密切關注訂購、倉儲、組織和運輸庫存的方式，這將有助於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。
資料分析
對於提高可見性來說，可能沒有什麼比資料更重要的了。收集的資料越多，就有更多的機會提取有關庫存的見解，從而更好地瞭解實際需求。在供應鏈的每個步驟，以及庫存管理中盡可能收集資料，將產生必須分析的龐大資料集。這就是挑戰所在。
人工手動檢查大型資料集不僅耗時而且耗費腦力，篩選的數量和範圍非常有限。但是資料分析工具沒有這些限制。它們可以不斷地對資料集進行分類，並對庫存水準、客戶需求、成本、過剩庫存和浪費等做出深刻的結論。有了這樣的資訊，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
庫存管理包含許多工。例如，必須創建內部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資料分析一樣，費時費力，效率低下。這就是為什麼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複性任務。許多公司使用自動化工具的組合，如條碼掃描器、倉庫管理系統和庫存管理軟體，並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並獲得更多收入。
人工智慧(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、建立實用的採購程式，以及利用資料洞察為庫存和供應鏈規劃提供資訊。
當然，庫存管理人員可以在沒有技術説明的情況下完成上述所有事情。然而，依靠「技術」，特別是人工智慧，將使上述實踐更加高效。人工智慧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、高級分析和智慧倉庫是供應鏈行業/企業充分利用人工智慧工具的例子。借助高階分析，庫存管理人員可以控制成本並預測客戶需求。語音助手是創建採購程式的有效方式；智慧倉庫技術有助於提高準確性和效率。
機器學習也屬於人工智慧的範疇。它是指機器透過自己的經驗學習和改進。庫存管理人員為機器學習工具提供的訓練資料越多，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畫方面非常有用。
總而言之，使用人工智慧、自動化、資料分析和其他技術作為庫存管理流程的基礎，是提升供應鏈營運的明智之舉。
(參考原文：How Inventory Visibility Improves Profitability，by Luke Smith)
本文原刊登於國際電子商情網站
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