通过 AI 库存预测实现全球物流现代化

供应链、物流和库存管理面临着一些实时挑战。人工智能的引入可以通过库存预测带来急需的转型。本博客让我们一睹人工智能影响下人工智能库存管理和物流的未来。

34% 的企业 无意中最终销售了库存中没有的缺货产品，从而导致交货时间延长和客户体验不佳。同样，当他们最畅销的产品库存耗尽时，许多企业都会遭受机会损失。

但库存过剩是最严重的挑战。它可能导致货架上出现未使用的产品，从而阻碍资金并可能导致损失。因此，库存管理和规划对于企业来说仍然是一个棘手的谜团。无法预测需求和物流可能会给企业带来麻烦。

这就是人工智能解决方案可以帮助公司的地方。公司可以通过人工智能库存预测来衡量需求并为全球物流挑战做好准备。

人工智能和大型学习模型 （LLM） 能够提高库存预测的生产力和效率。人工智能可以借助以前的数据分析见解并识别众多市场参数中的模式，这有助于库存预测。

以下是人工智能如何参与库存预测：

LLM 等机器学习模型能够处理组织内可用的大量数据。借助知识图谱，这些数据可以获得见解并识别富有洞察力的模式。公司可以利用历史销售数据、需求模式、季节性趋势以及任何影响库存预测的 X 因素。

人工智能还可以考虑产品或服务的不同特征属性。从大量数据中，企业可以了解产品需求和情境影响，以进行未来预测。人工智能可以考虑产品定价、交货时间、目标客户、销售趋势等属性以及用于喂养和训练人工智能模型的其他属性。

库存管理与当前的市场动态有很大关系。随着全球物流的动荡和消费者需求的变化，人工智能库存预测模型必须跟上实时动态。

深度学习和卷积神经网络可能需要多个参数，例如贸易政策变化、航线复杂性和不同的成本。这确保了与传统方法相比，人工智能预测可以更加准确。

概念验证 （POC），特别是物流，有助于根据预测分析验证贸易动态、消费者需求模式和供应链交货时间等因素。人工智能可以从小处着手，作为概念验证，以识别与库存预测相关的风险或挑战。它可以帮助公司放大、进行调整并获得所需的模型 F 分数。

评估库存预测模型性能的正确指标起着关键作用。库存周转率、订单履行率、准时交货和客户反馈是确保人工智能参与库存预测真正有帮助的一些方法。

AI 见解和 ML 模型可以利用可用的数据和统计数据来发现见解。这些人工智能库存管理见解可以导致有关端到端物流运营的有效决策。

动态库存分配：

不同仓库之间的产品比例分配是库存管理的一个关键方面。动态库存分配是指最大限度地减少仓库持有和运输成本。人工智能可以帮助确定最合适的仓库来存储产品，以便满足最近的大多数客户的需求。

产品的动态库存分配节省了周转时间，同时还降低了交付成本和运营费用。此类仓库可以让公司为任何预测的需求做好准备，从而提供更好的整体客户体验。

AI路线优化：  

人工智能和机器学习还可以通过供应链提供更好的途中帮助来帮助改善物流。通过物流中的机器学习，品牌可以想出最有效的路线，通过最佳的运输媒介及时供应产品。

借助机器学习的帮助，公司可以考虑交通模式、主要障碍和运输成本，为其产品制定最佳供应链策略。

库存管理：

库存管理的一个巨大挑战是缺货。然而，企业经常忽视库存过多，最终导致库存货架上出现库存。库存过剩意味着企业的支出超过了消费者的需求。除非按时出售，否则这些产品往往最终会亏本。

想象一下，库存过剩的商品已经过了保质期或不再符合消费趋势。这些事件可能会给企业带来直接损失。然而，人工智能预测可以通过有效的见解和建议来帮助避免和克服此类威胁。

人工智能需求预测：

人工智能库存预测主要侧重于对持续市场趋势、季节性条件、消费者模式和竞争存在的准确分析。需求预测在合适的人群中推广正确的产品方面发挥着至关重要的作用。它也可以成为制定自适应产品营销策略的关键。

通过生成这些量身定制的见解，该模型使决策者能够做出明智的选择，优化供应链、提高效率，并最终有效满足不同地区的客户需求。

这还不是全部。AI 和 ML 模型在每一步都可以为 AI 库存管理提供更多功能。有很多机器学习用例可以专注于库存检查、战略补货、管理自动化和库存管理建议等领域。

高效的库存管理可以帮助组织提高利润并减少损失。这反过来又使组织能够提供更低的价格和更好的客户体验竞争优势。