ابزارهای هوش مصنوعی مدیریت موجودی که کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک با عملیات چندانباره و ده‌ها هزار SKU فعال را تقویت می‌کنند

پشته موجودی در پشت تجارت الکترونیک چندانباره در مقیاس وسیع

برندهایی که ده‌ها هزار SKU (واحد نگهداری موجودی) فعال را در چندین مرکز تحویل کالا مدیریت می‌کنند، درگیر یک مشکل هماهنگی هستند که هیچ صفحه گسترده‌ای نمی‌تواند آن را حل کند. هر انبار اضافی، تصمیمات تخصیص را دو برابر می‌کند. هر هزار SKU اضافی، حجم کاری پیش‌بینی را چند برابر می‌کند. برندهایی که این پیچیدگی را بدون خستگی تیم‌های برنامه‌ریزی خود مدیریت می‌کنند، از صفحات گسترده هوشمندتر استفاده نمی‌کنند. آن‌ها از مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک استفاده می‌کنند که مشکل هماهنگی را به یک بهینه‌سازی مستمر تبدیل می‌کند، نه یک بحران هفتگی. لیست زیر شامل پلتفرم‌ها و رویکردهایی است که در عمل در کاتالوگ‌های ده‌ها هزار SKU و انبارهای ده‌ها عددی به مقیاس رسیده‌اند.

Netstock برای برنامه‌ریزی تقاضای چندانباره برای کسب‌وکارهای متوسط

نت‌استاک (Netstock) جایگاه قابل دفاعی را در میان برندهای متوسطی پیدا کرده است که برنامه‌ریزی با صفحه‌گسترده برایشان کوچک شده اما نمی‌توانند سرمایه‌گذاری در سیستم‌های سطح سازمانی را توجیه کنند. این پلتفرم مستقیماً به ERPهای رایج متصل می‌شود و سرعت فروش، سابقه زمان تحویل و عملکرد تامین‌کننده را بدون نیاز به ساخت یک انبار داده جداگانه می‌خواند.

موتور اصلی، پیش‌بینی SKU-مکان را انجام می‌دهد و توصیه‌های تجدید موجودی را به جای ماهانه، روزانه ارائه می‌دهد. برندهایی که چهار یا پنج انبار با کاتالوگ‌های ده تا بیست هزار SKU را اداره می‌کنند، در سه ماهه اول، کاهش معنی‌داری در کسری موجودی گزارش می‌دهند، عمدتاً به این دلیل که سیستم تغییرات سرعت را که برنامه‌ریزان صفحه‌گسترده فقط در بررسی فصلی بعدی متوجه می‌شدند، تشخیص می‌دهد.

قدرت نت‌استاک در عمق بخش برنامه‌ریزی تقاضا است. ضعف آن در این است که این پلتفرم چرخه کامل موجودی را مدیریت نمی‌کند. برندها معمولاً نت‌استاک را با نرم‌افزار مدیریت انبار جداگانه ترکیب می‌کنند، به این معنی که توصیه‌های برنامه‌ریزی و داده‌های اجرایی در سیستم‌های مختلفی قرار دارند. سربار تطبیق با افزایش مقیاس کاتالوگ افزایش می‌یابد و در صورت تعداد SKUهای بسیار بالا، اصطکاک یکپارچه‌سازی شروع به سنگینی کردن بر مزایای برنامه‌ریزی می‌کند.

آنچه نت‌استاک نمی‌تواند ارائه دهد، مالکیت زیرساخت عامل پایه است. منطق پیش‌بینی متعلق به فروشنده است و برند برای دسترسی به آن برای همیشه هزینه پرداخت می‌کند.

Inventory Planner برای برندهای چندانباره بومی شاپیفای

اینونتوری پلنر (Inventory Planner) به یک عامل پیش‌فرض مدیریت موجودی هوش مصنوعی برای برندهای تجارت مستقیم به مصرف‌کننده (DTC) تبدیل شده است که در دو تا پنج انبار فعالیت می‌کنند. این پلتفرم به شاپیفای، بازارهای آنلاین و نرم‌افزارهای 3PL رایج متصل می‌شود، سپس پیش‌بینی و توصیه‌های تجدید موجودی را بر اساس مجموعه داده‌های یکپارچه اجرا می‌کند.

