人工智能在库存管理中的应用

引言

人工智能迅速渗透到各行各业，其中受影响最大的领域之一是库存管理。库存AI是指应用或实施先进的机器学习技术、预测和自动化，以提升库存跟踪和补货的整体流程。随着供应链网络的不断发展，传统的库存控制方式已无法满足客户对高精度和高效率的要求。AI应运而生，通过需求确认、流程持续监控或其他决策来提供协助。

应用AI技术，将能改善库存管理，最大限度地减少缺货和积压的发生，并合理利用存储基础设施的容量。可以通过数据挖掘来开发预测模型，并利用过去的购买模式和其他决定需求的因素。模型可以进行设计，同时可以使用准确且适当的自动化工具来进行精确的库存补货和订单履行。自动化系统还增加了对库存流的控制，并改善了产品和存储设施的管理。

库存管理中的AI还与其他技术相互作用，例如物联网(IoT)、RFID和区块链，由此产生的可见性提升了整个流程的整体效率。所有这些发展都有助于确保任何企业都能做出明智的决策，从而最终提高公司的盈利能力和客户满意度。

关键技术

机器学习用于需求预测

机器学习算法在需求预测中发挥着重要作用。通过利用历史销售数据、一年中的特定时期以及其他外部因素，例如市场变化或特定促销活动的推出，机器学习模型可以更准确地预测需求。这种预测有助于企业更好地管理库存流，并确保它们不会出现库存积压或在已有库存的情况下再次订购。这些系统具有持续学习能力，能够随着时间的推移不断提升预测的准确性，从而帮助组织做出正确的库存补货和订单处理决策。

物联网(IoT)用于实时跟踪

物联网设备包括智能传感器、RFID、支持GPS的设备，使任何企业能够实时跟踪库存项目。这些技术在监控库存从供应商端到商店/客户，或从商店到客户的移动方面非常有用。在库存管理中应用物联网，可以提供准确查找库存并确定其状况的良好机会，从而降低出错的可能性并改进补货和订单履行流程。

机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化 (RPA) 正在彻底改变库存处理方式，通过自动化库存更新、订单管理和重新订购等流程。通过使用机器人或软件机器人，企业可以提高库存流程的生产力，并最大限度地减少不准确性，因为员工可以专注于需要更多创造力和原创性的活动。RPA提高了从库存中收集到的数据的准确性，缩短了响应时间，并改善了库存管理。

计算机视觉用于视觉识别

AI中可用的自学习计算机视觉技术在库存管理中非常有用，可以识别产品、检查库存以及确认产品状况。借助嵌入AI算法的摄像头、无人机或机器人，企业可以立即识别所有库存项，监控其所有操作和方式，并整体确定它们是否处于良好状态。这消除了人眼计数和检查的可能性，加强了库存审计，同时也改进了库存的监控方式。

预测性分析

再订货点管理利用过往信息来预测特定产品的再订货时间。通过分析销售速度、保质期和供应链提前期等有意义的规律，先进的算法会发出特殊的库存补货信号。然后，企业可以利用这些信息，以充足的数量和正确的时间采购产品，从而确保所有客户都能获得所需产品，而不必等待，也不会积压他们后来发现不流行的产品，从而将多余的成本转嫁给客户。

区块链促进供应链透明度

区块链在库存管理中提供了透明度、安全性和不可篡改的数据库，其中存储了系统中的所有数据。当区块链集成到基于AI的框架中时，库存的每一项操作都可以被记录和验证，并提供有关供应链和产品所有权的独特数据。这建立了供应链合作伙伴之间关系的信誉，降低了欺诈的可能性，并通过安全的数据备份能力提高了所有权跟踪。

优点

提高库存准确性

AI赋能的系统可以减少人为错误，从而提高库存跟踪的准确性。物理库存中的效率低下归因于人工计数产生的错误，而人工计数可能效率低下。AI解决方案，特别是与IoT和RFID结合使用时，可以提供实时更新，并确保库存数据始终保持最新。这会导致平均绝对偏差降低，改进库存跟踪，并减少食物浪费，特别是因为许多被跟踪的物品容易变质。

