由准时达发布了《人工智能行业AI赋能准时达库存管理研究报告：需求预测+补货策略》这篇报告。以下是对该报告的部分摘录，完整内容请获取原文查看。本项目旨在通过人工智能（AI）和数据驱动的管理决策等先进技术，为准时达公司打造一套高效智能的库存管理模型和算法。
1.项目背景
准时达作为领先的全球制造业供应链服务提供商，一直以其卓越的 数字化建设能力引领着行业的发展，其数字化能力不仅体现在商品 和服务创新上，更体现在对行业趋势的深度理解和快速响应上。随 着产业数字化的不断深入和延伸，市场供应链的需求日益复杂，对 库存及时监控和调度提出了更高要求。 在传统的库存管理模式中，需求预测主要依赖于历史销售数据和人 工主观判断，往往无法准确反映市场动态和客户需求的变化，例 如，新商品的推出、竞争对手的策略变化和市场趋势的转变等因素 都可能引起实际需求与预测需求之间存在较大差距，进而导致库存 水平过高或过低，增加库存成本。补货策略通常是基于固定的规则 和参数，如安全库存水平和订货点等。然而，这种方法缺乏灵活 性，难以应对市场需求的快速变化和客户的个性化需求，导致企业面临缺货或库存积压的问题，对企业的运营效率和利润产生负面影 响。因此，准时达公司迫切需要通过数字化技术的应用来实现库存 管理的革新，实现对库存情况的实时监控和精准预测，帮助其降低 库存与需求无法匹配的风险，避免因缺货、积压和滞销而产生的损 失，优化库存水平和周转率，提高生产和物流的运营效率，以及及 时调整库存补货计划，保证订单履约度和客户满意度。
人工智能（AI）作为数字经济的关键驱动力，以其在数据处理、数 据挖掘、决策支持等方面的突出表现，已经成为现代企业提高效率 和竞争力的重要工具。数字供应链是现代供应链管理的重要趋势， 通过数字化技术实现供应链各环节的信息共享、协同和优化。人工 智能技术利用数字供应链沉淀的相关数据，帮助企业实现实时监 控、预测和优化，提高供应链的响应速度和准确性。库存管理作为 供应链中重要一环，其革新对于提升企业竞争力具有极其重要的意 义。依托人工智能对市场需求的精准预测，从而优化库存水平，降 低库存成本；通过数据驱动的决策模型，实现智能补货策略，满足 市场快速变化的需求和客户的个性化需求，提高库存管理的灵活性 和响应速度，从而为准时达企业带来巨大的经济效益。
2.项目目标
项目运用先进的人工智能技术，以应对准时达公司在需求预测和补 货策略方面所面临的挑战。通过精准的数据分析和预测模型，实现 对未来市场需求的准确预测，以优化库存管理流程；通过智能补货 策略的实施，确保商品的及时供应，以满足客户对高效物流的期 待，从而提升公司的库存效率，降低成本，同时提高客户满意度， 在竞争激烈的行业体系中保持领先地位。项目目标具体包括：
（1）赋能决策 基于AI的需求预测和库存补货策略能够通过对大量历史数据的分析 和模型训练，实现更加准确和精细的预测。相比传统的经验依赖型 方法，AI可以从数据中挖掘出更为隐蔽的规律，大大提高预测的精 度，为决策者提供更为科学、客观、可靠的参考依据，从而做出更 加有效的决策。 （2）灵活响应 AI技术可以实现对库存数据的实时监控和处理，了解市场需求的动 态变化。基于实时数据，灵活地调整补货策略，及时响应市场的需 求变化，提升市场动态适应性，使库存始终保持在最优状态。 （3）降本增效 通过精准的需求预测和库存补货策略，可以避免因过多库存而导致 的资金积压和库存成本的增加，同时也能够避免因库存不足而导致 的订单延迟或客户丢失的情况，从而提高了库存的周转率和使用效 率。
（4）客户至上 基于AI的需求预测和库存补货策略，通过确保有足够和适量的库存 以满足客户需求，从而提升客户的满意度和信任度，进而巩固客户 关系，保持竞争优势。 （5）链路优化 AI技术在库存管理中的引入可以提高整个供应链的智能化，通过库 存数据精准高效的共享和协同，实现库存与供应链的优化配置和动 态调整，提高了整个供应链的效率和协同能力，降低整体的运营成 本。 （6）先动优势 随着数字经济时代的发展，基于AI的智能化管理已经成为供应链行 业的必然发展趋势，通过早期的引入和应用，准时达公司可以在未 来行业竞争中保持领先地位，成为准时达公司未来发展的战略优势 之一。
3.项目挑战与亮点
