對于積極進取的企業(yè)來說，了解影響庫存管理的關鍵因素非常重要。任何與庫存打交道的企業(yè)都將意識到管理庫存水平，優(yōu)化庫存空間，處理不準確的庫存預估，管理閑置和多余庫存，以及將貨品以提高客戶滿意度的方式交付給客戶的困難。盡管這些影響庫存管理的因素似乎在一定程度上是不可避免的，但使用機器學習和人工智能等技術(shù)可以最大程度地降低無效庫存管理的風險，并使企業(yè)的業(yè)務持續(xù)蓬勃發(fā)展。機器學習之所以有效是因為實時信息被收集并用于改善預測，優(yōu)化資產(chǎn)并降低損失風險。

01-追蹤庫存

在當今的許多行業(yè)中，使用機器學習來最小化影響庫存管理的因素呈現(xiàn)出一種日益增長的趨勢，比如，企業(yè)使用機器學習提高庫存跟蹤準確性，優(yōu)化庫存存儲并提供透明的供應鏈信息，這些只是企業(yè)可以利用這項新技術(shù)的眾多方式中的一部分。

通過機器學習再加上及時更新的數(shù)據(jù)輸入，可用于調(diào)整預測軟件所做的計算和預測，這意味著這種軟件使用的越多，也將得到更多的優(yōu)化與改進，也就越能夠貼近客戶的業(yè)務需求。這種思路同樣可以用來優(yōu)化跟蹤技術(shù)在庫存管理中的預測性能，并為未來的庫存規(guī)劃提供更準確的數(shù)據(jù)。

02-優(yōu)化庫存管理

對于大多數(shù)與庫存管理有關的公司來說，大量時間用于改進優(yōu)化技術(shù)。借助人工智能和機器學習，可以精心設計算法以適應企業(yè)業(yè)務的自定義約束。這可用于改善庫存優(yōu)化，尤其是在具有多個分銷地點的企業(yè)中。企業(yè)還可以調(diào)整這些算法模型的獨立變量，比方說那些可能會延遲產(chǎn)品交付的因素。就影響庫存管理的因素而言，使用機器學習來優(yōu)化庫存空間是一種更有效的庫存管理方式。機器學習的使用使得庫存管理能夠遷移到人工智能領域，這樣企業(yè)可以將更多的注意力放在產(chǎn)品質(zhì)量和客戶體驗上，從而最終改善業(yè)務績效。

03-減少預測誤差

在制造業(yè)中，牢靠的供應鏈對于保持穩(wěn)定的產(chǎn)品可用性至關重要。大多數(shù)企業(yè)嚴重依賴“預估”來評判在不久的將來需要多少庫存，由于存在預估誤差，因此庫存過多或不足都有可能發(fā)生并使企業(yè)客戶蒙受損失。使用機器學習技術(shù)，可以通過持續(xù)更新的數(shù)據(jù)來調(diào)整預測以適合公司庫存需求，并可以加入比人工預估更多的因素來做出更加精準的預測。機器學習可用于精簡庫存，使之保持在一個較低而又不至于影響業(yè)務流通的水平，從而減少運輸和倉儲成本，它還可以預測未來一段時間的庫存需求，從而可以指導企業(yè)及時補充庫存以進行銷售。這樣一來可以縮短客戶交貨時間，并最終提高客戶滿意度。

04-減少閑置庫存

影響庫存管理的主要因素之一是對庫存量的擔憂。僅依靠過時的跟蹤模型來計算保有多少庫存的預測通常是不可靠的。多余和閑置的庫存從本質(zhì)上象征著超過實際需求的資金被占用，這些資金完全可以得到更好地利用。閑置的庫存也極有可能受到損壞或被新庫存淘汰。庫存量下降的前提是對未來需求的準確預測，由于機器學習技術(shù)的出現(xiàn)，這種預測變得越來越容易達成。機器學習結(jié)合合適的數(shù)據(jù)，將極大的改善不當?shù)膸齑婀芾憩F(xiàn)象，以確保最佳的業(yè)務績效，最終使客戶滿意。

05-提高客戶滿意度

人工智能（特別是在在線零售行業(yè)中）的常見用途之一是使用自主機器人與客戶進行交互。這種機器人實際上是實時數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)的“融合”，可以通過掃描庫存，搜索特定產(chǎn)品或確認交易來幫助客戶。雖然這些機器人不是專門針對庫存管理的，但通過這種方式使用機器人不但可以改善客戶關系，還可以識別低庫存水平并提供有關產(chǎn)品需求的深入分析。

為了消除影響庫存管理的負面因素，企業(yè)可以使用人工智能和機器學習技術(shù)來優(yōu)化庫存水平，以避免浪費庫存，通過使用數(shù)據(jù)分析來預測更準確的未來需求，并對庫存進行合理規(guī)劃。機器學習在庫存管理中的應用，可以實現(xiàn)為客戶提供一致性服務，同時為企業(yè)減輕因波動的需求和庫存管理而帶來的管理壓力，從而提升其業(yè)務優(yōu)勢?？偨Y(jié)來看，企業(yè)將庫存管理遷移到新技術(shù)平臺上，會有更多的精力放在客戶滿意度和產(chǎn)品質(zhì)量上，從而最終提升企業(yè)的業(yè)務績效。