降低运营成本

随着库存控制的自动化，所需人力减少，企业运营也变得更加轻松。AI使供应链工作能够更好地运行，精确预测需求，并自动处理商品购买和补货。这提高了运营效率，通过解决生产中的问题来降低成本，并且只购买必需品。AI系统不仅使公司运行更加顺畅，而且能够随着时间的推移降低总体开支。

提升客户满意度

使用AI有助于确保客户在正确的时间获得所需产品。这有助于提高客户满意度。通过准确预测客户需求并调整商店库存，AI可以减少缺货和延迟交货的情况。实时库存更新确保产品按时交付，从而加快所有交付速度。当产品按时交付并有现货时，客户会继续使用我们的服务，因为他们对我们有更好的体验，从而降低了他们离开的可能性。

更快的决策制定

AI通过利用大数据提供重要信息，使我们能够快速做出决策。利用机器学习工具，我们的算法读取过去的销售数据、客户需求以及其他类型的信息。它们会分析所有这些信息，提前告知我们需要准备哪些商品以及需要多少库存。因此，管理人员可以快速选择行动方案，而无需依赖过时或不足的数据。借助AI工具，流程运行更加顺畅，因为我们获得了实时信息，并且公司能更快地应对不断变化的情况。

优化空间利用

AI为公司提供了智能解决方案，以更好地安排其供应链存储区域。AI程序分析产品的周转速度、包装尺寸以及每件商品的占地面积，从而找出最能有效利用空间的存储配置。它更好地利用了我们的存储空间，从而节省了金钱，并提高了仓库的工作效率。通过实施AI，公司可以选择哪些商品消费者最想要，并将其放置在更靠近工人打包区域的地方。这可以改善他们更快地进行工作流程。

可扩展性和灵活性

AI应用在企业扩展和增长时，没有适应性问题。当公司需要管理更多库存数据并希望执行不同任务时，AI技术可以进行更改并处理更大的数据集和更复杂的作业请求。数字系统可以轻松处理变化的库存订单。这对于客户需求不断变化或业务快速增长的企业非常有用。随着公司不断壮大，AI技术表现出色，并继续可靠地帮助公司找到适合无限需求的系统。

挑战

高昂的运营成本

实施AI需要对技术基础设施进行巨大的经济投资。软件程序商品和熟练的员工。中小型企业(SMB)也可能发现这些成本难以承受。这故意阻碍了实施AI驱动的库存控制结构的可能性。

数据质量和集成问题

AI系统依赖于优质、准确和最新的记录。将人工智能集成到现有的控制系统中可能很复杂。这尤其真实，当处理可能与当前AI技术不兼容的遗留系统时。确保跨结构信息连接的一致性和完整性。它对AI的有效实施至关重要。

运营复杂性

库存控制涉及复杂的策略，包括库存、存储和分销。在这些复杂的环境中部署AI，需要新的规划和对AI响应进行调整，以满足独特的运营需求。这种复杂性可能导致更长的利用时间。如果管理不当，会增加失败的风险。

隐私和安全问题

AI基础设施处理企业和客户数据。并轻松增强隐私和安全方面的担忧。组织必须确保AI解决方案符合统计准确性指南。并实施强大的网络安全功能，以防范数据泄露和未经授权的访问。

抵制变革

习惯于传统库存控制策略的员工可能会发现应用AI技术存在困难。克服组织威胁需要有效的替代管理策略，包括应用程序。培训和SM应用程序。

AI在库存管理中的案例研究

亚马逊的需求预测和库存优化

亚马逊使用经过训练的计算机来预测客户将购买什么，从而更好地控制商品在供应链中的流动。他们将历史亚马逊销售数据与行业模式进行匹配，以调整库存水平。如果进货过多，就会减少发货以节省空间。今天的管理方式使我们的运营更加有效，并加快了客户需求的满足。

沃尔玛的AI驱动的冷库

沃尔玛商店保存着家禽、牛奶、新鲜食品和其他保质期短的产品，并且所有这些都由AI运行。这些设施监控库存移动，使管理者能够及时采取行动，避免产品浪费。增强的仓储效率现在产生了双倍的库存产出，因为工作在这些区域的员工减少了。员工转到了更高级别的职位。