AI赋能准时达公司库存管理的主要挑战在于复杂业务场景、缺乏真 实数据、SKU（Stock Keeping Unit，最小库存单元）多元化，以及 不确定的未来需求，导致需求预测和补货方案的复杂性。项目通过 人工智能（AI）和数据驱动的管理决策等先进技术，为准时达公司 打造了一套高效智能的库存管理模型。项目的挑战与亮点具体表现 为：
（1）需求构造，业务场景与数据模拟 AI模型的预测准确性在很大程度上依赖于数据的质量和完整性。在 实际业务场景的限制下，尽管缺乏真实的采购商需求数据，但该项 目通过结合已有的销售信息、市场趋势、季节性因素等业务知识和 历史数据，模拟出了合理的需求数据，保证数据质量和完整性，从 而提高模型预测精准度。 （2）分层预测，应对SKU多元化的挑战 面对市场庞大且SKU种类繁多的复杂情况，为每个SKU设计出合理且 高效的预测方案是一项重大的挑战，为了解决这一问题，该项目采 用分层预测策略，将SKU按照其各种关键特征（如商品类别、销售 情况）进行分类，形成多个子组，并考虑各子组的特性和需求，为 其指定相应的预测模型，提高预测的精准度，实现库存管理优化。
（3）精准预测，应对复杂多维度的业务场景 传统的SKU级别预测方案存在预测结果与实际需求偏差较大的问 题，该项目采用更先进的人工智能深度学习模型进行预测，通过对 大量历史数据的学习，更好地捕捉数据潜在的复杂关联和趋势，更 好地处理复杂的非线性关系和多维交互效应，同时引入实时数据和 市场反馈信息，实现模型的动态调整，实现复杂场景需求精准预 测。 （4）滚动预测，应对未来需求的不确定性 面对未来一段时间需求的不确定性，该项目采用了滚动预测，逐步 更新预测模型以适应市场变化。通过持续收集新的数据，不断调整 和优化预测模型，同时还构建了一个灵活的预测框架，通过对各个 商品进行多维度、多周期的需求预测，快速响应市场波动，以提高 预测的适应性和鲁棒性。 （5）拟合需求分布，应对补货策略中的波动风险 以数据驱动为基础的报童模型是一种融合了报童模型和现代数据分 析技术的库存管理方法，通过最优化单期商品的订购数量，以使库 存成本和缺货成本最小化。但是报童模型通常假定需求是随机的， 遵循已知的概率分布。在实际情况下，企业通常只有历史的需求数 据，需要通过预测来拟合随机需求分布，应对未来可能出现的需求 波动，降低补货策略的风险。
4.基于AI模型的需求预测
在库存管理的需求预测模块中，项目利用先进的人工智能（AI）模 型，基于过去一段时间内采购商的需求数据，使用时间序列预测模 型对商品未来的需求进行多维度、多周期预测；在此基础上，进一 步进行滚动预测，帮助企业在短时间内做出更加灵活的决策，以及 时满足市场的动态变化。 人工智能（AI）预测模型学习的数据主要来源于准时达的商品出库 （outbound）数据集，该数据集包含了2020-2023年的主要出库记 录，具体包括以下关键信息。
5.以随机需求预测为基础的补货策略
在库存管理的补货策略模块中，由于需求预测过程中固有的不确定 性，在现阶段难以实现完全精准的预测，项目将需求预测作为构建 补货策略的基础。尽管存在一定误差，需求预测所提供的信息是制 定补货策略时不可或缺的。通过深度分析需求预测结果，构建精细 的概率分布模型，能够更全面地预判未来可能出现的需求波动，降 低补货策略的风险，这为进一步制定更加精准的补货策略提供了稳 固的支持。
6.总结
本项目面对准时达公司库存管理中的业务场景复杂、真实数据缺 乏、SKU多元化和未来需求不确定等问题，依托公司数字化供应链 积累的数据，聚焦库存管理中需求预测和补货策略两个核心问题进 行了深入研究。 针对需求预测问题，本项目构建了基于人工智能算法的多维度和多 周期动态预测模型，并引入SMAPE误差计算评价模型的性能，以提 升预测模型的精准度、稳定性和鲁棒性；针对补货策略，以随机需 求预测为核心，构建了基于数据驱动的报童模型的补货策略，通过 预判未来可能的需求波动，灵活调整补货量，以实现需求与供应的 动态平衡。模型的试验结果表示模型表现良好，能够满足使用需 要，能够实现设计初衷，为准时达公司实现供应链库存管理数字化 奠定坚实的基础。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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