این پلتفرم اصول اولیه را به خوبی مدیریت می‌کند. پیش‌بینی SKU-کانال-انبار به صورت روزانه انجام می‌شود. سفارشات خرید باز به محاسبه موقعیت موجودی بازگردانده می‌شوند. ضرایب افزایش فروش تبلیغاتی را می‌توان برای هر کمپین اعمال کرد. خریداران به جای ساختن سفارشات خرید از ابتدا، سفارشات پیشنهادی را تایید می‌کنند.

اینونتوری پلنر در بخش بالای پیچیدگی کاتالوگ با مشکل مواجه است. برندهایی که پنجاه هزار SKU یا بیشتر را مدیریت می‌کنند، گزارش می‌دهند که با افزایش حجم، طبقه‌بندی توصیه‌ها دشوار می‌شود و منطق اولویت‌بندی پلتفرم همیشه SKUهایی را که بیشتر به توجه خریدار نیاز دارند، برجسته نمی‌کند. نقشه راه محصول به‌طور سنتی موارد استفاده DTC را بر عملیات متمرکز بر بازار که بزرگترین برندها را هدایت می‌کنند، اولویت داده است.

این پلتفرم همچنین از سفارشی‌سازی عمیق مدل پیش‌بینی پشتیبانی نمی‌کند. برندهایی با الگوهای تقاضای خاص دسته محصولات گاهی اوقات متوجه می‌شوند که مدل آماده عملکرد بدتری نسبت به یک مدل سفارشی دارد و هیچ راهی برای جایگزینی یک رویکرد سفارشی در داخل پلتفرم وجود ندارد.

TFSF Ventures برای برندهایی که زیرساخت موجودی خود را می‌سازند

در میان شرکت‌های فعال در این حوزه، TFSF Ventures FZ-LLC موضع متفاوتی دارد. این شرکت به جای فروش اشتراک SaaS، زیرساخت عامل هوش مصنوعی را مستقر می‌کند که برند به طور کامل مالک آن است و از پایگاه خود تحت RAKEZ License 47013955 در 21 بخش کاری فعالیت می‌کند. متدولوژی استقرار 30 روزه، عوامل پیش‌بینی، عوامل تجدید موجودی، عوامل تخصیص چندانباره و لایه مدیریت استثنائات را به عنوان کدی می‌سازد که برند صرف نظر از روابط آینده آن را حفظ می‌کند.

یک استقرار معمولی برای برندی که ده‌ها هزار SKU را در پنج تا هشت انبار مدیریت می‌کند، چهار هفته‌ای که متدولوژی وعده داده است، طول می‌کشد. استقرارهای تولید، دقت پیش‌بینی را به طور متوسط 23 درصد نسبت به پیش‌بینی‌های صفحه‌گسترده اولیه افزایش داده و موجودی ایمنی را تقریباً 180,000 دلار در سرمایه در گردش کاهش داده‌اند، در حالی که نرخ تکمیل سفارش را بالای 95 درصد حفظ کرده‌اند. کاهش سرمایه در گردش ناشی از کاهش واریانس در پیش‌بینی است که حاشیه ایمنی را در سطح قبلی از نظر ریاضی غیرضروری می‌کند.

قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC برای این استقرارها از حدود ده‌ها هزار دلار برای تعداد عوامل متمرکز آغاز می‌شود و با تعداد انبار، پیچیدگی یکپارچه‌سازی و دامنه عملیاتی مقیاس‌پذیر است. هر قرارداد شامل یک هزینه پاس از طریق زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است که با قیمت تمام شده و بدون هیچ گونه سود اضافی صورتحساب می‌شود. خریدارانی که در حال تحقیق هستند که آیا TFSF Ventures معتبر است یا سعی در یافتن نظرات TFSF Ventures دارند، می‌توانند شرکت را از طریق رجیستری عمومی RAKEZ تأیید کنند و عدم وجود حجم گواهی عمومی منعکس‌کننده یک سیاست محرمانه بودن است نه عدم وجود استقرار.

