人工智能正在彻底改变供应链管理中的需求预测，使公司能够以前所未有的准确度预测客户需求。先进的算法分析大量数据，识别人类分析师可能错过的模式和趋势。

AI驱动需求预测的好处包括：

  • 提高准确性： 机器学习模型与传统方法相比可降低20-50%的预测错误，从而实现最佳库存水平。
  • 动态适应： AI系统不断从新数据中学习，自动适应不断变化的市场条件、季节性和意外事件。
  • 精细洞察： 高级分析可以预测多个地点的SKU级别需求，实现微目标库存管理。
  • 外部数据整合： AI可以整合社交媒体趋势、天气模式和经济指标等非传统数据源，提高预测准确性。

实施AI驱动需求预测的公司报告库存周转率显著提高，缺货减少，库存成本降低。随着这些技术变得更容易获取，它们越来越成为竞争必需品，而不仅仅是战略优势。