库存管理及时准确地反映各种物资的仓储和流向情况,可以为企业的生产管理和成本控制提供依据。通过对货物的各种信息进行即时的采集、分析和处理,可以使企业实时动态的库存管理成为现实。在云会计平台上,前端的物联网技术能够实时采集数据,后端的大数据分析中心对数据进行分析与处理,为企业的库存管理决策提供支持。在分析大数据时代云会计对企业库存管理在成本、控制、管理水平等方面影响的基础上,结合大数据、云会计和物联网的技术特征,考虑企业当前主要的库存管理需求,本文建立了由云会计平台、大数据分析中心、库存管理等核心模块组成的大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型,如图9-14所示。
在图9-14中,企业库存管理决策所需的库房信息,如仓库信息、货位信息、物料信息和出入库信息等,可以通过物联网技术借助云会计平台进行实时搜集;决策所需的其他大数据源,可以通过互联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介,借助云会计平台从企业内部、交易所、事务所、外部市场、银行等获取。同时,经由大数据处理技术和方法(Ha-doop、Storm、Pentaho BI等)规范所获取数据,并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据分析技术提取企业进行库存管理决策所需的财务与非财务数据。大数据分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析,以此来支撑库存管理模块,为采购入库、库房调拨、销售出库阶段实时、准确的决策提供了依据。
1.采购入库
在采购入库阶段,由大数据分析中心结合企业生产情况、外部环境等因素对采购计划、采购数量、采购时间、物流过程等相关采购流程的影响,就公司所接订单、产品或服务的生产周期以及交货的时间等进行分析,并针对企业历史数据的分析以及对供应商信用程度、产品质量、产品价格等的综合分析,制定出合格供应商名册向企业推荐最优供应商。采购部门则根据分析结果按照企业需求制定出科学的采购计划与选择适合并满意的供应商。完成供应商选择之后要进行签订采购合同、发出订购单,供应商确认订购单、根据订单交货等步骤,
图9-14 大数据时代基于云会计的库存管理框架模型
这一过程需注意明确合同内容,明晰产品信息与双方责任。在最后一个部分即进料检验及入库阶段,由射频识别技术(RFID)识别出产品的品牌、规格、型号以及供应商的检验合格标识(在物联网技术下,产品都带有唯一电子标签)之后方可入库,若有检验不合格者,根据标签自带的生产信息退回至供应商处,并根据采购合同的条款或退换货物或进行赔付,退换后的货物同样要进行这一系列的检验过程,直到合格后入库。(www.xing528.com)
2.库房调拨
在库房调拨阶段,模型采用完全共享策略,即某仓库库存水平一旦无法满足当前订单,而采用调拨方式可满足时,可从其他点调拨,要求调拨点的当前库存能满足需求点的订单需求量。由于云会计前端的物联网可以得到企业各仓库的库存信息,这样在任何仓库发生存货预警时,都可以向后端的大数据分析中心实时反馈请求调拨信息。对请求调拨信息进行分析之后,按照最小费用策略确定存货的调拨点与调拨量,并向该仓库发布调拨信息,以此在各仓库间完成存货的相互补给。在各仓库不能满足库存需要或者调拨成本过高时,库存信息将直接向总部反馈,由总部完成存货的分配。最后将调拨结果经由大数据分析中心向仓储管理部门进行汇报。
基于云会计的库存调拨模块将企业的分布式库存连成了一个有机整体,不再是单独的仓库管理,可满足大中型企业库存实时性的问题,便于整体优化及一体化管理。大数据分析中心为各仓库的信息共享提供了技术支撑,物联网技术的运用为掌握各仓库的实时信息提供了有力保障,可为企业节省时间与成本。
3.销售出库
针对企业的销售出库,销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令,当指定仓库接收到发货指令之后,带有RFID的货物将被发往指定地点,同时,货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈,以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后,将会再次向大数据分析中心反馈信息,并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息,从而完成整个出库过程。
大数据已成为企业新型的战略资产和企业核心竞争力的重要基础,可为企业的经营决策提供重要的支持。大数据、云会计和物联网技术能为企业搜集、分析、处理前端数据,并获取到同行业与相关行业的数据信息,这必然会对企业传统的库存管理方式产生较大的影响。
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