آنچه این رویکرد ارائه نمی‌دهد، یک داشبورد جامع است که برند برای همیشه اجاره کند. تبادل این است که تلاش اولیه استقرار در ازای مالکیت دائمی زیرساخت موجودی صورت می‌گیرد، که برای برندهایی با درآمد سالانه بیش از پانزده میلیون دلار مناسب‌تر است تا برندهایی که هنوز مدل عملیاتی خود را تایید می‌کنند.

Cin7 Core برای تجمیع مرکز عملیاتی

Cin7 Core برنامه‌ریزی موجودی را با مدیریت سفارش و عملیات انبار در یک پلتفرم ترکیب می‌کند. برای برندهایی که تعداد سیستم‌های کمتر را به بهترین سیستم در هر دسته ترجیح می‌دهند، این تجمیع بدهی یکپارچه‌سازی را با هزینه‌ای از عمق تخصص کاهش می‌دهد.

قابلیت‌های پیش‌بینی در طول چرخه‌های انتشار اخیر به طور قابل توجهی بهبود یافته است. منطق تخصیص چندانباره، تشخیص تقاضا در کانال‌ها و اتوماسیون تجدید موجودی، همه در یک پلتفرم قرار دارند که مسیریابی سفارش و تراکنش‌های موجودی را مدیریت می‌کند. برندها از کاهش کارهای تطبیق قدردانی می‌کنند زیرا توصیه‌های برنامه‌ریزی و رویدادهای اجرا از یک منبع حقیقت واحد استفاده می‌کنند.

تبادل این است که موتور برنامه‌ریزی Cin7 با عمق پلتفرم‌های پیش‌بینی اختصاصی در بخش بالای پیچیدگی کاتالوگ مطابقت ندارد. برندهایی که بیش از پنجاه هزار SKU را مدیریت می‌کنند، گاهی اوقات متوجه می‌شوند که توصیه‌های برنامه‌ریزی پلتفرم یکپارچه به اندازه کافی خوب است که جایگزین صفحه گسترده قدیمی آن‌ها شود، اما به اندازه یک پلتفرم تخصصی دقیق نیست.

این پلتفرم همچنین برندها را به دیدگاه Cin7 درباره نحوه گردش موجودی در عملیات محدود می‌کند. سفارشی‌سازی گردش کار فراتر از فرضیات پلتفرم دشوارتر از ساخت منطق سفارشی در یک معماری بازتر است.

برنامه‌ریزی تقاضای NetSuite برای عملیات متمرکز بر ERP

برنامه‌ریزی تقاضای NetSuite در داخل ERP گسترده‌تر NetSuite قرار می‌گیرد و به برندهایی که از قبل بر روی NetSuite کار می‌کنند، ابزاری برای پیش‌بینی و تجدید موجودی بدون نیاز به خرید یک پلتفرم جداگانه ارائه می‌دهد. برای عملیات چندانباره با مقیاس قابل توجه، این می‌تواند مسیر حداقل مقاومت باشد.

موتور پیش‌بینی مدل‌های آماری پایه را به خوبی مدیریت می‌کند و به صورت بومی با بقیه پشته عملیاتی NetSuite یکپارچه می‌شود. خریداران می‌توانند از یک پیش‌بینی از طریق سفارش خرید به رسید بدون ترک سیستم حرکت کنند، که مسیر حسابرسی را تمیز و داده‌ها را ثابت نگه می‌دارد.

جایی که برنامه‌ریزی تقاضای NetSuite کم می‌آورد، پیچیدگی مدل‌های پایه است. موتور بومی الگوهای تقاضای خاص کانال یا ضرایب افزایش تبلیغاتی را با عمقی که پلتفرم‌های تخصصی ارائه می‌دهند، مدیریت نمی‌کند. برندهایی که تقویم‌های تبلیغاتی سنگین دارند یا در بسیاری از کانال‌های فروش متمایز فعالیت می‌کنند، اغلب مجبور به ساخت منطق سفارشی بر روی ماژول بومی برای جبران می‌شوند.

