随着信息技术的迅猛发展，大数据已深度渗透到企业运营的各个领域，而存货作为企业的重要资产，其管理内控的有效性，直接关乎企业资金周转、成本控制、运营效益，但传统存货管理内控模式在数据处理能力等方面存在局限，难以适应复杂多变的市场环境。大数据技术凭借其海量数据处理、实时分析、精准预测等特性，为企业突破存货管理内控困境提供了有力工具，这正是深入探究大数据技术，在企业存货管理内控中应用的重要意义所在。

文/毛红萍

一、大数据技术在企业存货管理内控中的应用问题

（一）存货内控流程中数据支撑不足

第一，存货采购环节，用于确定采购数量与时机的数据局限于过往简单采购记录，未涵盖市场供需动态数据、原材料价格走势数据等关键信息，无法为采购决策提供全面支撑，导致采购数量与实际需求可能出现偏差。第二，存货仓储环节，仅记录存货的入库、出库数量及库存结余，缺乏对存货存储环境数据如温度、湿度等的记录与分析，难以判断存储环境对存货质量的影响，无法依据环境数据调整仓储策略。第三，存货领用环节，对各部门领用数据的收集停留在基本的领用数量层面，未关联领用部门的业务计划、项目进度等数据，无法深入分析领用数量合理性，难以有效管控存货消耗。第四，存货盘点环节，数据收集主要依赖人工盘点记录，缺乏对盘点过程中的差异数据进行深度挖掘，如差异出现的区域分布、时间规律等数据未进行收集整理，无法为后续优化盘点流程、改进存货管理提供依据。

（二）关键节点缺乏基于数据的风险预警机制

第一，存货库存水平关键节点，未依据历史销售数据、市场需求预测数据等设定库存上下限预警值，无法在库存过高可能导致积压、库存过低可能造成缺货时及时发出预警，使企业面临资金占用与供货中断风险。第二，存货采购关键节点，没有利用供应商交货周期数据、原材料市场价格波动数据构建采购风险预警模型，难以在供应商可能延迟交货或采购成本将大幅上升时提前预警，影响企业生产计划与成本控制。第三，存货质量关键节点，缺乏对存货在库时间数据、存储环境数据与质量检测数据的关联分析，未能建立质量风险预警指标体系，无法在存货即将出现质量问题前发出警报，导致次品流入生产或销售环节。第四，存货销售关键节点，未结合市场趋势数据、竞争对手销售策略数据对企业自身存货销售情况进行分析，没有设置销售速度放缓、市场份额下降等预警阈值，难以及时调整销售策略，错失销售时机。

（三）数据分析未深入嵌入内控决策环节

第一，存货采购决策时，虽收集了各类市场与库存数据，但未通过数据分析形成采购量与采购周期的最优方案，决策仍依赖采购人员的经验判断，数据仅作为参考而非决策依据。第二，在确定存货存储布局时，未对历史出入库频率、存货周转率等数据进行深度分析，未根据分析结果规划货位与存储方式，布局调整决策缺乏数据支撑。第三，处理存货积压问题时，仅简单统计积压数量与时长，未通过数据分析挖掘积压原因如市场需求变化、产品迭代等，制定的处理策略未结合数据指向的关键因素，决策针对性不足。第四，制定存货安全库存标准时，未利用历史销售波动数据、生产周期数据等进行建模分析，标准设定主要依据惯例，未通过数据验证其合理性与适应性。

（四）大数据应用能力未能覆盖全部内控环节

第一，存货需求预测环节，仍采用传统的经验估算方法，未应用大数据技术整合历史销售、市场趋势、季节因素等多源数据进行预测，大数据工具未介入该环节。第二，存货验收环节，主要依靠人工检验，未利用大数据分析技术对验收标准如质量参数、规格要求等进行动态优化，验收流程未融入大数据应用。第三，存货调拨环节，调拨指令的发出基于简单的库存分布数据，未通过大数据分析实时计算最优调拨路径与数量，大数据技术未参与调拨方案的生成。第四，存货报废环节，报废审批依赖人工判断，未利用大数据技术对存货损耗率、使用年限、残值等数据进行分析，确定合理的报废标准与时机，该环节缺乏大数据支撑。

