Единица хранения запаса (SKU)

Синонимы: Единица складского учёта, Stockkeeping unit

SKU (Stockkeeping unit) — единица хранения запаса. В информационных системах каждому SKU присваивается уникальный идентификатор, который может содержать цифры и буквы.

Каждая компания самостоятельно определяет количество символов и правила назначения SKU конкретному продукту. Например, можно использовать устойчивые сочетания двух букв в начале кода для обозначения производителя, или договориться, что два последних символа обозначают цвет товара. При этом рекомендуется не ставить в начало кода цифру 0, т.к. компьютерные системы могут отбросить её, и прочитать код «012345» как «12345». А для минимизации ошибок чтения человеком желательно не использовать в кодах SKU буквы, похожие на цифры — например, О или I.

У этого термина есть два варианта использования. В первом случае под SKU подразумевается товар или сырьё и материал с уникальным набором характеристик. Так, например, юбка одной и той же модели, представленная в трёх вариантах цветов, будет считаться тремя разными SKU.

Во втором случае под SKU подразумевается сочетание «конкретный товар в определённом месте». Тогда синяя юбка, хранящаяся на складе в Москве, и синяя юбка, хранящаяся на складе в Самаре, будут считаться двумя разными SKU. Для обозначения разницы к числовому идентификатору SKU добавляют @ и обозначение локации, которое может быть как числовым, так и буквенным.

В бизнес практике в подавляющем большинстве случаев термин SKU используется в первом его значении, и тесно переплетается с понятием «наименование» или «артикул». Говоря, что компания управляет пятью тысячами SKU, обычно имеют в виду, что компания закупает/производит/продаёт пять тысяч наименований продукции, без уточнения, в каком количестве мест могут находиться запасы этих наименований.

SKU группируются по общим признакам в товарные группы или категории товаров. Современные системы прогнозирования спроса и поставок, например, Loginom Demand Planning, дают возможность проводить анализ и составлять планы одновременно и на уровне SKU, и на уровне товарной категории. Такой подход позволяет максимизировать точность прогноза даже на длинных горизонтах времени.