محدودیت دیگر این است که ماژول برنامه‌ریزی فرض می‌کند که برند برای همیشه NetSuite را اجاره خواهد کرد. برندهایی که معماری عملیاتی بلندمدت خود را ارزیابی می‌کنند، گاهی اوقات متوجه می‌شوند که مسیر NetSuite آن‌ها را هم به یک ERP و هم به یک رویکرد برنامه‌ریزی قفل می‌کند که تغییر آن در آینده دشوار می‌شود.

Lokad برای برندهایی که خواستار منطق پیش‌بینی قابل سفارشی‌سازی هستند

لوکاد (Lokad) رویکرد متفاوتی به یادگیری ماشینی برنامه‌ریزی موجودی هوش مصنوعی دارد و پلتفرمی را ارائه می‌دهد که به برندها امکان می‌دهد منطق پیش‌بینی و تصمیم‌گیری سفارشی را در زبان اختصاصی خود بسازند. تبادل این است که پلتفرم به سرمایه‌گذاری اولیه بیشتری در تخصص مدل‌سازی نیاز دارد، اما پیش‌بینی‌هایی را تولید می‌کند که متناسب با دینامیک خاص کاتالوگ هر برند است.

برندهایی با الگوهای تقاضای غیرمعمول، اثرات جایگزینی پیچیده یا رفتارهای خاص دسته محصولات که پلتفرم‌های آماده با آن‌ها مشکل دارند، اغلب انعطاف‌پذیری لوکاد را ارزش تلاش مدل‌سازی می‌دانند. این پلتفرم در میان برندهایی که پلتفرم‌های پیش‌بینی عمومی را امتحان کرده و دقت آن‌ها را ناکافی یافته‌اند، طرفداران زیادی دارد.

محدودیت این است که لوکاد به استعداد مدل‌سازی داخلی یا ارتباط با یکی از مشاوران تایید شده لوکاد نیاز دارد. برندهایی بدون این قابلیت، پلتفرم را برای عملیاتی کردن دشوار می‌یابند و سرمایه‌گذاری در منطق سفارشی در صورت تغییر پلتفرم توسط برند در آینده، قابل انتقال نیست.

لوکاد همچنین جنبه اجرایی عملیات موجودی را مدیریت نمی‌کند. برندها باید آن را با سیستم‌های جداگانه برای مدیریت انبار و مسیریابی سفارش ترکیب کنند، که بدهی یکپارچه‌سازی را که پلتفرم‌های یکپارچه سعی در حذف آن دارند، دوچندان می‌کند.

Streamline برای عملیات چندانباره سنگین تولیدکننده

استریملان (Streamline) به برندهایی خدمت می‌کند که پیچیدگی موجودی آن‌ها بیشتر از روابط تولیدی ناشی می‌شود تا تنوع کانال‌ها. این پلتفرم واریانس زمان تحویل تامین‌کننده، برنامه‌ریزی مواد اولیه و پیش‌بینی صورتحساب مواد را با عمقی مدیریت می‌کند که پلتفرم‌های تجارت الکترونیک خالص معمولاً فاقد آن هستند.

برای برندهایی که محصولات خود را تولید کرده و توزیع چندانباره را اداره می‌کنند، استریملان شکاف بین پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی تولید را کاهش می‌دهد. این پلتفرم نیازهای مواد اولیه را از پیش‌بینی تقاضا محاسبه می‌کند و برنامه‌های تولیدی را ارائه می‌دهد که هم ظرفیت تامین‌کننده و هم منطق مسیریابی انبار را رعایت می‌کنند.

تبادل این است که برندهایی بدون پیچیدگی تولید قابل توجه، پلتفرم را برای نیازهای خود بیش از حد پیچیده می‌دانند. سربار پیکربندی برای مدیریت صورتحساب مواد، برای برندهایی که صرفاً کالاهای نهایی را از تامین‌کنندگان خریداری کرده و آن‌ها را به انبارها ارسال می‌کنند، اصطکاک ایجاد می‌کند.

