我们可能都有体会，制造业运营时间长了，似乎是每家工厂的仓库里面都会有很多常年不用，或者几年才用一次的“老库存”，我们称这部分库存为“呆滞库存”。    首先，我们不得不承认，呆滞物料的形成原因是很复杂的，而不是仅仅“买多了或者生产多了、客户甩单”这么简单 …    是的,不仅仅是电子组装行业,其他制造业,如服装行业都存在同样的问题：客户的需求在不断地波动，而采购/生产是有提前期的，这就不可避免地出现了计划（采购/生产）不如（客户订单）变化快的矛盾。要进可能地解决这个问题，我们可能需要从以下几个方面着手：第一：客户预测的处理。从MRP的逻辑，我们知道这是一个采购与生产的触发器，如何尽可能地提高预测的准确性就成为控制呆滞以及库存总量的关键，但坦白地讲，直到目前为止，我们还没有发现一种方法，一个工具能够帮助我们有效地处理解决这个准确性的问题。但这并不是说我们就要放弃对预测的处理听之“忍”之… 常规的历史数据分析法加上资源存折法考核，可能会客观上“逼迫”市场销售人员加强与客户的沟通，并提高预测数据准确性。这是企业要考虑的一种提高预测准确性的有效途径。第二：生产与采购方面。如果客户的订单一天变化两次（平均12小时变一次），而我们的生产与采购的提前期只有平均12个小时，甚至低于12个小时，我们还怕它变吗？正是基于这种思想，人们在实践中不断地考虑如何缩短采购与生产的提前期问题，以及提高灵活性问题 …于是，如何缩短生产准备、转型时间，如何与供应商谈判做VMI等方法或工具应运而生。这里一个很重要的问题就是如何控制生产的节奏与预测的波动节奏之间的关系。第三：原材料的库存策略问题。相信大家一定会同意，A类物料的库存与采购策略肯定与C类是不一样的 … 如何根据自己企业的实际情况，设置合理的库存结构就成为一个关键。    第四：产品生命周期的管理：产品要结束，设计改变要发生，如何预先警告相关需求与供应链(Demand-Supply Chain Management)各个环节并使之采取有效措施是个关键。给大家举个例子：同样是做手机主板PCBA的组装生产的，一种型号的产品要结束的时候，有人可以把多余的物料控制在几个美金的水平上，有人则只能控制在几万美金的水平上，这在EMS行业里面是常见的一种能力比较 …     第五：库存数据的准确性    如果你连手中有多少东西，你都不知道，你怎么去控制库存呢？而这个看似简单的问题在实践中确是很容易被忽视或很难做到的… 库存数据的动态准确性达到95%以上就是很高的水平了，但问题是对于那些要结束的产品/物料，95%的准确性是不是就可以接受了呢？大家可以自己去想。