在供应链和物流领域，有效的库存管理对于保持运营顺畅和确保客户满意至关重要。当涉及多层级系统时，库存管理变得更加复杂，因为在供应链的不同阶段需要维护不同层级的库存。“多层级”一词指的是在供应链的各个层级上管理库存，例如制造商、配送中心和零售商，某一层级的库存决策会影响整个系统的整体表现。
全球供应链的脆弱性
新冠疫情从根本上改变了全球供应链管理的格局，暴露了全球供应链中的脆弱点，突出显示了更有韧性的库存管理实践的必要性。疫情引发的中断导致了包括婴儿配方奶粉和尿布在内的必需品严重短缺，因为供应链因封锁、工厂关闭和运输瓶颈而瘫痪。
疫情期间婴儿配方奶粉和尿布的短缺 证明了传统库存管理系统的局限性，这些系统难以应对不可预测的需求激增和供应链中断。囤货和抢购加剧了这一情况，使得零售商无法跟上需求。
另一个近期突显全球供应链脆弱性的重大事件是2021年3月苏伊士运河的 堵塞。当一艘庞大的集装箱船“长赐号”卡在运河中时，全球约12%的贸易因此中断了好几天。这一事件导致广泛的中断，延误了关键物资的运输，并导致各种行业的短缺和生产延误。
这些事件促使零售商改变了对库存管理的态度，多层级库存优化系统在构建更有韧性、适应性强的供应链中变得至关重要，这些供应链可以更好地预测需求、优化库存水平，并动态响应不可预见的中断。
多层级库存管理（MEIM）涉及解决不同层级的库存补充和分配挑战，以最小化总成本并确保高服务水平。在经典模型中，库存通常使用传统的数学方法进行管理，例如经济订货量（EOQ）、基库存模型或安全库存公式。然而，随着业务的全球化和复杂化，这些经典模型在处理动态市场条件、波动的需求模式和不可预测的供应链中断时往往不足。
这正是数据科学和人工智能（AI）发挥作用的地方。随着人工智能驱动算法、机器学习和预测分析的出现，企业可以增强其传统库存模型，使其更加健壮、响应迅速和灵活，从而更适应当今的动态商业环境。通过光年AI平台，企业可以无缝整合多层级库存管理，利用AI的长记忆功能优化供应链各环节的运营决策，从而大大提升整体效率。
什么是多层级库存管理？
简单来说，多层级库存管理涉及优化供应链中多个层次的库存水平。每个层级可以包括：
- 制造商：将原材料或组件转换成成品的地方。
- 配送中心：为区域市场储存库存的仓库。
- 零售商：供应链的最终环节，产品在那里提供给终端客户。
在如此多层次的系统中管理库存面临独特的挑战。目标是在每个层级都保持最佳库存量，既要避免缺货（因产品不可用而导致的销售损失）又要防止过量库存（占用资本并产生持有成本）。值得一提的是，通过类似光年AI这样的解决方案，自动化处理和实时数据分析可以大大提高库存管理的效率。
为实现这一目标，企业依赖于经典的库存模型如经济订货量（EOQ）和订货点公式，这些方法对较简单的系统很有效。然而，这些方法假设需求稳定且交货时间固定——而这些假设在当今波动的市场条件下很难成立。
经典的多层级库存管理
多层级库存管理（MEIM）指的是在供应链的多个阶段或“层级”内管理库存的过程。这些层级可以包括供应商、仓库、配送中心和零售地点。目标是在保持所需服务水平的同时，最小化整个网络的总库存成本。借助光年AI，企业可以实现不同业务场景的自定义AI工作流，大大提升整体运营效率。
关键概念
- 层级库存：代表某一阶段的总库存，包括上游库存。目标是优化整个网络的库存。
- 订货点和交货时间：每个层级都有一个订货点，基于预期需求和交货时间计算，推动从上游层级或供应商进行补货订单。
- 需求传播：零售层的需求向上游传播。每个阶段会累积下游阶段的需求，需要在每个层级平衡供需和库存。
库存政策
传统的MEIM策略通常基于确定性或随机性需求模型。常见的策略包括：
