快时尚在中国市场的库存管理

快时尚品牌在中国市场存在过量库存的现象，无非就是几种原因导致的：不准确的市场需求预测，快时尚企业的各部门之间的信息共享不够充分和 流系统不充足。为了解决库存过剩的问题，以下是几种方法和手段。

1、增强市场预测的准确性

不准确的预测结果可能导致快时尚产品的短缺或高库存。大数据和人工智能技术的快速发展加速了服装行业的发展，因为它提供了信息的增长，并显著影响消费者的行为和快时尚公司的运营。另一方面，快时尚产品具有生命周期短、需求不稳定、不可预测性等特点。准确的需求预测对快时尚公司的盈利能力至关重要，因为这将使它们的运营更具灵活性。目前有几种常用的时尚预测方法:人工智能预测法、统计预测法和混合预测法。

人工智能技术在快时尚销售预测中应用越来越广泛。人工神经网络(ANN)是一个先进的人工智能技术,它预测模型具有较高的预测精度,预测时间较长,因为它基于使用梯度学习算法。此外，有结果表明，灰色方法(GM)被认为是处理历史数据不足的时间序列需求预测问题的一种有效的人工智能方法。另一个重要的发现是基于模糊逻辑的模型能够更好地识别输入数据中的非线性关系，这使得该模型在快时尚需求预测方面表现良好。与早期的研究结果相比，人工智能方法通常需要大量的预测时间和足够的历史数据基础。该方法适用于中小型快时尚企业的批量预测。例如，快时尚品牌从阿里巴巴和亚马逊等公司获取客户数据，然后使用人工智能算法预测其产品需求和管理库存。

快时尚公司利用信息技术收集大数据，然后使用统计模型来预测其产品的需求。该策略主要依靠历史数据对时间序列趋势进行回归分析。例如，沃尔玛开发了一个名为Data Café的分析中心来处理大量数据并实时解决库存问题，它可以建模、操作和可视化200多个内部和外部数据流。统计预测方法虽然操作简单、实现方便、计算结果快速，但更适合需求稳定的产品的预测。一旦需求受到外部因素的影响出现波动，预测的准确性将大大降低。研究表明，该方法能够在需求稳定的基础产品预测中取得较好的效果。

现在人工智能结合统计模型的市场预测方法更加广泛地被使用。例如，谷歌Trend是一款将大数据收集和分析与人工智能操作相结合的工具，可以对时尚产品的消费者进行预测。快时尚公司使用谷歌Trend来预测其产品的未来需求，以确定其营销活动的有效性和在线消费者参与。

2、有效的信息系统

一个完整的企业资源规划(ERP)和仓库管理系统(WMS)系统是服装行业中大型快时尚企业所必需的。快时尚品牌需要通过互联网、实体零售店、app等渠道为产品下单提供便利，还需要处理产品退货、反馈等售后服务问题。ERP通过后台功能创建主数据环境，然后通过自动化优化库存。这意味着库存管理系统与订单仓库流程相连接，以确保对产品的接收和交付进行适当的监控。同时，WMS管理终端调度、路径选择优化和交叉对接。这使得快时尚产品的库存管理更加容易。然而，这些发现并不适用于整个服装行业。建议对服装行业的中小企业进行进一步的研究。

其他文献探讨了中小型快时尚企业可以使用POS集成的库存管理系统来提高库存管理的准确性。研究发现，每当产品被订购到店时，库存管理系统会通过POS集成自动更新库存管理系统，从而提高盘点的准确性。管理人员可以通过定期更新数据来减少实际计数的次数。这个结果可以用以下事实来解释:产品的销售量、直接运输到商店的库存数量以及从配送中心到商店的WMS数据对物流经理来说是至关重要的。利用这些数据可以有效地分析库存状况。

3、快速反应战略

敏捷力对于服装行业很重要，因为它代表了在短时间内对时尚趋势做出快速反应的能力。在供应链中，零售商和制造商建立合作关系，利用信息技术对库存进行高频低量控制。

快速反应战略主要应用于服装行业的物流和生产过程中。快速反应策略的主要作用是提高零售商从选择产品到更换产品的响应时间，帮助快时尚企业降低库存成本，从而大大提高库存周转率，有效解决库存过剩的问题。