Inventory Management Statistics – 30 Key Figures Every Professional Should Track

Почніть з визначення ваших трьох найкращих показників обліку запасів і підключіть їх до автоматизованої системи оповіщень. Ваша операція отримує прибуток, коли ви зосереджуєтесь на тому, що рухається, прогнозах, моделях використання та видимості партій. Відстежуйте, що ви регулярно продаєте, позначайте неефективні лінії та скорочуйте надмірності, перш ніж вони виснажать оборотний капітал.

Приймайте узгоджену pipeline даних: витягуйте дані з продажів, покупок і показників використання, а потім узгоджуйте їх із можливостями inventai або іншими. технологія використовувати блоки для створення єдиного перегляду складів і каналів. Мета полягає в зменшенні поганих рішень, спричинених застарілими даними, та узгодженні поповнення з реальним попитом.

Зосередьтесь на конкретних показниках: швидкості зберігання, оборотності, швидкості комплектування, мінливості часу виконання замовлення, витрат на утримання запасів та впливі на маржу. Для кожного, визначте чіткий тригер та практичну ціль. Побудуйте а зручність-driven dashboard, що представляє найважливіші сигнали, щоб ваша команда могла діяти, не переслідуючи шум. Обмежте непотрібні функції, зберігайте потенційних клієнтів і покладайтеся на шаблони founderjar, щоб зберегти налаштування чистим і узгодженим з реальним світом.

Щоб підтримати прийняття рішень, сегментуйте дані за партією, постачальником і каналом, щоб стало очевидно, що спричиняє відхилення. Використовуйте прогнози для передбачення піків попиту та відповідного коригування рівнів обліку запасів. Погана якість даних? періодично проводьте аудити, щоб захистити видимість і довіру в мережі.

most команди недооцінюють вплив автоматизації на роздуття та неефективні напрямки. За наявності правильних технологія stack, ви можете зменшити ручну роботу, покращити терміни виконання замовлень та підвищити загальне використання. Результат: покращення рівнів обслуговування, збільшення продажів та швидке, ефективне прийняття рішень, що підтримує розвиток.

whats the next step? Build a 30-indicator plan that covers sell velocity, stock-keeping accuracy, batch-level loss, and forecast accuracy. Keep it lean; the aim is visibility, trust, and actionable leads that convert into improved margins, while avoiding unprofitable assets. inventai-powered modules can help scale this across teams, while founderjar templates ensure practical adoption.

Статистика управління запасами

Впровадити щотижневе прогнозування попиту та гармонізацію даних POS для зменшення випадків браку товарів приблизно на 20% протягом наступного кварталу.

Переваги включають зменшені витрати на транспортування, покращення задоволеності та зміцнення співпраці з постачальниками. Стратегія, заснована на даних, зосереджується на найбільш впливових показниках, покращує процеси та оптимізує ланцюг поставок.

Зберігайте трансформативний погляд, відстежуючи час циклу, точність прогнозування та час виконання поповнення. Між сигналами попиту та поповненням, питання потребує чіткого управління. Одинаковий стандарт процесу забезпечує узгодженість між командами.

Перерозподіліть надлишок запасів від товарів з низькою швидкістю продажу до ліній з високим попитом, щоб звільнити оборотний капітал та покращити потік.

Прямі дії щодо скорочення відходів: скоригуйте обсяги замовлень приблизно на 15–25% для товарів, що погано продаються, реалізуйте A/B тестування рівнів страхового запасу та автоматизуйте правила поповнення запасів. Це забезпечує зменшення надлишкових запасів та прискорення часу відповіді. Ці кроки забезпечують ясність і зосередженість. Як сказали лідери закупівель, важливе узгодження між процесами.

Наявність надійних даних про оборот та середню кількість днів запасу допомагає інвестувати в цілеспрямоване утримання запасів та швидше відновлення, коли змінюється попит. Використовуйте це для інформування логістичного планування та переговорів із постачальниками.

Виклики включають якість даних, узгодженість між функціональними групами та раптові зміни попиту; вирішення цих проблем знижує ризик та покращує задоволеність. Підтримуйте видимість між складами та каналами, і зберігайте гнучкість стратегії. Інші виклики включають інформаційні ізолятори та невідповідні стимули. Експерти галузі кажуть, що проста модель управління покращує поширення.

Перспектива: зосередження на постійному покращенні допомагає командам бути проактивними та готовими реагувати на зміни попиту.