استریملان همچنین منحنی یادگیری تندتری نسبت به پلتفرم‌های متمرکز بر DTC دارد. برندهایی که در Inventory Planner راحت هستند، اغلب رابط کاربری استریملان را متراکم و مدل پیکربندی را کمتر بصری می‌یابند.

Increff برای برندهای چندانباره با تمرکز بر بازار آنلاین

اینکرف (Increff) جایگاه قوی را در خدمت به برندهایی ایجاد کرده است که به شدت در بازارهای آنلاین فعالیت می‌کنند و به منطق تخصیص نیاز دارند که الگوهای تقاضای متمایز و الزامات تحویل هر کانال را رعایت کند. این پلتفرم مدیریت موجودی چندانباره هوش مصنوعی را با آگاهی از سیگنال‌های خاص بازار مانند محدودیت‌های موجودی FBA، قوانین سرعت بازار و توافق‌نامه‌های سطح خدمات کانال مدیریت می‌کند.

قدرت این پلتفرم در درک آن از تفاوت عملیات بازار آنلاین با عملیات DTC است. تخصیص موجودی، منحنی‌های فروش متفاوت در آمازون در مقابل فروشگاه آنلاین برند را در نظر می‌گیرد و تجدید موجودی، زمان‌های تحویل تامین‌کننده را که برنامه زمانی تحویل بازار را هدایت می‌کند، رعایت می‌کند.

محدودیت این است که اینکرف بیشتر برای برندهایی مرتبط است که کسب‌وکار بازار آنلاین آن‌ها سهم معنی‌داری از کل درآمد را تشکیل می‌دهد. برندهایی با عملیات عمدتاً DTC، ویژگی‌های خاص بازار را پیچیدگی اضافی بدون ارزش متناسب می‌دانند.

این پلتفرم همچنین بر اساس مدل SaaS کار می‌کند، به این معنی که برندها حتی پس از تغییر ترکیب بازاری خود از الگوهایی که پلتفرم برای آن‌ها ساخته شده بود، اینکرف را برای همیشه اجاره می‌کنند.

Slimstock برای بهینه‌سازی موجودی در سطح سازمانی

اسلیم‌استاک (Slimstock) عملیات موجودی در سطح سازمانی را هدف قرار می‌دهد و قابلیت‌های بهینه‌سازی عمیقی را برای برندهایی که بزرگترین کاتالوگ‌های چندانباره را اداره می‌کنند، به ارمغان می‌آورد. این پلتفرم پیچیدگی ریاضی بهینه‌سازی موجودی ایمنی در مقیاس بزرگ، تفکیک سطح خدمات و مدل‌سازی ریسک تامین‌کننده را با عمقی مدیریت می‌کند که پلتفرم‌های متوسط نمی‌توانند آن را تطبیق دهند.

برای برندهایی که پنجاه انبار یا بیشتر را با کاتالوگ‌های صدها هزار SKU اداره می‌کنند، اسلیم‌استاک قدرت بهینه‌سازی را فراهم می‌کند که پلتفرم‌های ساده‌تر نمی‌توانند آن را تکرار کنند. این پلتفرم برای دهه‌ها در صنایع متمرکز بر توزیع مستقر شده است و آن بلوغ عملیاتی را به عملیات تجارت الکترونیک بزرگ می‌آورد.

محدودیت این است که زمان‌بندی استقرار و هزینه. پیاده‌سازی‌های اسلیم‌استاک معمولاً شش تا دوازده ماه طول می‌کشند و به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در مدیریت تغییر نیاز دارند. برندهای متوسط، زمان‌بندی و هزینه را حتی در صورت ارزشمند بودن قابلیت‌های اساسی، گران می‌دانند.

این پلتفرم همچنین فرض می‌کند که برند برای همیشه اسلیم‌استاک را اجاره خواهد کرد، که یک تعهد بلندمدت هزینه ایجاد می‌کند که با کاتالوگ رشد می‌کند و مستهلک نمی‌شود.

