教育新闻网鉴于供应链中任何环节的故障都会破坏整个流程，因此全球供应链的每个阶段和功能都至关重要。也就是说，库存管理可以说是供应链职能中最重要的一部分。这是因为它是整个端到端流程的支点，平衡了物料和产品的入库流量与发往分销商或零售商或直接发往客户的出库货物之间的平衡。
当然，理想情况下，整个供应链流程均受现有和预期客户需求的约束。在这方面，库存管理本身必须是被动的和主动的。它必须对实际的需求变化做出快速反应，而且还必须使用所有可用的工具来预测需求的变化方式，并相应地调整供应链的生产率和出货量。
幸运的是，公司可以利用各种技术和服务来确保他们及其供应商能够满足不断变化的客户需求。尤其是，数据分析，人工智能和云可以帮助满足这些需求。这三种技术共同为公司提供了两个方向的可见性：客户市场以及生产和交付必要产品的供应商，物流和运输公司链。
专家建议遵循以下最佳做法：
将数据分析作为核心：
大数据分析是最重要的库存管理工具之一，尤其是在市场需求方面。通过处理越来越大的数据量，公司能够更好地预测需求，在此过程中从被动转变为主动。数据馈送和分析引擎可以包括从实际销售数量和趋势到社交媒体帖子，天气预报以及有关罢工信息的所有内容。
融合AI和ML：
大数据分析正通过人工智能(AI)和机器学习(ML)技术得到不断增强。例如，这些技术正在帮助推动从传统的需求计划方法向自动化的“需求感知”的转变，我们将在下一篇文章中进一步探讨该主题。
利用云：
如果供应链不敏捷且响应速度不足以在需要时迅速增加或减少产量，那么更好地预测需求毫无价值。云可以提供这种可扩展性。
重新思考库存管理：
库存管理功能需要整个供应链的端到端可见性，而获得这种全面可见性的最佳方法是通过涵盖从客户原材料处理到最终客户销售的一切的总体云服务。特别是，以下几点至关重要：
借助基于API的集成以及传统接口，在支持云的技术上启用数据收集，可确保从扩展的供应链中获取最新数据，而不仅仅是企业的四面墙。
供应链中库存的可见性有助于提高库存的有效利用率，从而最大程度地减少过剩和短缺。
实时了解整个网络中的需求和供应变化，使供应链可以更快地做出反应，最大程度地减少牛鞭效应，并在不影响客户服务水平的情况下使用精简的库存。
通过对多层需求的可视性，可以自动补充库存以提高运营效率。
与供应链中的许多其他环节一样，库存管理必须不断发展以适应不断变化的客户需求。幸运的是，数据分析，人工智能和云技术可以共同为公司提供客户市场及其供应商，物流和运输合作伙伴网络的可见性。