Shein的AI驱动的供应链优化

Shein的计算机系统监控客户需求，并立即更新其交付网络以匹配。通过应用AI，Shein通过识别消费者需求和购买行为的变化来降低成本和运营费用。尽管Shein面临一些环境和道德方面的挑战，但它必须有效地利用人工智能。

CMA CGM与谷歌的AI合作

通过与Alphabet合作，CMA CGM利用AI技术在世界各地创建更智能、更高效的航运。基于他们的合作，他们创建了更有效的交付路线和更智能的存储计划，以节省成本并支持可持续性。此次合作表明AI积极地帮助运营其供应链中的物流。

Gather AI的无人机驱动的库存监控

Gather AI的技术通过无人机支持，帮助公司监控产品在仓库中的实时库存水平。常见的库存任务自动执行，以便公司能够更好地管理库存，所需员工更少。公司在其使用Gather AI的产品后，对其运营管理拥有更详细的控制权。

FPT软件的AI和RPA集成用于制药库存

为了改进所需药品的估算，FPT软件结合了AI和机器人流程自动化(RPA)的工作。Gather的系统通过识别订单错误帮助公司更好地理解客户需求，从而使其预测的可靠性提高了23%。

未来趋势

自主仓库应用

仓库将越来越多地使用自主机器人和人工智能来跟踪库存。使用AI技术的机器人可以更好地、更快地承担分拣、包装和拣选任务，因此人类员工需要参与来完成这些工作。机器人使用摄像头和AI软件来应对仓库空间每天的变化。机器视觉与智能传感器相结合，可以实现即时库存跟踪，帮助雇主完美地跟踪仓库中的物品，并降低运营成本。机器自动化仓库任务的日益普及将极大地改善仓库的运作方式，使其表现更好、增长更快。

需求预测将使用智能AI预测

利用客户过去的交易信息、客户行为洞察以及对不同季节情况的了解，AI系统将帮助公司为需求变化做好准备。我们的业务决策现在能够通过准确控制库存量来预先行动，同时避免多余的物品和短缺。商店和制造商将更加有组织，花费更少的金钱，并使用更少的材料，这样他们的供应商网络就能更好地满足不断变化的市场需求并保持成功。

个性化库存管理

AI工具将帮助公司创建符合客户需求的库存系统。当AI了解人们的购物方式以及国家/地区对什么感兴趣时，公司就可以为这些地方保留某些商品。当企业直接满足客户需求时，客户会更喜欢产品，这有助于他们继续使用我们的品牌，并通过不积压过多产品来节省金钱。电子商务平台使用AI工具向客户展示他们应该购买什么，然后在销售旺季期间确保及时准备好某些商品，这使得与他们购物对每个人来说都更加愉快。

库存协作工具

AI将加快供应链内信息交换的速度，帮助供应商、生产商和分销商立即共享和查看正确的数据。技术的使用将使合作伙伴更容易连接和沟通，向他们展示所有当前准确的库存数量和预测信息。当企业公开共享数据时，所有合作伙伴都可以更好地协同工作，确保产品顺畅流通，防止缺货和积压问题。这些更新使组织能够更好地、更快地运行和协调其供应链。

绿色库存管理

机器学习将通过分析供应链数据中的模式来帮助使库存更加可持续。公司使用算法来减少能源需求，降低浪费，并采取更环保的商业实践。AI系统将帮助企业分析和维护其供应链的碳足迹，同时确保它们遵守生态法规。通过转向环保的商业流程，公司有助于拯救地球，并成为负责任的社会成员。

结论

库存管理对人工智能至关重要，因为企业能够更好地管理其库存，减少错误，并让他们做出更明智的供应链决策。AI开发的新技术通过预测需求、监控库存和处理自动订单来帮助更好地运行供应链。AI实时跟踪库存，以纠正错误，降低浪费，并使所有操作运行得更好。其长期结果优于AI系统造成的麻烦，为企业提供了重要的竞争优势。