在企業MRO采購過程中，零庫存是十分理想的狀态，然而卻沒有幾個企業能夠實現，隻能靠自己或者借助第三方平台準備一些自己的庫存，而一定的物料庫存是十分必要的，既能夠滿足日常使用，又能滿足應急需求。

但是如果物料庫存備錯了不僅會耽誤生産經營進度，還會導緻資金占用和呆滞庫存，所以該如何決定庫存種類和數量呢？如何進行需求預測和庫存計劃？

MRO采購物料有很強的重複性，但卻也有随機性，受市場波動影響很大，而且由于原材料特殊，價格波動也不小，做需求預測時必須将這些因素考慮在内。例如：當企業進入一個新市場，推出一款新産品，服務中零件需求就會與近期整機銷量有着很強的相關性，在預測時需要很高的靈敏度。除此之外，企業的促銷活動的影響也要考慮在内，如果簡單地根據最近幾個月的銷售數據來做需求預測，很可能會庫存過量，造成積壓和呆滞。這時的需求預測就要降低敏感度，最好綜合以往的需求進行考量。

同時在預測過程中也可以用到移動平均法，以此計算過去一年中MRO工業品的需求量，能夠有效消除預測中的随機波動，因此計算結果能夠作為市場需求的預測基準。考慮到預測靈敏度，可以對曆史數據設置不同的加權系數，比如：可以把最近4個月需求的權重設為60%，而之前8個月需求的權重設為40%，以增加預測對近期需求變化的響應度。同樣，也可以用移動平均法來計算過去12個月需求量的方差和标準差，按照不同的權重和響應度計算安全庫存。當需求波動非常大，變化非常快的時候，在一定程度上就可以通過安全庫存來滿足需求。

在需求預測中，預測的靈敏度經常與準确度相矛盾，靈敏度高了，準确度就可能下降;準确度高了，靈敏度就不會太高，并非數據越多，時間越久，預測越準确。所以，需求預測往往要兼顧靈敏度和準确度才能得到較好的結果。

顯然，僅僅依靠人力進行需求預測是不夠的，人的經驗和水平參差不齊，企業必須向數字化轉型，通過建立零件庫存管理模型，用數據驅動需求預測，才能改善庫存計劃效率，讓數字化成為企業的核心競争力，通過對零件需求的曆史數據進行分析和挖掘，用大數據的方法預測未來的零件需求。

以上的方法對于涉獵互聯網的企業十分适用，但是對于工業、建築、工程等較為傳統的企業來講并不簡單，這種情況下可以選擇借助第三方平台，選用平台也有講究，什麼樣的才能當做庫存？那麼一定是要求平台有現貨，交付時效有保障的，工輔采gfc就是這樣一個平台，線下實體倉貨一體店與線上交易并行，支持企業在線上積極選購的同時，也是作為倉庫儲存使用，并且平台的智能備貨以及路線規劃全面保障交付時效與質量。

實際上依據需求預測而制定的庫存計劃，目的就是要滿足企業的需求，提高庫存周轉率，而大數據挖掘正是輔助需求預測的一把金鑰匙。

需求預測的戰略意味着企業的長遠利益，必然犧牲一定的短期利益。可一味聚焦庫存戰略忽略了正常采購過程，也可能會影響企業的正常生産經營，兩者之間需要進行平衡。

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