密切关注订购、存储、组织和运输库存的方式，这将有助于提高效率和增加盈利能力，以及带来其他好处。其中关键是获得更多的库存和需求可见性。

具体如何实现？以下三种技术对供应链库存管理产生了巨大的影响。

数据分析

对于提高可见性来说，可能没有什么比数据更重要的了。收集的数据越多，就有更多的机会提取有关库存的见解，从而更好地了解实际需求。

在供应链的每个步骤以及库存管理中尽可能收集数据，将产生必须分析的庞大数据集。这就是挑战所在。

人工手动检查大型数据集不仅耗时而且耗费脑力，筛选的数量和范围非常有限。但是数据分析工具没有这些限制。它们可以不断地对数据集进行分类，并对库存水平、客户需求、成本、过剩库存和浪费等做出深刻的结论。

有了这样的信息，库存管理人员就可以做出明智的决定，如何推进库存，从而提高供应链的盈利能力。

自动化

库存管理包含许多任务。例如，必须创建一个内部SKU系统；必须定期进行库存审计；接收库存货物、与供应商沟通以及订购也需要呈现在职责清单上。

人工手动完成上述所有工作就像数据分析一样，费时费力，效率低下。这就是为什么许多经理依靠自动化技术的原因。

自动化工具旨在完成不需要太多人工干预的重复性任务。许多公司使用自动化工具的组合，如条形码扫描仪、仓库管理系统和库存管理软件，并将它们连接到一个中央系统，以获得对供应链效率的完整可见性。

因此，公司能够完成更多的工作，从而使企业能够满足客户需求并获得更多收入。

人工智能(AI)

适当的库存管理实践包括：

• 控制成本
• 准确高效
• 预测客户需求
• 建立实用的采购程序
• 利用数据洞察为库存和供应链规划提供信息

当然，库存管理人员可以在没有技术帮助的情况下完成上述所有事情。然而，依靠“技术”，特别是人工智能，将使上述实践更加高效。人工智能技术可以模仿人类智力来执行人们所做的任务和认知功能。

语音助手、聊天机器人、高级分析和智能仓库是供应链行业/企业充分利用人工智能工具的例子。借助高级分析，库存管理人员可以控制成本并预测客户需求。语音助手是创建采购程序的有效方式。智能仓库技术有助于提高准确性和效率。

机器学习也属于人工智能的范畴。它是指机器通过自己的经验学习和改进。库存管理人员给机器学习工具提供的训练数据越多，它调整决策的能力就越大。这些工具的建议在通知库存和供应链计划方面非常有用。

总而言之，使用人工智能、自动化、数据分析和其他技术作为库存管理流程的基础，是提升供应链运营的明智之举。

文章翻译自《国际电子商情》姐妹刊EPSNews，原文链接：