曾經是科幻電影的主要內容，現在已成為現實，人工智能終于進入了商業世界。30 年前，想象人工智能系統執行類似人類的任務、擁有推理和認知、解決問題、組織數據和自我學習似乎是不可能的。然而，隨著許多公司內部發生數字化轉型，情況開始發生變化。

人工智能的應用范圍很廣，包括自動駕駛汽車、搜索建議、面部識別和行為預測。一個從人工智能中受益匪淺的行業是倉儲和物流行業。人工智能庫存管理軟件可以自動化和簡化庫存管理流程，以提供實時更新和解決方案。而且，隨著 AI 變得對小型和大型企業都可以負擔得起并且可以使用，現在是從集成中獲益的最佳時機。

使用筆和紙追逐員工更新的日子已經一去不復返了。AI 增強了庫存管理，因此您可以重新分配資源并專注于其他關鍵業務領域。本文將探討人工智能增強庫存管理的七種方式。

什么是庫存管理？

簡而言之，庫存管理是控制企業庫存的過程。這包括物品的購買、制造、儲存和消費。庫存管理從他們的旅程開始到您的倉庫及以后跟蹤他們。

庫存管理軟件有助于規范這一過程，允許您監控和跟蹤庫存水平、訂單、銷售、交付和接收。庫存管理工具還可以創建采購訂單、物料清單和其他與生產相關的文檔。

幸運的是，其中一些工具可以在線獲得，并且在 2022 年，它們通常基于云并通過訂閱提供。更好的是，它們現在與人工智能集成在一起。

自動化庫存管理軟件通過創建數據驅動的制造和配送中心極大地改善了業務。與傳統的人工方法相比，人工智能能夠理解影響庫存水平的實時庫存控制動態，使其具有革命性。AI 可以預測場景、推薦解決方案，甚至為您執行它們。

不過，人工智能庫存管理目前還沒有取代人類角色，因此請確保您有員工檢查您的自動化流程并對庫存管理決策擁有最終決定權。以下是人工智能可以增強企業庫存管理的七種方式。

人工智能增強庫存管理的七種方式

1. 輕松的需求預測

傳統的需求預測方法，例如自回歸綜合移動平均線和指數平滑法，正變得過時，因為企業現在產生了更多的數據。人工智能增強的庫存管理系統可以發現需求模式并使用這些數據進行準確的預測和優化倉庫補貨計劃。

人工智能庫存管理支持基于實時數據的增強和即時預測。這可以從內部和外部來源收集，例如人口統計、天氣、在線反饋和評論以及社交媒體。

通過使用外部數據和機器學習算法，在庫存操作中使用人工智能的企業應該優于那些依賴人類數據分析師和手動方法的企業。已經發現，人工智能驅動的需求預測可以將供應鏈錯誤減少30% 到 40%。這種準確性的提高還可以減少由于庫存數量不正確和消費者需求等問題導致的銷售損失。

2. 通過人工智能算法提高生產力

計算機算法正在成為提高工作場所生產力的流行方法。簡而言之，人工智能算法是機器強化學習的擴展子集，它允許機器學習自行操作。反過來，人工智能繼續獲取知識，從而不斷改進任務并提高效率。

在人工智能庫存管理方面，算法可以帶來很多好處，包括持續監控：

• 數量。
• 周期時間。
• 交貨時間。
• 溫度。
• 錯誤。
• 計劃停機時間。

通過讓人工智能監督這些任務，可以釋放資源，員工不再需要承擔平凡、重復的工作。結果？一般生產力上升。

3. 使用聊天機器人提供更好的客戶支持

聊天機器人的崛起即將到來，預計到 2026 年聊天機器人市場將達到1022.9 億美元。人工智能庫存管理也不例外。AI 聊天機器人可幫助您隨時了解ERP 庫存系統、跟蹤訂單和其他更新。例如，您可以向聊天機器人詢問有關特定訂單的內幕消息。這也使員工更容易執行任務。

最重要的是，聊天機器人帶來了超越即時通訊的頂級客戶服務。例如，DHL 現在提供一項服務，您可以在該服務中向亞馬遜的 Alexa 等智能設備詢問包裹位置和預計交付時間的即時更新。這種類型的語音輔助聊天機器人正變得越來越流行。Statista預測，到 2024 年，將有 42 億個數字語音助手被使用。人工智能提供的客戶支持水平通過提供即時答案來改善客戶體驗，并且可能會提高保留率和滿意度。

