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供应链管理：库存优化_（14）.案例研究与实践应用.docx

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    案例研究与实践应用

    在上一节中，我们探讨了库存优化的基本概念和方法。本节将通过具体的案例研究和实践应用，进一步展示如何利用人工智能技术实现库存优化。我们将从几个不同的角度出发，包括需求预测、库存策略优化、库存水平监控等，通过实际案例和代码示例来说明这些技术的应用。

    案例研究1：需求预测

    1.1需求预测的重要性

    需求预测是库存优化的关键步骤之一。准确的需求预测可以帮助企业避免过度库存和库存短缺，从而降低库存成本，提高客户满意度。传统的统计方法如时间序列分析、移动平均等虽然有一定的效果，但往往无法处理复杂的市场变化和多因素影响。人工智能技术，特别是机器学习

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