量，并将缺货作为响应。就像高中代数一样，这些不同的因素有不同的权重，因此对结果的影响程度也不同。

Minitab 预测分析和机器学习解决方案，能够专门帮助你解决这些问题！

借助 Minitab 的预测分析模块，你可从数据中挖掘更深刻的见解，并帮助解决上述挑战。

➡ CART®（分类和回归树）

这种基于树的算法是现代数据挖掘最常用的工具之一，它探索如何将数据拆分为更小段、随后以重复方式选择效果最佳的拆分直到找到最优集合为止。

➡ Random Forests®

该算法基于 CART 树的集合，使用重复、随机化、抽样和集成学习，同时将独立树集合在一起，来确定森林的总体预测值。

➡ TreeNet®（梯度推进）

Minitab 最灵活、获得最多奖项、最强大的机器学习工具，具有迭代结构，可在构建集成的过程中更正合并错误，从而实现出色且一致的预测准确度，也因此而闻名于世。

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通过此自动化工具，你可以轻松确认使用了最佳预测模型来解答问题。非常适合需要建议的预测分析新手以及寻求其他意见的专家。

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