2024年AI赋能库存管理研究报告-需求预测补货策略

AI赋能准时达库存管理研究报告 ResearchreportoninventoryManagementofAIenablingjust-in-time 需求预测+补货策略 Content 项目背景03 项目目标05 项目挑战与亮点07 基于AI模型的需求预测09 以随机需求预测为基础的补货策略24 总结33 摘要 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。该模型通过精准的数据分析和预测，实现对市场未来需求的准确估计；并运用智能补货策略，确保商品的及时供应，避免库存积压和缺货。该模型不仅可以提高库存管理的效率，降低库存成本，同时还可以提高客户的满意度，增强客户的信任度和忠诚度，有助于提高企业竞争力，助力其在激烈的行业市场中保持领先地位，实现可持续发展。 在库存管理的需求预测模块中，面对准时达公司供应链库存管理的复杂性、动态性和随机性等问题，传统时间序列预测模型存在明显局限，本项目构建了基于人工智能算法的多维度 （日/周/月）和多周期的动态预测模型。首先，项目基于历史需求数据构建了需求特征集，并运用排列重要性测试进行特征选择，剔除冗余和噪声特征，减少模型复杂度，提升运算效率；其次，设计并实施了基于多种人工智能（AI）算法集成的先进需求预测模型，有效提升对供应商未来需求预测的精确度和鲁棒性；最后，在需求预测中引入SMAPE的误差计算用于评价模型性能，以提升预测模型在面对供应链突发事件或需求波动时的稳定性。 在库存管理的补货策略模块中，本项目采用先进的智能补货策略，该策略以需求预测为核心，依据概率统计原理构建了需求分布，并且以数据驱动的报童模型为理论指导，灵活调整补货量，以实现需求与供应的动态平衡。通过应用智能补货策略，供应链参与者能够得到一系列基于未来多个周期的推荐补货策略，以及维持库存安全的最大/最小安全水位，依据所得结果可使得供应商做出更加科学和精确的决策。 最后，本项目选取了数据量较丰富的商品数据进行了实验，实验结果表明，在满足数据质量的前提下，前80%的商品的平均周预测准确率可以达到70%以上，并且对上述商品采取智能补货策略，商品的需求满足率可以达到95%以上，平均库存水平下降10％以上，表明模型表现较好。 1 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 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（StockKeepingUnit，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。 基于AI模型的需求预测 4 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（见表1）： 表1出库信息数据集 数据名数据描述 customer_namesupplier_namemanufacture_nameetacustomer_part_nosupplier_part_nosite_db quantity 顾客名称供应商名称制造商名称出库时间顾客零件号 供应商零件号仓库位置出库数量 09 4.1基于深度学习的时间序列预测模型 时间序列预测是一种通过分析历史数据的模式和趋势，建立数学模型，对未来数据进行定量预测的统计技术。根据实现原理的不同，可以分为传统统计学方法和人工智能方法。传统统计学方法是基于时间序列的数学模型，通过拟合历史数据的趋势、周期、季节性等因素，来预测未来数据的变化。适用于数据较为平稳，无明显异常值，且具有一定规律性的情况。人工智能预测方法，主要包括非深度学习和深度学习两种方法，非深度学习方法主要指基于特征工程和机器学习模型，通过提取时间序列的特征，预测未来数据；深度学习方法主要指基于神经网络的深度学习模型，通过利用神经网络的强大拟合能力，来学习时间序列的内在特征和动态变化，预测未来数据，其适用于数据量较大，存在复杂的时序依赖、且需要考虑长期记忆的情况。 4.1.1传统时间序列预测模型的局限性 ARIMA（自回归移动平均）是一种著名的传统时间序列预测模型，可以有效地预测需求，捕获其历史库存需求数据的波动，描述当前需求值与历史值之间的关系，且模型借助内生变量构建，不受外生变量影响，可很好地解决外界因素对于准时达需求预测的干扰。 ARIMA模型结构如下： (B)dx(B) ts tt E(t)0,Var(t) E(x)0,t 2,E( )0,st  sts 其中，t是期望为0的白噪声序列， d(1B)d 中，d 为使原始时间序列成为平稳序列 1p 所做的差分次数(阶数)，(B)1B...Bp 为模型中的自回归部分， p为自回归项 数，(B)1B...Bq 为模型中的移动平均部分，q 为移动平均项数，记作 1q ARIMAp,d,q模型。 本项目尝试使用ARIMA模型对时间序列进行预测，发现效果较差，这是由ARIMA模型的特性决定的： （1）ARIMA模型要求时序数据是稳定的，或者是通过差分化后是稳定的。 （2）ARIMA模型本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 在本项目中，需求数据是来自于采购商的出库数据，由于市场需求的快速变化和客户的个性化需求，以及SKU的非线性关系和多维交互效应，导致数据情况十分复杂，难以满足以上两点，所以基于ARIMA等统计学模型的效果较差。 4.1.2基于深度学习的时间序列预测模型及其优势 面对准时达公司供应链库存管理的复杂性、动态性和随机性等问题，传统时