對于積極進取的企業來說，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都將意識到管理庫存水平，優化庫存空間，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可以最大程度地降低無效庫存管理的風險，并使企業的業務持續蓬勃發展。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，優化資產并降低損失風險。

01-追蹤庫存

在當今的許多行業中，使用機器學習來最小化影響庫存管理的因素呈現出一種日益增長的趨勢，比如，企業使用機器學習提高庫存跟蹤準確性，優化庫存存儲并提供透明的供應鏈信息，這些只是企業可以利用這項新技術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據輸入，可用于調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，也將得到更多的優化與改進，也就越能夠貼近客戶的業務需求。這種思路同樣可以用來優化跟蹤技術在庫存管理中的預測性能，并為未來的庫存規劃提供更準確的數據。

02-優化庫存管理

對于大多數與庫存管理有關的公司來說，大量時間用于改進優化技術。借助人工智能和機器學習，可以精心設計算法以適應企業業務的自定義約束。這可用于改善庫存優化，尤其是在具有多個分銷地點的企業中。企業還可以調整這些算法模型的獨立變量，比方說那些可能會延遲產品交付的因素。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，這樣企業可以將更多的注意力放在產品質量和客戶體驗上，從而最終改善業務績效。

03-減少預測誤差

在制造業中，牢靠的供應鏈對于保持穩定的產品可用性至關重要。大多數企業嚴重依賴“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生并使企業客戶蒙受損失。使用機器學習技術，可以通過持續更新的數據來調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，由于機器學習技術的出現，這種預測變得越來越容易達成。機器學習結合合適的數據，將極大的改善不當的庫存管理現象，以確保最佳的業務績效，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據和機器學習技術的“融合”，可以通過掃描庫存，搜索特定產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，企業可以使用人工智能和機器學習技術來優化庫存水平，以避免浪費庫存，通過使用數據分析來預測更準確的未來需求，并對庫存進行合理規劃。機器學習在庫存管理中的應用，可以實現為客戶提供一致性服務，同時為企業減輕因波動的需求和庫存管理而帶來的管理壓力，從而提升其業務優勢。總結來看，企業將庫存管理遷移到新技術平臺上，會有更多的精力放在客戶滿意度和產品質量上，從而最終提升企業的業務績效。

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