用于库存预测的机器学习

大多数公司的需求范围往往很短。然而，采购生产产品所需的时间比制造商仅通过查看客户订单所能获得的知名度要长。更全面的了解需要准确的库存预测。

传统库存预测与机器学习预测

传统预测方法在过去一直有效。但也有局限性，因为静态算法应用于有限的数据集来预测需求。然而，机器学习 (ML) 技术的出现和可用性提供了采取他的能力的能力理论需求并将更多和更丰富的上下文数据应用于它。这使制造商能够以更准确和数据驱动的方式预测未来。

提高库存和需求预测的准确性对端到端供应链运营产生连锁效应。能够更准确地预测需求的组织也将优化产能和材料需求，因为他们对需要什么有更高水平的确定性。

机器学习库存预测的好处

利用机器学习分析大量历史数据是一种新的需求预测方法。因此，利润微薄的制造商可能会对创新技术和战略持怀疑态度。但是部署 ML 进行库存管理和预测的公司将很快看到可衡量的收益。在不确定的时期尤其如此。在这些条件下，即使将准确性提高 1%，也可以提高客户服务水平ice，因为制造商可以自信地满足不断变化的数量和时间要求。

当您将传统预测方法的准确性与 ML 进行比较时，立即注意到的一件事是维持现有销售要求的成本降低。例如，假设您有 30 天的产品交货期。如果将预测准确度提高 10%，就可以以较低的投资满足销售要求。

准确的库存预测还有助于减少制造商现场需要的库存量。从历史上看，设施需要拥有生产成品所需的过剩零件和原材料，以防需求突然增加。降低库存水平为企业创造现金，这等同于更多的投资和增长。降低库存还可以降低与携带过多和可能过时的零件相关的风险。

部署机器学习技术

大多数制造商没有数据科学家，也无法由于需求量大和成本高而雇用一个。因此，想要从精确库存预测中获益的公司需要与专门优化制造运营的 ML 技术提供商合作。这些供应商可以了解制造商已经可用的数据量和类型，然后实施一个流程，让规划人员可以在没有意识到自己正在这样做的情况下执行机器学习，因为该流程已融入预先存在的工作流程中。

提高盈利能力和增长

一切都归结为对制造商的底线影响，制造商通常在紧张的预算和严格的要求下工作。

提高库存准确性会增加收入，这打开增长操作机会。当制造商按时足额交付货物时，他们将拥有满意的客户 - 从而带来更多业务和更高水平的盈利能力。