多年来，很多从事配件业务的企业都是依据经验来做库存计划，这种做法造成了很多问题，企业经营时间越长，库存积压问题越严重，因为配件种类越来越多，机型十分复杂，依靠经验和感觉来做库存计划，就好像靠运气下赌注一样，真的不靠谱。
利用大数据和数智化，能够更好地计划库存，帮助企业健康地发展。反之，依靠经验的库存计划与科学的库存计划相比，就像是赌徒与赌场的较量，前者靠的是运气，后者依靠的却是概率论和数理统计。
为什么长期来看赌场总是挣钱，而赌徒总是赔钱呢？这个问题可以用大数定律来解释，因为赌场内所有项目的概率都是有利于赌场而不是赌徒，只要赌场的营业时间足够长，吸引下注的赌徒足够多，那么赌场赚到的钱肯定要超过赌徒。
在1981年“超级碗”比赛中场施利茨公司举办的啤酒品鉴会上，他们为什么会邀请100位而不是10位啤酒爱好者来参加盲品呢？这个问题可以用大数定律来解释，图1、图2和图3是盲品测试的概率密度函数，测试人数分别为10位、100位和1000位，X轴列出了可能出现的各种结果，Y轴则代表对应出现的概率值。
图1：10位盲品者选施利茨啤酒的概率曲线
图2：100位盲品者选施利茨啤酒的概率曲线
图3：1000位盲品者选施利茨啤酒的概率曲线
由于不同品牌啤酒的口感差不多，盲品过程类似于仍硬币，每位盲品者选择施利茨的概率都为50%。随着盲品人数增多，越来越多的预期结果向中间集中，而出现位于曲线两端极端情况的概率则快速降低，说明样本越多，发生小概率事件的机会越少。
在不同盲品人数条件下，超过40%米凯罗啤酒爱好者选择施利茨啤酒的概率分别为：
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，看似风险巨大的施利茨啤酒品鉴会，实际上成功的概率非常高，而“盲品”产生的悬念，让施利茨啤酒完成了一次非常成功的广告营销活动，可以说概率论和大数定律的威力确保了施利茨活动的成功。
配件库存计划的准确性，同样也受到大数定律的约束，快速周转配件的需求量大，数据样本多，准确预测的概率高，库存计划的难度低；相反，慢速周转配件的需求量小，准确预测的概率低，库存计划难度高。无论如何，概率论和数理统计为解决配件库存计划的不确定性，改善配件库存错配提供了强大的工具。
库存计划要学习赌场，而不是赌徒，永远不要低估配件业务的可重复性，建立需求的数学模型，对配件出入库数据进行挖掘，科学地预测未来的需求，计算并对比每一种配件实现销售和产生积压的概率值，最终决定是否要存储这种配件以及存储的数量。
这种做法更加科学，不仅能更好满足客户需求，还能避免库存错配的浪费，而这一切都得益于大数定律的威力。亚马逊前首席科学家安德雷斯·韦思岸说：“数学家突然变得性感起来”，因为大数据正在成为企业新的增长引擎。
随着科技发展，企业都积累了海量客户数据和产品使用数据。不幸的是，很少有人知道如何使用这些数据，如何利用数据为客户画像，如何挖掘数据来指导企业的营销活动，这正是企业未来发展的机会。
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