本项目旨在通过人工智能(Al)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(Al)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。

来源：准时达

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