多年來，很多從事配件業務的企業都是依據經驗來做庫存計劃，這種做法造成了很多問題，企業經營時間越長，庫存積壓問題越嚴重，因為配件種類越來越多，機型十分復雜，依靠經驗和感覺來做庫存計劃，就好像靠運氣下賭注一樣，真的不靠譜。

利用大數據和數智化，能夠更好地計劃庫存，幫助企業健康地發展。反之，依靠經驗的庫存計劃與科學的庫存計劃相比，就像是賭徒與賭場的較量，前者靠的是運氣，后者依靠的卻是概率論和數理統計。

為什么長期來看“賭場”總是掙錢，而“賭徒”總是賠錢呢？這個問題可以用大數定律來解釋，因為賭場內所有項目的概率都是有利于賭場而不是賭徒，只要賭場的營業時間足夠長，吸引下注的賭徒足夠多，那么賭場賺到的錢肯定要超過賭徒。

在1981年“超級碗”比賽中場施利茨公司舉辦的啤酒品鑒會上，他們為什么會邀請100位而不是10位啤酒愛好者來參加盲品呢？這個問題可以用大數定律來解釋，圖1、圖2和圖3是盲品測試的概率密度函數，測試人數分別為10位、100位和1000位，X軸列出了可能出現的各種結果，Y軸則代表對應出現的概率值。

由于不同品牌啤酒的口感差不多，盲品過程類似于仍硬幣，每位盲品者選擇施利茨的概率都為50%。隨著盲品人數增多，越來越多的預期結果向中間集中，而出現位于曲線兩端極端情況的概率則快速降低，說明樣本越多，發生小概率事件的機會越少。

在不同盲品人數條件下，超過40%米凱羅啤酒愛好者選擇施利茨啤酒的概率分別為：

盲品者10人：概率83%

盲品者100人：概率98%

盲品者1000人：概率99.99999999%

盲品者1000000人：概率100%

所以，看似風險巨大的施利茨啤酒品鑒會，實際上成功的概率非常高，而“盲品”產生的懸念，讓施利茨啤酒完成了一次非常成功的廣告營銷活動，可以說概率論和大數定律的威力確保了施利茨活動的成功。

配件庫存計劃的準確性，同樣也受到大數定律的約束，快速周轉配件的需求量大，數據樣本多，準確預測的概率高，庫存計劃的難度低；相反，慢速周轉配件的需求量小，準確預測的概率低，庫存計劃難度高。無論如何，概率論和數理統計為解決配件庫存計劃的不確定性，改善配件庫存錯配提供了強大的工具。

庫存計劃要學習賭場，而不是賭徒，永遠不要低估配件業務的可重復性，建立需求的數學模型，對配件出入庫數據進行挖掘，科學地預測未來的需求，計算并對比每一種配件實現銷售和產生積壓的概率值，最終決定是否要存儲這種配件以及存儲的數量。

這種做法更加科學，不僅能更好滿足客戶需求，還能避免庫存錯配的浪費，而這一切都得益于大數定律的威力。亞馬遜前首席科學家安德雷斯·韋思岸說：“數學家突然變得性感起來”，因為大數據正在成為企業新的增長引擎。

隨著科技發展，企業都積累了海量客戶數據和產品使用數據。不幸的是，很少有人知道如何使用這些數據，如何利用數據為客戶畫像，如何挖掘數據來指導企業的營銷活動，這正是企業未來發展的機會。