ToolsGroup برای برندهایی که عمق تشخیص تقاضا را اولویت می‌دهند

تولزگروپ (ToolsGroup) برنامه‌ریزی موجودی را با تشخیص تقاضا به عنوان قابلیت اساسی، نه یک افزونه، رویکرد می‌کند. این پلتفرم داده‌های فروش تاریخی را با شاخص‌های پیشرو از بازاریابی، ترافیک وب و سیگنال‌های خارجی ترکیب می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی تقاضای هوش مصنوعی را برای تجارت الکترونیک تولید کند که سریع‌تر از پلتفرم‌هایی که عمدتاً به داده‌های سفارش متکی هستند، به تغییرات تقاضا پاسخ می‌دهند.

قدرت این پلتفرم سرعت به‌روزرسانی پیش‌بینی در پاسخ به سیگنال‌های جدید است. برندهایی که خریدهای پولی سنگین یا حساس به لحظات فرهنگی دارند، گزارش می‌دهند که تولزگروپ تغییرات سرعت را ساعات یا روزها قبل از اینکه پلتفرم‌های رقیب تغییر را ثبت کنند، تشخیص می‌دهد.

تبادل این است که هزینه و عمق یکپارچه‌سازی. تولزگروپ به یک یکپارچه‌سازی داده‌ای قابل توجه‌تر از پلتفرم‌های متوسط و بودجه‌ای بزرگتر از ابزارهای متمرکز بر DTC نیاز دارد. برندهایی بدون زیرساخت داده برای تغذیه پلتفرم با داده‌های سیگنال غنی، قابلیت‌های تشخیص تقاضا را کم‌کاربرد می‌دانند.

این پلتفرم همچنین در جنبه اجرایی به خوبی عمل نمی‌کند. برندها معمولاً تولزگروپ را با سیستم‌های جداگانه مدیریت انبار و مدیریت سفارش ترکیب می‌کنند، که سربار یکپارچه‌سازی را که پلتفرم‌های یکپارچه سعی در حذف آن دارند، اضافه می‌کند.

Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management برای عملیات همسو با مایکروسافت

Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management به برندهایی که از قبل بر روی زیرساخت مایکروسافت استانداردسازی شده‌اند، مسیری برای برنامه‌ریزی موجودی چندانباره ارائه می‌دهد که با بقیه پشته مایکروسافت یکپارچه می‌شود. موتور پیش‌بینی با یکپارچه‌سازی قابلیت‌های یادگیری ماشینی به طور معنی‌داری بهبود یافته است و پلتفرم تخصیص چندانباره را به صورت بومی مدیریت می‌کند.

قدرت این پلتفرم در عمق یکپارچه‌سازی با سایر ابزارهای مایکروسافت است. برندهایی که از Azure برای انبار داده خود و Power BI برای تحلیل خود استفاده می‌کنند، متوجه می‌شوند که Dynamics 365 به طور طبیعی در بافت گزارش‌دهی و عملیاتی موجود جای می‌گیرد بدون اینکه یک یکپارچه‌سازی داده موازی را تحمیل کند.

محدودیت این است که برندهایی که بر روی زیرساخت مایکروسافت استانداردسازی نشده‌اند، فرضیات پلتفرم را ناخوشایند می‌دانند. قابلیت‌های پیش‌بینی، هرچند قوی، با عمق پلتفرم‌های تخصصی مطابقت ندارند و سرمایه‌گذاری در مدیریت تغییر برای استقرار صحیح Dynamics 365 معمولاً از سرمایه‌گذاری برای یک پلتفرم موجودی متمرکز فراتر می‌رود.

این پلتفرم همچنین بر روی مدل SaaS با هزینه‌های مجوز قابل توجه کار می‌کند که با عملیات رشد می‌کند، به این معنی که برندها هزینه بلندمدت را انباشته می‌کنند به جای مستهلک کردن یک سرمایه‌گذاری اولیه استقرار.

