어떻게 효과적으로 재고를 축소합니까?

소립강

중국 의류 구매자 포럼 전문가

중국

구파 일선 관리 수석 고문

북대 일본 연구센터 특약 연구원

기자: 의상을 만드는 사람들이 많다고 해서 디자인부터 생산까지 모든 단락을 꼼꼼히 고려해도 시장 맥박을 정확하게 통제할 수 없다고 말했다.

재고 난제는 불가피하게 재고를 줄이는 방법이 있습니까?

소립강: 나 개인적으로 관점이 있다:

구파 일선

기자: 상품 판매 통계 외에 어느 단계에 데이터 분석이 필요합니까?

소립강: 상품, 판매, 진열, 매 단계마다 데이터 분석이 필요합니다. 이것은 상품 관리에 편파되기 위해서입니다.

만약 한 브랜드의 봄 여름 상품의 편차율은 20%로 데이터 분석을 통해 상품이 발생할 수 있는 문제를 조정하고, 그해 추동 화물 편차가 15% 하락했을 수도 있다. 다음 해의 봄 여름은 10%로 하락했다...

나선형 상승의 편향작용을 실현하고, 편차율이 점점 떨어지면서 기업의 효율도 높아지고 있다.

현재 국내 의류 기업들이 보편적으로 사용하는 소프트웨어가 실현되지 못하는 것이다.

복장 기업은 경영 과정에서 최소한 세 가지 기능이 필요한 소프트웨어, 생산 관리 소프트웨어, 둘째는 관리 소프트웨어, 3은 재무 관리 소프트웨어다.

현재 국내 생산 관리 소프트웨어와 재무 관리 소프트웨어의 기술은 상대적으로 성숙했으나 진정 관리 결정을 운영하는 학과 소프트웨어는 드물다.

9파일라인이 이번에 개발한 관리 소프트웨어는 이 문제에 대해 더욱 정밀화된 관리 이념으로 상품을 모듈로 관리한다. 단순히 기록품은 무효, 없는 전과정까지, 이 과정의 데이터를 깊이 파헤쳐 분석하는 것이다.

예를 들어 한 물건은 우선 창고에 들어가서 잠깐이나 장기간 체류링에 들어간다. 그리고 창고에서 터미널까지 터미널까지 진열전시 코너로 진열되어 판매가 될 때까지 진열되어 있다.

상품은 없어졌지만, 이동 상태의 데이터 정보는 보류되고, 결계층까지 반영된다.

기자: 그럼 데이터분석은 상품의 정확성을 보장할 수 있을까?

소립강: 판매하기 전에 이 화물과 시장의 수요를 긴밀히 접합하는 사람은 없다.

데이터분석의 의미는 상품과 시장 수요가 편리되면 데이터 분석을 통해 상품이 존재하는 문제를 지적할 수 있으며, 다음 상하 트럼프에서 기업은 이러한 문제를 수정할 수 있으며 상품의 무한한 시장 수요를 추구할 수 있다는 것이다.

신브랜드 A 가 3월 100만 위안의 상품을 포함10품종류중 15만 짧은 티셔츠와 10만원롱 바지를 매매매매매매매10만이 포함, 이 시즌품품품품판매마마마마세데이데이데이데이데이에 짧은 티티가 10만에 달달달달66%, 긴바지 판매9만 90%, 소화비율이 90%, 품품품매매매매매금액은 82만2만, 전체 소화비율이 82%, 이 데이종합비교비교비교비교돼 단단티셔츠의 수치는 전체소화소화소화량이 전체소화율이전체소화률보다 낮고, 문제가 전체 소화량이 너무 낮은 경우, 상품량이 과과과시간 과도딜딜딜딜 수 등 666%, 긴 질이 66%, 긴 바지가 666%, 오랜 기간 증가증가증가증가증가증가증가증가증가증가증가증가률 이 너무 오랜 기간 완완완결과가 가장 큰 것은 상품 수량이 부족할 수 있다.

기자: 9파일라인 관리 소프트웨어가 있었지? 그냥 앉아서 상품을 고려할 필요가 없었나?

소립강: 물론 아니지요.

소프트웨어는 프로그램화된 것이며, 하나의 데이터 분석 결과를 나타내는 동시에, 이 결과가 발생할 수 있는 원인이 어떤 원인인지 구체적으로 그 원인 중 어떤 것인지, 또 조작 인원이 하나씩 배제해야 한다.

자동차가 고장이 나서 수리자들은 차주를 통해 반영되는 현상을 통해 자신의 전문지식과 경험을 통해 문제가 발생할 수 있는 부품을 열거한 뒤, 각종 검사를 통해 결국은 고장 원인을 찾아내고 수리했다.

또 기후변화 같은 비정상적인 요소도 자동정보캡처해 더 정확한 분석결과를 얻을 수 있다.

예를 들어 2010년 5월 평균온도는 25도로, 이 데이터는 2011년 5월 28도로 상승했으나 2011년 5월 출시되기 전에 소프트웨어가 제시한 분석 결과는 2010년 5월 관련 데이터정보에서 유래되었기 때문에 더 정확한 상품 분석을 받아야 한다. 상품 전엔 미래의 온도 변화를 알아보고 지난해 이 온도 아래의 데이터분석결과를 참고해 이 시간대 상품 계획을 조정하고 정밀화된 상품관리를 이뤄야 한다.