2、补货系统。京东的库存补货系统由一个补货模型为基础。补货模型包括阶段性的补货与时间的匹配，保证库存不是一个最大的值而是一个最合理的值。用补货点与安全库存点的逻辑关系来驱动整个补货系统效率的提升。补货模型的目标库存由补货点和备货周期组成。根据上述的销量预测计算出在途物资花费天数的销量及一次备货周期可满足的销售天数，得出目标库存=安全库存+在途物资花费天数的销量+备货周期。同时在补货的过程中纳入成本模型，使整个模型更有效。

　　3、健康库存。几十年前，高库存是所有企业的突出问题，库存规模庞大使得这类企业在之后的几十年间频频倒闭，由此整个行业都普遍开始通过库存管理来降低剩余库存。京东利用其天然的数据收集优势来获得诸如商品信息，库存，销量，采购，促销，内配，供应商退货，销量预测等大数据，进行全销售模拟，促销模拟，采购模拟，调拨模拟，供应商退货模拟等模拟，得出库存健康报告，根据不同的报告，分析现货率，周转率，滞销，下柜等状况，提供促销建议，退货建议，报废建议，调拨建议等措施。以期达到健康库存。

　　4、供应商。作为拥有近60000多供应商的大型电商，京东积极供应商沟通，将京东的补货建议、库存建议发给供应商。并根据其庞大的大数据，进行市场整体分析，竞品市场分析，竞品威胁分析，竞品优劣势分析，促销引流效果分析，促销销量分析，商品流量来源分析，量价模型专题分析，告诉供应商在哪个结点应该降价，配合降价应该做的补货，商品未来周期的分析并参与京东的促销和补货。

　　5、智慧选品及定价。根据大数据下的全网商品数据、京东商品数据、行业报告、行业分析、用户模型和价值来预测的，并在未来某个时间点上，按照一些商品在整个过程中的定位，来做选品的工作。通过大数据分析后的选品模型极为精细。品类价值模型包括收入、利润、流量、用户；品类特征分析模型包括重点、成长、日常季节、小众等；商品生命周期模型分为新品引进、上成长、平稳成熟、淘汰死亡。而在定价方面，大数据用于价格抓取、价格跟踪、量价模型、价格预测、促销信息、降价监控等方面，定价的过程中考虑最大利润化、库存周转及处理滞销。

　　四、结语

　　由以上分析可以看出，大数据应用于京东库存管理的每个环节。而这些大数据的分析使得如此庞大的存货最大程度上的减少存货量。提高企业销售，并曾加企业的销售利润。大数据在企业存货管理方面更加凸显其优越性。更好的为企业提供数据并分析得出企业的存货量，销售量等一系列指标。但就目前而言，大数据在存货方面的应用较适合大型企业。而中小企业则需要大数据下的库存管理与传统库存管理相结合。

　　参考文献：

　　[1]程平，徐云云。大数据时代基于云会计的企业库存管理研究[J].会计之友，2015,06:134-136.

　　[2]陶雪娇，胡晓峰，刘洋。大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013,S1:142-146.

　　[3]张晓蕾，范晓明。浅谈大数据时代下的财务管理[J].商场现代化，2014,02:166.

　　[4]吴雅轩，刘建基。企业管理视角下大数据应用价值的探究[J].商场现代化，2014,22:110.

　　存货管理论文 篇14

　　摘要：要规避企业存货管理带来的风险，就应该根据企业特点制定出合理的存货周转流程，利用现代化手段掌握详细的管理信息，并加强对企业采购的内部会计控制。只有这样，企业财务管理才能够防范企业财务风险，实现企业最大化利润。

　　关键词：存货管理；风险成因；财务应对

　　存货指的是在日常活动中企业持有的准备出手的成品或者商品，或者是在生产过程中的在成品、在生产过程中所需要耗费的物料等等。在企业的流动性财产中，存货是其中占有较大一部分比重的。存货在经济学中具有自我膨胀的性质，它的价值不断发生贬值。

　　企业经营过程中，资金的流动运转代表着一个企业的发展运行状况，如果企业的资金周转上一旦存在问题，将会给企业带来各种无法避免的经济危机。这也并不说，企业所持有的存货越少越好，而是说企业所持有的存货要能够满足企业正常运转的需要。如果存货过多，无形之中增加了企业负担，间接的压缩了企业利润获得空间。如果存货过少，会影响企业运转组织。对于存货的管理应该以企业的战略性作为导向。对于存货的管理本身处理管理层面的供应环节，但是目前对其的管理已经走向了精度化，存货就是为了满足生产和销售过程能够降低成本，缓解其在市场中所遇到的风险。因为作为存货而言，其每一个环节都存在着很多风险，因此，存货管理对于企业发展来说具有着重要意义。