二、大数据技术在企业存货管理和内控中的应用策略

（一）构建数据驱动的存货内控流程体系

第一，在存货采购环节，整合过往采购记录、市场供需动态数据、原材料价格走势数据等多维度信息，建立采购数据模型，通过大数据分析确定采购数量与时机，让数据全面支撑采购决策，确保采购数量与实际需求精准匹配。第二，存货仓储环节，部署传感器收集存储环境的温度、湿度等数据，与存货入库、出库数量及库存结余数据关联分析，依据环境数据制定并动态调整仓储策略，保障存货质量稳定。第三，存货领用环节，拓展数据收集范围，将各部门领用数量与领用部门的业务计划、项目进度等数据关联，通过大数据分析领用合理性，为管控存货消耗提供数据依据，优化领用管理。第四，存货盘点环节，在人工盘点记录基础上，深度挖掘盘点差异数据，包括差异出现的区域分布、时间规律等，建立盘点数据分析模型，为优化盘点流程、改进存货管理提供数据支持。

（二）建立智能预警机制防控存货风险

第一，存货库存水平关键节点，基于历史销售数据、市场需求预测数据等，通过大数据分析设定科学的库存上下限预警值，当库存接近或超出预警值时，系统自动发出预警，及时提示库存过高可能导致的积压或库存过低可能造成的缺货情况，保障库存合理。第二，存货采购关键节点，利用供应商交货周期数据、原材料市场价格波动数据构建采购风险预警模型，通过大数据实时监测，在供应商可能延迟交货或采购成本将大幅上升时提前预警，助力企业及时调整生产计划与成本控制策略。第三，存货质量关键节点，将存货在库时间数据、存储环境数据与质量检测数据关联分析，建立质量风险预警指标体系，借助大数据技术实时监控，在存货即将出现质量问题前发出警报，避免次品流入生产或销售环节。第四，存货销售关键节点，整合市场趋势数据、竞争对手销售策略数据，通过大数据分析企业自身存货销售情况，设置销售速度放缓、市场份额下降等预警阈值，及时触发预警，辅助企业调整销售策略，抓住销售时机。

（三）推进数据分析与内控策略动态联动

第一，企业在制定存货采购决策时，要对收集的市场数据与库存数据进行多维度分析，并通过大数据建模，生成采购量与采购周期的最优方案，以便确保存货采购决策科学合理。第二，确定存货存储布局时，要深度分析历史出入库频率等数据，并依据分析结果规划货位与存储方式，以便使布局调整完全基于数据支撑。第三，处理存货积压问题时，要通过数据分析全面挖掘积压原因，并结合数据指向的关键因素制定针对性处理策略。第四，制定存货安全库存标准时，要利用历史销售波动数据等进行建模分析，确保安全库存设置精配实际需求。

（四）构建覆盖全流程的大数据内控支撑系统

第一，存货需求预测环节，应用大数据技术整合历史销售、市场趋势、季节因素等多源数据，构建预测模型生成精准需求预测，让大数据工具深度介入该环节，提升预测准确性。第二，存货验收环节，利用大数据分析技术对验收标准如质量参数、规格要求等进行动态优化，将优化结果融入验收流程，实现存货验收环节的大数据应用赋能。第三，存货调拨环节，通过大数据分析实时计算最优调拨路径与数量，使调拨指令的发出完全基于数据分析结果，让大数据技术全程参与调拨方案的生成。第四，存货报废环节，利用大数据技术对存货损耗率、使用年限、残值等数据进行分析，确定合理的报废标准与时机，为报废审批提供数据支撑，实现该环节的大数据应用覆盖。

未来，研究可进一步探索大数据技术与物联网等技术的融合应用，增强存货数据的安全性，同时结合不同行业存货特点，细化策略实施路径，以便持续完善大数据在存货管理内控中的应用场景，推动企业存货管理内控向更智能的方向发展。

（作者单位：苏州中悦百毅光电科研开发有限公司）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