對于一個倉儲物流企業(yè)來說，庫存管理是關(guān)鍵，但是庫存管理，不是把倉庫打磨成成本最低的角落，甚至于炒作“零庫存”的概念，而是把它經(jīng)營為兌現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略承諾的關(guān)鍵系統(tǒng)。
庫存管理的故事開始于一個簡潔的問題：一次訂購多少才算最優(yōu)？1913年，福特·惠特曼·哈里斯提出了著名的經(jīng)濟訂貨量（EOQ）模型，為這一問題給出了數(shù)學答案。它將持有成本與訂貨成本放在同一函數(shù)下，找到兩者的均衡點，迫使企業(yè)首次以系統(tǒng)的視角審視“成本對立面”。
EOQ模型逐步放寬假設(shè)：生產(chǎn)批量模型（EPQ）將補貨方式擴展到邊生產(chǎn)邊補充；允許缺貨的版本讓企業(yè)在成本與商譽之間找到新的平衡；批量折扣模型則將供應(yīng)商定價策略引入考量。這些擴展不僅提升了模型的適用性，也使庫存管理成為企業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。
未來人工智能與機器學習不會只是“把預(yù)測做得更準”。真正的躍遷在于：把概率預(yù)測、策略優(yōu)化與仿真驗證打通成一個持續(xù)自學習的閉環(huán)，先以更豐富的分布式預(yù)見（probabilistic forecasts）刻畫不確定性，再用可學習的策略（RL/BO）把服務(wù)水平與利潤目標“內(nèi)生”到?jīng)Q策里，最后在數(shù)字孿生中把策略放到“準實景”的流量與約束里反復(fù)演練。