聊天機器人可以幫助您進行庫存管理的其他一些方式包括：

• 快速協助交付請求、處理訂單以及開具賬單和收據。
• 通過跟蹤項目、解決客戶查詢并允許他們提出更多問題來改善客戶服務。
• 允許您的企業收集客戶和供應商的反饋。

4. 更智慧的倉庫管理

人工智能庫存管理使倉庫管理更容易、更高效、更專注。簡化和優化倉庫管理流程可減少人為錯誤的機會，同時騰出員工可以部署到其他地方。

人工智能可以改善倉庫管理的一些方法包括：

• 更好的溝通：自動化的人工智能系統可以比人類操作員更快地傳達準確的信息。實施基于云的設備允許即時和移動更新。
• 物流：優化物流任務，例如計數托盤或為員工指定所需的設備，現在可以由人工智能完成，減少處理時間和人為錯誤。
• 庫存優化：使用人工智能可以釋放通常用于庫存控制的資源和預算。
• 自動化工資和績效更新：使用 AI，您可以自動化工資和安排績效更新。這些可以與數據相關聯，以更好地了解員工績效。

所有這些倉庫管理改進結合起來為您提供競爭優勢。

5. 通過預測分析最大限度地減少停機時間

預測分析已成為決策者的有用工具，使他們能夠以更深入的洞察力做出數據驅動的決策。這種經濟高效的解決方案利用預測算法讓您能夠檢測異常和故障模式，從中學習，并預測未來的故障問題。結果是減少了停機時間，因為可以在預測問題發生之前預防它們。

例如，您的 AI 可能會記錄下傳送帶內的組件需要六個月的時間才能更換。然后可以決定每五個月更換一次組件以避免停機。或者，您最近可能在您的 IT 基礎架構中遇到了網絡問題。預測分析可以幫助您防止未來的服務器停機。

6. 自動化材料采購

采購是任何需要供應品和設備的制造業務的重要組成部分。此過程通常涉及管理大量文檔、供應商等。在采購的許多方面，很明顯可以看出效率低下和錯誤是如何蔓延的。

人工智能分析可以自動化從報價的第一階段到供應鏈的此類倉庫流程。據麥肯錫稱，將人工智能引入其業務的公司報告稱，物流成本降低了 15%，庫存和服務水平分別提高了 35% 和 65%。

自動化采購的示例包括：

• 采購支出分類。
• 供應商匹配。
• 收集市場和供應商數據。
• 檢測異常。

7.更有利可圖的營銷策略

人工智能增強的庫存管理的一個顯著好處是它提供了更好的洞察力，可以帶來更有利可圖的營銷策略。特別是人工智能和機器學習可以突出對產品及其市場的短期需求。不僅如此，借助基于機器學習的異常檢測等智能庫存工具，以及可以發現產品興趣的零星變化的人工智能，您可以獲得豐富的潛在客戶數據庫。這使您可以定制營銷策略并將其個性化以適合您的理想客戶。

以這種方式使用人工智能使您能夠跟上當前的趨勢，并密切關注哪些產品和服務正在失去人氣。借助以數據科學為依據的營銷策略，您可以專注于確保為您的努力增加收入。

人工智能庫存管理：關鍵要點

希望這份關于人工智能 (AI) 可以增強庫存管理的七種方式的指南能夠讓您深入了解人工智能在庫存中的未來以及它如何幫助您的業務。使用自動化庫存管理可以幫助完成物理任務，例如重新定位和跟蹤物品，以及更復雜的任務，在這些任務中，需要數據和高級洞察力來進行無差錯計劃和需求預測。它節省了成本和人力，并且可以通過監控系統來提高安全性，以通知您任何潛在的勒索軟件或網絡攻擊。

隨著業務的發展，人工智能驅動的方法將成為改善庫存和確保長期增長的必要條件。除了強大的云來保護您的數據和快速啟動工作負載之外，使用人工智能對于您的業務成功至關重要。立即部署人工智能庫存管理，領先一步。