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库存异常检测方法与技术

在库存管理中，异常检测是一项至关重要的任务。库存异常可能包括库存量的突然增加或减少、库存记录的错误、供应链中的中断等。这些异常不仅会影响企业的运营效率，还可能导致财务损失。因此，及时准确地检测库存异常并采取相应的措施是库存优化的关键之一。本节将介绍几种常用的库存异常检测方法和技术，包括统计方法、机器学习和深度学习方法，以及如何将人工智能技术应用于库存异常检测。

1.统计方法

1.1基于阈值的方法

基于阈值的方法是最简单且直接的库存异常检测技术。通过设定一个或多个阈值，当库存量超过或低于这些阈值时，系统会触发警报。这种方法适用于