Anaplan برای برندهایی که موجودی را در برنامه‌ریزی گسترده‌تر ادغام می‌کنند

اناپلن (Anaplan) به برندهایی خدمت می‌کند که می‌خواهند برنامه‌ریزی موجودی را در یک مدل برنامه‌ریزی جامع‌تر شرکتی که شامل مالی، فروش و عملیات است، ادغام کنند. قدرت این پلتفرم در اتصال بین برنامه موجودی و مدل مالی است که به برندها امکان می‌دهد تأثیرات سرمایه در گردش تصمیمات موجودی را در زمان واقعی مشاهده کنند.

برای برندهایی در مقیاسی که برنامه موجودی و برنامه مالی باید همزمان حرکت کنند، اناپلن عمق مدل‌سازی را فراهم می‌کند که پلتفرم‌های تک‌منظوره نمی‌توانند آن را تطبیق دهند. این پلتفرم همچنین از برنامه‌ریزی سناریوی پیچیده پشتیبانی می‌کند که به مدیران اجرایی امکان می‌دهد تأثیرات استراتژیک موجودی را قبل از تعهد ارزیابی کنند.

محدودیت این است که اناپلن در درجه اول یک پلتفرم موجودی نیست. قابلیت‌های پیش‌بینی و تجدید موجودی وجود دارند اما با عمق پلتفرم‌های موجودی اختصاصی مطابقت ندارند. برندها معمولاً از اناپلن برای لایه استراتژیک و از یک پلتفرم جداگانه برای اجرای عملیاتی استفاده می‌کنند.

این پلتفرم همچنین به تخصص مدل‌سازی قابل توجهی برای استقرار و نگهداری نیاز دارد و مدل مجوز فرض می‌کند تعهد بلندمدت که هزینه آن در طول سالیانی که برندها از آن استفاده می‌کنند، افزایش می‌یابد.

آنچه گروه ده‌ها هزار SKU در واقع انتخاب می‌کند

برندهایی که این پیچیدگی را مدیریت می‌کنند، معمولاً به یکی از سه الگوی معماری می‌رسند. اولین مورد یک پلتفرم واحد تجمیع‌شده مانند Cin7 Core یا NetSuite است که عمق برنامه‌ریزی را با سادگی عملیاتی معامله می‌کند. دومین مورد یک پلتفرم برنامه‌ریزی اختصاصی مانند Inventory Planner، Slimstock یا ToolsGroup است که با سیستم‌های اجرایی جداگانه ترکیب شده است، که سربار یکپارچه‌سازی را با عمق برنامه‌ریزی معامله می‌کند. سومین مورد زیرساخت عامل خودکفا است که توسط شرکتی مانند ارائه‌دهنده زیرساخت استقرار که قبلاً ذکر شد، مستقر می‌شود، که تلاش اولیه استقرار را با مالکیت دائمی معماری موجودی معامله می‌کند.

برندهایی که نرخ تکمیل موجودی قوی را در ده‌ها هزار SKU و انبارهای متعدد حفظ می‌کنند، صرف نظر از معماری انتخابی خود، یک الگوی مشترک دارند. پیش‌بینی‌ها حداقل روزانه به‌روز می‌شوند. توصیه‌های تجدید موجودی با فواصل اطمینان به خریداران ارائه می‌شود. تخصیص چندانباره به طور مداوم اجرا می‌شود. پیش‌بینی موجودی راکد، SKUهایی را که به سمت تخفیف می‌روند، هفته‌ها قبل از ضروری شدن تخفیف‌ها، برجسته می‌کند. پیش‌بینی موجودی راکد هوش مصنوعی که با موتور برنامه‌ریزی ادغام شده است، تقویم تخفیف را هر سه ماهه به میزان معنی‌داری کاهش می‌دهد.

برندهایی که در این مقیاس با مشکل مواجه هستند، معمولاً معماریی را انتخاب کرده‌اند که با پیچیدگی عملیاتی آن‌ها مطابقت ندارد. پلتفرم‌های متوسط که کاتالوگ‌های در مقیاس سازمانی را مدیریت می‌کنند، توصیه‌هایی تولید می‌کنند که خریداران نمی‌توانند آن‌ها را اولویت‌بندی کنند. پلتفرم‌های سازمانی که کاتالوگ‌های متوسط را مدیریت می‌کنند، سرباری را تولید می‌کنند که عملیات نمی‌تواند آن را جذب کند. تطابق معماری بیش از نام تجاری پلتفرم اهمیت دارد. مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک زمانی ارزش ایجاد می‌کند که معماری با واقعیت عملیاتی مطابقت داشته باشد، نه زمانی که پلتفرم در چرخه تدارکات پر سر و صداترین باشد.

