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没有RFID,算法可以解决库存准确性问题?


作者:林俊奇 编译 来源:RFID世界网 2018-06-26 12:27:04 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:

摘要:一些软件公司向零售商承诺可以在不使用RFID技术的情况下提升门店库存准确率。这非常具有吸引力:零售商无需安装复杂的硬件,无需持续购买标签,算法可以精确地告诉你货架上有什么。但这有效吗?

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  一些软件公司向零售商承诺可以在不使用RFID技术的情况下提升门店库存准确率。这非常具有吸引力:零售商无需安装复杂的硬件,无需持续购买标签,算法可以精确地告诉你货架上有什么。但这有效吗?

  首先,我们来解释一下什么是算法。在计算机科学中,计算机通过一系列预设步骤完成任务。人工智能(或机器学习)则优化了这个过程,可以根据输入数据取得越来越好的结果。因此,就像正常的库存管理系统一样,库存算法会减少库存,也会根据历史失窃率和员工扫描错误率调整库存,以获得更准确的库存数量。

  这有用吗?并不是的。大多数这类系统只是创建新的度量标准,或重新定义“库存准确性”。例如,一个系统会设定±1的库存公差,误差范围内定义为准确,而另一个系统则定义±2为准确。

  通过定义公差,即使库存状况没有改善,库存准确率也会自动上升。但这并不能真正的解决问题。当然,这并不是说这些系统没有价值。零售商可以通过分析POS及退货数据,并根据历史货损率调整库存,从而对库存准确率做出一些渐进式改进。但是,零售商并不能根据这些数据向在线客户展示门店库存情况,它们并不能确保实际有货。

  而与RFID结合工作时,算法则可发挥更大作用。例如,如果门店在三年间每两周通过RFID进行一次库存盘点,那么该门店将得到每个月每种产品种类被盗的平均数量的详细数据,以及每件物品的销售额等有价值数据。这些信息输入到一个优秀算法时,系统将精确地预测库存,并提出改进库存补货的方法。

  Auburn大学院长Bill Hardgrave博士说:“算法很好,但它们依赖于你给他们的数据。市面上不存在一个算法可以完全解决库存准确性问题。”

  不幸的是,许多零售商会选择基于算法的解决方案,希望能够轻松解决库存问题。最终,他们会意识到这些解决方案只会带来微不足道的好处,并不足以实现真正的全渠道零售。

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