증강 분석은 데이터 마이닝, 통계 분석, 통계 모델링 및 머신 러닝과 같은 광범위한 데이터 처리 기술의 실용적인 사용을 제시하며, 이는 광범위한 과거 데이터를 분석하여 데이터 방법을 개선합니다. 분석. 데이터에 매우 복잡한 알고리즘을 적용하여 고객 행동을 이해하고 추세와 이상 현상을 이해하기 시작하여 비즈니스가 통찰력을 기반으로 행동하도록 함으로써 달성할 수 있습니다.

이 과정에서 기술은 지능형 분석 플랫폼인 Adversity와 같은 플랫폼을 사용하여 비즈니스 인텔리전스 앱에서 추가 분석을 위해 데이터를 사용하는 방식을 '증가'합니다.

세계 최고의 연구 및 자문 회사 중 하나인 Gartner는 분석 강화의 역할을 다음과 같이 설명합니다.

'증강 분석은 의사 결정을 최적화하기 위해 비즈니스에서 가장 중요한 통찰력이나 변경 사항을 찾고 표시하는 것을 자동화합니다. 수동 접근 방식에 비해 짧은 시간 안에 이 작업을 수행합니다." 증강 분석을 인벤토리 분야에서도 중요한 프로세스로 만드는 것은 자동화 및 프로세스 가속화 수준 때문입니다.

재고 관리는 제조업체와 유통업체 모두에게 어려운 과제입니다. 발생하는 모든 공급망 관리 문제에는 고유한 영향이 있습니다. 예를 들어 초과 재고는 제품 회전율 감소 및 이익 손실을 초래하는 반면 자동으로 품절되어 이월 주문, 불만 고객 및 많은 판매를 유발합니다.

재고 관리 시스템을 최적화하는 것은 제조업체와 유통업체 모두에게 어려운 일입니다. 모든 공급 관리 문제는 고유한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 초과 재고는 제품 회전율 감소 및 이익 손실을 야기하는 반면, 재고 부족은 이월 주문, 불만 고객 및 판매 손실을 유발할 수 있습니다.

올바른 제품을 올바른 위치에서 올바른 수량으로 사용할 수 있도록 재고를 최적화하면 사람들의 요구 사항과 공급 수요를 충족하는 데 도움이 됩니다. 또한 재고를 최적화하여 재고 수준을 낮추고 그에 따른 관련 운송 비용 및 노후화된 감가상각을 방지할 수 있습니다.

성능의 다른 용도인 분석은 제조업체와 유통업체가 목표를 더 잘 결정하고 해결해야 할 업스트림 또는 다운스트림 문제가 있는지 여부를 지원함으로써 재고 관리 및 최적화 프로세스에서 핵심적인 역할을 한다는 것입니다.

분석이 이익 감소보다 더 큰 이점을 얻을 수 있는 두 가지 핵심 영역을 이해해 보겠습니다.

잉여재고

재고 관리 잉여는 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있지만 이익 감소보다 더 큰 위험이 있는 경우가 많습니다.

판매 재고, 재고 일수, 총 재고 및 위 메트릭의 통찰력을 기반으로 하는 재고 최적화는 기업이 공급과 수요 변동성 간의 균형을 더 잘 맞추는 데 도움이 되며 종종 즉시 눈에 띄는 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 재고에 상당한 양의 운전 자본이 있는 유통업체의 경우 특히 그렇습니다. 이들에게는 재고 계획을 조금만 개선해도 현금에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

재고 없음

품절은 판매와 비즈니스 손실을 모두 초래할 수 있기 때문에 공급망에 중점을 둔 비즈니스의 진정한 도전 과제입니다.

제조업체와 유통업체는 과소평가하기보다는 채우기율에 액세스하여 재고 부족이 발생하지 않도록 분석을 사용하는 것의 중요성을 권장해야 합니다.

데이터 인텔리전스 및 분석 서비스는 기업이 보다 스마트한 재고 예측 시스템을 구현하는 데 도움이 된다고 결론을 내릴 수 있습니다.

때때로 기업은 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻는 데 어려움을 겪습니다. 이는 수요 예측 및 재고 계획에 도움이 됩니다. 현재의 재고 계획 프로세스는 데이터 수집에서 시작하여 재고 분석이 수동으로 완료될 때까지 보고하는 모든 단계에서 본질적으로 임시적인 경우가 많습니다. 그러나 분석과 데이터 인텔리전스에는 머신 러닝뿐만 아니라 AI 기능이 포함되어 있어 재고 거래를 향상시키고 기업이 재고 사용의 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

또한 품절 상황이 발생하지 않도록 하여 고객 관계와 유대를 강화하고 전체 이익을 향상시킵니다.