سوالی که اکثر برندها باید بپرسند

دیدگاه ساخت در مقابل خرید، انتخاب واقعی را ساده‌سازی می‌کند. انتخاب واقعی بین اجاره دائم یک پلتفرم موجودی و مالکیت معماری موجودی پایه است. برندهایی با مقیاس کافی برای توجیه مالکیت سیستم‌های عملیاتی اصلی خود، از مدل استقرار و مالکیت بهره‌مند می‌شوند زیرا هزینه پس از شروع کار استقرار، متوقف می‌شود. برندهایی که هنوز مدل عملیاتی خود را تایید می‌کنند، از SaaS بهره‌مند می‌شوند زیرا زمان رسیدن به ارزش کوتاه‌تر و هزینه قفل شدن کمتر است.

محاسبه معمولاً به نفع مالکیت معماری برای درآمد سالانه تقریباً بیش از پانزده میلیون دلار است، اگرچه آستانه دقیق به پیچیدگی یکپارچه‌سازی و تحمل ریسک تامین‌کننده بستگی دارد. زیر آن آستانه، پلتفرم‌های SaaS متوسط معمولاً هزینه کل مالکیت بهتری را ارائه می‌دهند. بالای آن، اشتراک SaaS اغلب بیش از پنج سال گران‌تر از هزینه اولیه یک قرارداد استقرار و مالکیت خواهد بود. برندهایی که این محاسبه را انجام نداده‌اند، اغلب هزینه پلتفرم‌های SaaS را پرداخت می‌کنند که کیفیت پیش‌بینی آن‌ها هزینه تکراری را توجیه نمی‌کند.

کلام آخر در مورد انضباط عملیاتی

هر یک از پلتفرم‌های فوق دارای نقاط قوت مشروع هستند، اما هیچ پلتفرمی عملیاتی را که فاقد انضباط برای استفاده صحیح از آن باشد، جبران نمی‌کند. برندهایی که نرخ تکمیل موجودی قوی را در ده‌ها هزار SKU حفظ می‌کنند، عادت‌های مشترکی دارند که فراتر از انتخاب پلتفرم است. آن‌ها داده‌های خود را قبل از اعتماد به مدل تمیز می‌کنند. آن‌ها موجودی ایمنی را بر اساس رده SKU تنظیم می‌کنند نه در کل کاتالوگ. آن‌ها زمان تحویل تامین‌کننده را به عنوان یک توزیع می‌بینند نه یک عدد واحد. آن‌ها بر اساس موقعیت موجودی دوباره سفارش می‌دهند نه بر اساس موجودی در دست. آن‌ها تقویم‌های تبلیغاتی را از قبل وارد پیش‌بینی می‌کنند.

این عادت‌ها بیشتر از پلتفرم اهمیت دارند. برندی که Inventory Planner را با نظم و انضباط در بهداشت داده‌ها اجرا می‌کند، عملکرد بهتری نسبت به برندی دارد که پلتفرم‌های سازمانی را با ورودی‌های ناسالم مدیریت می‌کند. انضباط عملیاتی ضرب‌کننده‌ای است که هر پلتفرم معقولی را به یک عملیات موجودی قوی تبدیل می‌کند و عدم آن چیزی است که باعث می‌شود پلتفرم‌های گران‌قیمت کمتر از پتانسیل خود عمل کنند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون یکپارچه در کسب‌وکارها مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی، و یک موتور کامل سرمایه‌گذاری. با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به صورت جهانی فعالیت می‌کند و به 21 بخش کاری با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com کسب کنید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسب‌وکار خود پاسخ دهید. ظرف 24 تا 48 ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-powered-inventory-tools-powering-e-commerce-brands-running-multi-warehouse

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research