密切關注訂購、存儲、組織和運輸庫存的方式，這將有助于提高效率和增加盈利能力，以及帶來其他好處。其中關鍵是獲得更多的庫存和需求可見性。

具體如何實現？以下三種技術對供應鏈庫存管理產生了巨大的影響。

數據分析

對于提高可見性來說，可能沒有什么比數據更重要的了。收集的數據越多，就有更多的機會提取有關庫存的見解，從而更好地了解實際需求。

在供應鏈的每個步驟以及庫存管理中盡可能收集數據，將產生必須分析的龐大數據集。這就是挑戰所在。

人工手動檢查大型數據集不僅耗時而且耗費腦力，篩選的數量和范圍非常有限。但是數據分析工具沒有這些限制。它們可以不斷地對數據集進行分類，并對庫存水平、客戶需求、成本、過剩庫存和浪費等做出深刻的結論。

有了這樣的信息，庫存管理人員就可以做出明智的決定，如何推進庫存，從而提高供應鏈的盈利能力。

自動化

庫存管理包含許多任務。例如，必須創建一個內部SKU系統；必須定期進行庫存審計；接收庫存貨物、與供應商溝通以及訂購也需要呈現在職責清單上。

人工手動完成上述所有工作就像數據分析一樣，費時費力，效率低下。這就是為什么許多經理依靠自動化技術的原因。

自動化工具旨在完成不需要太多人工干預的重復性任務。許多公司使用自動化工具的組合，如條形碼掃描儀、倉庫管理系統和庫存管理軟件，并將它們連接到一個中央系統，以獲得對供應鏈效率的完整可見性。

因此，公司能夠完成更多的工作，從而使企業能夠滿足客戶需求并獲得更多收入。

人工智能(AI)

適當的庫存管理實踐包括：

• 控制成本
• 準確高效
• 預測客戶需求
• 建立實用的采購程序
• 利用數據洞察為庫存和供應鏈規劃提供信息

當然，庫存管理人員可以在沒有技術幫助的情況下完成上述所有事情。然而，依靠“技術”，特別是人工智能，將使上述實踐更加高效。人工智能技術可以模仿人類智力來執行人們所做的任務和認知功能。

語音助手、聊天機器人、高級分析和智能倉庫是供應鏈行業/企業充分利用人工智能工具的例子。借助高級分析，庫存管理人員可以控制成本并預測客戶需求。語音助手是創建采購程序的有效方式。智能倉庫技術有助于提高準確性和效率。

機器學習也屬于人工智能的范疇。它是指機器通過自己的經驗學習和改進。庫存管理人員給機器學習工具提供的訓練數據越多，它調整決策的能力就越大。這些工具的建議在通知庫存和供應鏈計劃方面非常有用。

總而言之，使用人工智能、自動化、數據分析和其他技術作為庫存管理流程的基礎，是提升供應鏈運營的明智之舉。