机器学习在库存管理中有哪一些应用

对于积极进取的企业来说，了解影响库存管理的关键因素非常重要。任何与库存打交道的企业都将意识到管理库存水平，优化库存空间，处理不准确的库存预估，管理闲置和多余库存，以及将货品以提高客户满意度的方式交付给客户的困难。尽管这些影响库存管理的因素似乎在一定程度上是不可避免的，但使用机器学习和人工智能等技术可以最大程度地降低无效库存管理的风险，并使企业的业务持续蓬勃发展。机器学习之所以有效是因为实时信息被收集并用于改善预测，优化资产并降低损失风险。

01-追踪库存

在当今的许多行业中，使用机器学习来最小化影响库存管理的因素呈现出一种日益增长的趋势，比如，企业使用机器学习提高库存跟踪准确性，优化库存存储并提供透明的供应链信息，这些只是企业可以利用这项新技术的众多方式中的一部分。

通过机器学习再加上及时更新的数据输入，可用于调整预测软件所做的计算和预测，这意味着这种软件使用的越多，也将得到更多的优化与改进，也就越能够贴近客户的业务需求。这种思路同样可以用来优化跟踪技术在库存管理中的预测性能，并为未来的库存规划提供更准确的数据。

02-优化库存管理

对于大多数与库存管理有关的公司来说，大量时间用于改进优化技术。借助人工智能和机器学习，可以精心设计算法以适应企业业务的自定义约束。这可用于改善库存优化，尤其是在具有多个分销地点的企业中。企业还可以调整这些算法模型的独立变量，比方说那些可能会延迟产品交付的因素。就影响库存管理的因素而言，使用机器学习来优化库存空间是一种更有效的库存管理方式。机器学习的使用使得库存管理能够迁移到人工智能领域，这样企业可以将更多的注意力放在产品质量和客户体验上，从而最终改善业务绩效。

03-减少预测误差

在制造业中，牢靠的供应链对于保持稳定的产品可用性至关重要。大多数企业严重依赖“预估”来评判在不久的将来需要多少库存，由于存在预估误差，因此库存过多或不足都有可能发生并使企业客户蒙受损失。使用机器学习技术，可以通过持续更新的数据来调整预测以适合公司库存需求，并可以加入比人工预估更多的因素来做出更加精准的预测。机器学习可用于精简库存，使之保持在一个较低而又不至于影响业务流通的水平，从而减少运输和仓储成本，它还可以预测未来一段时间的库存需求，从而可以指导企业及时补充库存以进行销售。这样一来可以缩短客户交货时间，并最终提高客户满意度。

04-减少闲置库存

影响库存管理的主要因素之一是对库存量的担忧。仅依靠过时的跟踪模型来计算保有多少库存的预测通常是不可靠的。多余和闲置的库存从本质上象征着超过实际需求的资金被占用，这些资金完全可以得到更好地利用。闲置的库存也极有可能受到损坏或被新库存淘汰。库存量下降的前提是对未来需求的准确预测，由于机器学习技术的出现，这种预测变得越来越容易达成。机器学习结合合适的数据，将极大的改善不当的库存管理现象，以确保最佳的业务绩效，最终使客户满意。

05-提高客户满意度

人工智能（特别是在在线零售行业中）的常见用途之一是使用自主机器人与客户进行交互。这种机器人实际上是实时数据和机器学习技术的“融合”，可以通过扫描库存，搜索特定产品或确认交易来帮助客户。虽然这些机器人不是专门针对库存管理的，但通过这种方式使用机器人不但可以改善客户关系，还可以识别低库存水平并提供有关产品需求的深入分析。

为了消除影响库存管理的负面因素，企业可以使用人工智能和机器学习技术来优化库存水平，以避免浪费库存，通过使用数据分析来预测更准确的未来需求，并对库存进行合理规划。机器学习在库存管理中的应用，可以实现为客户提供一致性服务，同时为企业减轻因波动的需求和库存管理而带来的管理压力，从而提升其业务优势。总结来看，企业将库存管理迁移到新技术平台上，会有更多的精力放在客户满意度和产品质量上，从而最终提升企业的业务绩效。

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