在服务后市场的配件供应中，企业面临的最大挑战就是库存错配，即客户所需的配件没有在正确的时间，以正确的数量，出现在正确的地点，库存与需求不一致，客户需要的配件缺货，企业存储的配件客户不需要，不仅失去商业机会，还会导致客户不满甚至流失。
由于配件库存采用的是“守株待兔”的备货模式，先把客户可能需要的配件放进仓库里，然后坐等客户上门，这很容易产生库存错配。一旦预测的“配件需求”与实际情况不符，企业就会陷入两难境地：库存不足会出现缺货，导致客户不满；增加库存又会产生过剩，造成呆滞浪费。
杰出的库存计划必须基于数据，而不是经验
计划是库存管理的灵魂，库存放对了，意味着利润回报、资金周转和客户满意；可是如果库存放错了，就会出现呆滞损失、资金占用和客户不满。可惜，多数服务企业的配件库存计划都是基于经验，而非数据，当企业规模小、配件品种少时，依靠经验还能够对付，特别是在增量市场，配件需求强劲。当配件品种越来越多，替代关系越来越复杂时，就必须依靠系统和数据来做库存计划。
人们习惯于依赖经验，以为那是唯一靠得住的方法，岂不知那最不靠谱，依靠经验做库存计划就如同凭运气去赌博，最后的输家一定是你。
幸运的是，我们生活在大数据和人工智能时代，数据中隐藏着客户需求的DNA，通过模型和数据分析，我们可以更准确地预测需求，做好计划。
放弃“要什么，有什么”的库存理念
很多过剩和呆滞都是担心缺货而盲目增加库存造成的，所有的过剩，都是从短缺开始；而所有的短缺，最终都以过剩收尾。缺货和过剩是一对“孪生兄弟”，库存过剩和呆滞越严重，发生缺货的情况也越频繁。
人们以为库存越多，配件现货率就越高，这是一种不正确的线性思维模式，无论放多少库存，都无法避免配件缺货，重要的不是做到要什么有什么，而是避免那些对客户影响大的配件缺货，该存的配件要存足，不该存的配件不要存。
只有接受不常用配件缺货，才能保证常用配件有货，库存计划不能用“一刀切”的策略，常用配件要多存、存足，设置高安全库存量；不常用配件要少存、不存，安全库存量要小，甚至为零，从而优化库存结构。
收集数据，使用模型和算法做库存计划
收集数据，分析问题，找到模型，通过算法才能最终有效地解决库存呆滞问题。
（图片来自网络）
库存计划的最大挑战在于：配件需要预先采购入库，才能保证现货率和客户满意度。配件库存是静态的，而客户需求是变化的，如何让静态的配件库存跟上动态变化的客户需求，数据挖掘是唯一可以依赖的工具。
根据库存数据的变化，找到需求变化的趋势和规律，从而更准确地做好库存计划，才能避免库存错配，降低企业的损失。一旦资金被无效库存占用，就无法提升配件现货率，因为每家企业的资金都是有限的。所以，使用数据、软件和系统，才能最大限度地避免库存错配，降低呆滞损失。
服务企业要努力平衡配件现货率和库存周转率，平衡客户满意度和投资回报率，切忌片面追求某一个指标，那样必定会影响另一个指标的达成。
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