Відсутність товарів на складі, рівень обслуговування та відстеження коефіцієнту заповнення

Рекомендація: Впровадити централізований, реальний час дашборд, який звітує про повні замовлення, випадки вичерпання запасів та відхилення показників заповнення на всій мережі щодня, із можливістю детального аналізу за категорією, розташуванням та постачальником.

• Цільові рівні сервісу: основні позиції 98%, інші позиції 95%; забезпечити рівень виконання замовлень вище 97% на багатопозиційних замовленнях.
• Щоденний моніторинг для товарів, що швидко розпродаються; щотижневі резюме для товарів, що повільно розпродаються; звіт із розбивкою за категоріями, місцем розташування та постачальником.
• Буфери, що базуються на прогнозуванні: враховано інфляцію та акції; переоцінка страхового запасу щомісяця для зменшення розбіжностей, уникнення надлишку та збереження повного виконання.
• Обробка розбіжностей: якщо помилка прогнозування попиту перевищує 5%, ініціювати переоцінку параметрів поповнення та зобов'язань постачальника протягом 2 днів.
• Акції та кампанії: коригуйте прогнози, щоб передбачити збільшення попиту; координуйте дії з маркетингом, щоб згладити попит та запобігти дефіциту товарів у пікові періоди.
• Оптимізація мережі: використовуйте дані від систем та постачальників для перерозподілу запасів до місць з високим попитом, зменшуючи затримки з виконанням замовлень та покращуючи показник виконання замовлень.
• Стратегія фондового політики: підтримувати повну доставку, мінімізуючи надлишок; розглядати тимчасові акції для переміщення надлишкових запасів.
• Фінансовий вплив: оцінюйте суму заощаджень від зменшення дефіциту та скорочення надлишків; відстежуйте cagr покращення рівня обслуговування з часом.
• Дисципліна та гнучкість: запроваджуйте гнучкі правила поповнення запасів та альтернативних постачальників, щоб підтримувати рівні обслуговування під час збоїв.
• Оцінка та навчання: переоцінка результатів щокварталу; документування навчання у статті для забезпечення міжфункціонального впровадження в галузі та компаніях.

Оборотність запасів, Дні запасів та точки повторного замовлення

Set a proactive policy: target a turnover rate of 4–6x annually and introduce a safety stock buffer to minimize disruptions and problem stockouts. This creates a reliable service level; it will provide a straightforward benchmark for teams. The goal is to align stock-keeping with demand forecasts, ensuring stock availability without tying up capital. For investors and those overseeing operations, a clear target reduces risk and supports a stronger network for businesses.

A crucial calculation shows turnover = COGS / average stock-keeping; days of supply = 365 / turnover. Example: COGS = 2,400,000; average stock-keeping = 600,000; turnover = 4x; days of supply ≈ 91 days. That result leads to predictable replenishment cycles; in faster markets you may need shorter spans around 60–90 days.

Reorder point approach: ROP = demand during lead time + safety stock. If lead time is 7 days and daily demand is 500 units, lead time demand = 3,500 units; safety stock = 1,000 units; ROP = 4,500 units. This threshold leads replenishment decisions before stock-keeping dips into critical ranges, reducing stockouts and customer dissatisfaction.

To implement across the network, base orders on forecasts and adjust procurement plans after each review. Monitor disruptions, seasonality, and demand shifts; increasingly important is balancing stocks across warehouses to minimize excess and gaps. Those steps also improve service and reassure investors, while keeping longer-term costs in check.

Ongoing monitoring and governance: run weekly reviews of days of supply, turnover trends, and reorder points; measure forecast accuracy and seasonality; refine safety stock and reorder thresholds as conditions change. This main discipline supports proactive decisions, optimizing operations and protecting margins while ensuring customers receive products when needed.

Carrying Costs, Obsolescence, and Shrinkage Management

Start by enforcing FEFO across all categories and deploying a weekly shrinkage monitor tied to an accurate space dashboard. This approach can significantly cut holding costs by 12–18% within 90 days, free longer shelves for rising fast-moving items, and reduce waste through better allocation.

Obsolescence risk is controlled with an ABC-like classification: A items reviewed monthly, C items flagged for markdown or removal when aging exceeds the defined threshold. Recently observed trends in demand and supply lead times help calibrate targets and reduce failure and write-offs.

Shrinkage prevention hinges on secure storage, FEFO discipline at pick and shelf, tamper-evident packaging where needed, and weekly cycle counts to catch discrepancies early.

Produce an inventai report that merges turnover velocity, aging risk, supply lead times, loss events, and shrink records; use it to target actions and quantify opportunities.