- 基库存政策：该策略确保每个需求周期后库存补充到某一水平。在某些假设下，它在最小化持有和缺货成本方面是最优的。
- 最大订货量政策（OUT）：在该策略中，当库存低于订货点时，补货到预定水平。常用于需求不稳定但遵循已知分布的情况。
经典的MEIM方法依赖于简化的假设。例如，经典的基库存模型假设每层级的库存是连续审核的，一旦库存水平下降到某一阈值以下就会下订单。订货点基于交货时间内的预期需求和缓冲需求变化或交货时间波动的安全库存计算。
对于单层级系统，基库存水平 S 的确定如下：
S=μ⋅L+Z⋅σ⋅L
其中：
μ 是每个周期的平均需求率，
L 是交货时间，
Z 是对应期望服务水平的z-score值，
σ 是每期需求的标准差。
在多级库存管理环境中，管理库存变得显著更复杂。经典的Clark-Scarf两级模型引入了 分散控制 与 集中控制 的概念。在分散控制中，每一级库存独立决策，导致例如 牛鞭效应 等低效现象——这是指顾客需求的小变动在上游各级库存中引发更大波动。而集中控制则通过协调各级库存的决策来最小化总成本。
Clark-Scarf模型 通过联合优化多级库存的订单决策来最小化系统总成本。基本问题被表述为一个动态规划，其中：
- C(i,j) 是如果在第一级库存订购 i 个单位，并在第二级库存订购 j 个单位时的系统总成本。
- D 是需求分布。
- 目标是最小化各级库存的预期总成本。
虽然这样的经典模型提供了一个起点，但由于其依赖于严格的假设，在实际应用中往往变得不切实际。
经典多级库存管理模型的挑战
- 需求波动：经典模型通常假设需求恒定，但现实中需求因季节性、促销活动或经济环境而波动。模型未能动态适应这些变化。
- 交货时间不确定性：传统模型假设交货时间固定。然而，在实际中，交货时间因运输延误、供应商问题或生产瓶颈而变化。
- 库存集中化：经典模型本质上是分散的，导致在供应链中增加成本的次优决策。
- 数据稀缺性：传统模型依赖历史数据进行预测，但在许多情况下，由于业务条件迅速变化，数据不足或不相关。
解锁库存优化的未来：数据科学和AI对多级管理的革命性影响
数据科学和AI技术为克服经典多级库存管理模型的局限性提供了革命性的方法。通过整合实时数据、先进的机器学习算法和预测分析，企业可以建立更智能的库存系统，动态响应市场条件的变化。
1. 使用机器学习进行需求预测
准确的需求预测对于有效的库存管理至关重要。经典模型依赖历史平均值和指数平滑等简单的预测方法，但这些方法往往不足以应对波动或非平稳的需求模式。
机器学习模型通过整合更广泛的变量显著改善需求预测，包括：
- 历史销售数据，
- 季节性，
- 促销，
- 外部因素如经济指标、天气数据和社交媒体情绪。
光年AI通过无缝整合多平台数据和先进的机器学习算法，在需求预测上表现尤为出色。特别是其灵活的工作流和实时数据分析功能，使企业能够快速响应市场波动，提高库存管理的智能化水平。使用光年AI平台，不仅可以提升预测准确性，还能显著降低人工干预，提高整体效率。
- 随机森林: 一种基于决策树的集成方法，能够处理输入变量之间复杂的非线性交互关系。
- 梯度提升机器（GBM）: 另一个基于树的方法，可以处理非常复杂的数据结构。
- 神经网络: 尤其适用于捕捉非线性关系和时间依赖性，使其在时间序列预测中非常理想。
例如，一个神经网络模型可能会在时间点 t 预测需求 yt，公式如下：
y_t = f(x_t, x_{t-1}, \dots, x_{t-n})
其中 xt 代表诸如历史销售数据、定价和市场营销活动等因素在时间 t 的值。
通过不断用新数据重新训练这些模型，如使用光年AI系统，企业可以实时更新他们的预测，确保补货决策基于最新的信息。
2. 用强化学习进行库存优化