Space optimization: reorganize shelves to place rising-trend items at eye level, compress slow movers to end caps, and streamline replenishment paths; this improves throughput, frees longer shelf life for fast sellers, and expands usable space.

Perspective and metrics: combine space occupancy, aging rate, obsolescence pace, and loss impact to form a cohesive view; leverage trends and cagr, monitor supply lead, and identify opportunities to improve margins. This approach ensures clearer insight into cost drivers and the impact of decisions.

Implementation steps: adopt FEFO across channels; set obsolescence thresholds; enact weekly cycle counts; generate inventai report; run space experiments; calibrate targets based on cagr and supply lead.

Forecast Accuracy, Bias, and Safety Stock Optimization

Adopt a dynamic safety stock policy anchored to a 95% service target and update it weekly by analyzing forecast errors. This approach yields more resilience with less space, reduces frustration, and helps an american retailer stay ahead of returns and shortages.

Forecast accuracy is quantified via statistics such as bias and mean absolute deviation. Monitor results by product names and channels to identify which names tend to under- or over-forecast, and which segments experience larger discrepancies.

Bias correction: when bias is persistent, apply a bias-adjusted baseline and adjust safety stock accordingly. Whether demand signals shift after covid-19 or due to promotions, use a plan that changes strategy in near real time; this reduces left stock and improves visibility across the network.

Safety stock calculation: SS = Z * σ_demand * sqrt(lead time). For example, lead time = 2 weeks, σ_demand = 5 units, Z = 1.65 yields SS ≈ 11.7 units; adjust further for seasonality, returns, and space constraints. This helps to lower shortages and keep service up while reducing left items and pain in the supply chain.

Software and data: rely on software that consolidates demand signals from stores, online channels, and suppliers; provide visibility to the network; integrate human input for exceptions; ensure that companys can react quickly to disruptions and returns. Use dashboards that show forecast bias, SS levels, and service outcomes.

Implementation steps: establish a cross-functional cadence with demand planners, merchandising, and logistics; assign a human owner for each product family; run scenario tests for demand upturns and downturns; pilot with a small group and scale. This strategy makes companys more capable to thrive after shocks and protect margins. Furthermore, plan for downturns to keep stability during down periods.

Furthermore, continuous improvement is essential: monitor shortages and left stock, adjust parameters, and preserve visibility across the network to reduce pain and boost service. Such an approach aligns with a resilient supply chain that can adapt to changes, including the covid-19 era and beyond.

Excel Adoption: How 23,674 Managers Track Metrics in Inventory Management

To maximize value from Excel adoption, deploy a single standardized workbook across the organization, with clear governance and at least two power users per region. This proactive setup reduces error, speeds up reviews, and drives tangible improvements in daily operations. Among the 23,674 managers surveyed, teams that implemented a core template report higher data quality and faster knowledge transfer.

The template centers on stock-keeping elements such as SKUs, buffer levels, shelf locations, usage, purchases, and reorder points. A dedicated analytics sheet provides a direct view of goal attainment and trends, with conditional formatting to highlight risk levels.

• Data model and input controls: use an ordered data-entry system with drop-downs for SKU, location, and supplier; include a buffer field; implement data validation to reduce error and ensure complete records.
• Analytics and dashboards: pivot-driven analytics layer, charts for daily usage, weekly throughput, and reorder frequency; set goal metrics to monitor performance against targets; this approach improves decision-making and lowers waste.
• Operational routines: daily checks take minutes, weekly reviews consolidate into a single page, usually hand-operated but scalable; second-level checks ensure accuracy and transparency.
• Risk management and governance: track risks such as supplier delays, demand shifts, weather disruptions, and stock-keeping gaps; maintain an audit trail and rollback options to protect data integrity.
• Implementation and benefits: according to the dataset, teams that move from ad-hoc sheets to a complete workbook see faster monitor of usage, smoother purchases, and transformative gains in process discipline; benefits include lower carrying costs and reduced waste.

1. Define data model and fields: SKU, location, supplier, purchases, usage, reorder, buffer, shelf, and weather-adjusted demand.
2. Implement controls: data validation, drop-down menus, and error checks to guarantee accuracy and prevent misentries.
3. Develop analytic sheets: pivot-driven dashboards, analytics charts, and direct links to the reorder workflow to shorten lead times.
4. Set governance: assign access levels, enforce naming conventions, and maintain an audit trail; monitor usage and update documentation regularly.
5. Roll out training: appoint two internal champions per region and conduct hands-on sessions; ensure continuity even after staff changes.
6. Review and iterate: run a monthly refresh, compare results against goal benchmarks, and adjust buffer and reorder thresholds accordingly.