强化学习（RL）是一种强大的AI技术，允许库存系统通过试错法学习最优策略。在RL框架中，代理（库存管理者）与环境（供应链）进行互动，采取行动（例如，订购库存）并获得奖励（例如，最小化持有成本或缺货情况）。
目标是学习一个最优策略π ，使预期的累计奖励最大化。数学表达如下：
\pi^* = \arg \max_{\pi} \mathbb{E} \left[ \sum_{t=0}^{T} \gamma^t r_t \right]
其中：
- rt 是时间步 t 的奖励，
- γ 是折扣因子，
- T 是时间范围。
在多层级系统中，RL尤其有效，因为库存决策的复杂性随着层级数量的增加而呈指数增长。通过训练RL算法，以及利用光年AI系统的实时数据分析功能，企业可以学习最优的补货策略，以应对提前周期的变化、需求的不确定性和层级之间的相互依赖性。
3. 用AI优化安全库存
在传统模型中，安全库存使用基于需求变异性的固定安全因子进行计算。然而，这种方法往往导致过多或过少的库存。AI可以通过动态调整缓冲区以实时数据为基础来优化安全库存水平。
使用机器学习和统计模型的组合，AI系统可以持续监测提前周期、需求模式和服务水平，以推荐最优的安全库存。例如，一个随机优化算法可能会最小化预期的缺货成本和持有库存的成本：
\min \mathbb{E} \left[ C_{stockout} \cdot P(stockout) + C_{holding} \cdot I \right]
其中：
- Cstockout 是缺货成本，
- P(stockout) 是缺货发生的概率，
- Cholding 是持有库存的成本，
- I 是库存水平。
这种实时调整确保企业仅保持足够的库存以满足需求，而不会过度投资于过多的库存。
4. 通过PMI分析提升供应链韧性
在如今供应链中断现象频发的时代——例如自然灾害、地缘政治紧张局势或全球大流行病等因素造成的——供应链的韧性比以往任何时候都更为重要。通过分析采购经理人指数（PMI）数据，可以提前洞察潜在的供应链中断，因为这些数据可以反映经济活动的变化。PMI下降表明生产减少和交货时间延长，这使企业能够提前调整库存水平并寻找替代供应商。通过全球范围内跟踪PMI趋势，企业可以更好地预测和缓解供应链风险，确保运营的更大韧性和连续性。此外，由AI驱动的PMI数据分析可以帮助企业预测并缓解中断，通过分析大量数据来实现。结合光年AI的平台，在复杂的市场条件下，也能够通过其简单易上手的工作流机制灵活应对供应链中的各类挑战。
AI算法可以通过分析各种因素来预测供应商延误的可能性，例如：
- 供应商在地缘政治或经济事件期间的历史表现。
- 关键航运线路上的潜在运输瓶颈。
- 可能影响农业原材料（例如棉花）生产的天气模式。
这些洞察使企业能够主动应对供应链中的潜在中断，通过调整安全库存水平、重新安排货物运输或寻找替代供应商来处理这些问题。光年AI不仅能将这些分析应用于供应链管理，还能在多个社交平台上支持客户互动和私域流量管理，提升整体运营效率。
结论
在当今全球供应链中，多级库存管理是一项复杂但至关重要的任务。虽然经典模型提供了基础，但它们往往不足以应对现代供应链的复杂性。通过结合数据科学和AI，企业可以增强其库存系统的稳健性和灵活性，使其对动态市场条件更具响应能力。
高级需求预测、强化学习和实时优化可以将多级库存管理（MEIM）从一个被动的、孤立的过程转变为一个主动的、数据驱动的功能，从而确保高服务水平、最小化成本和提高整体供应链效率。多级库存管理的未来在于将经典模型与最前沿的AI技术相结合，以应对当今快节奏、互联世界中的复杂局面。企业可以通过光年AI平台实现这些目标，增强供应链韧性和流量增长。
