在全球市场，使房间的一天更多的竞争对手，一些企业正在转向人工智能和机器学习，试图获得优势。供应链和库存管理是一个已经错过了一些媒体聚光灯的域名，但其中一个行业领导者一直在努力开发新的AI和机器学习在过去十年的技术。
许多知名公司现在都在使用机器学习来优化业务流程，从客户服务咨询到基于卫星数据的下月货架供应计划，这些方式在30年前可能被视为科幻小说。未来5到10年，供应链和库存管理将体现智能自动化的概念。
我们已经强调了与机器学习技术的库存管理的三个应用程序，提供了什么是可能的一个尖端的最冰山视图。供应链和库存管理的新领域使公司能够充分利用其在数据的大量新的方式，避免了代价高昂的设施发生故障，在产品需求和服务超越客户的期望，并在长期内提高投资回报率。
库存管理与机器学习应用
机器人 - 看到对客户满意度
美国两家最大的零售商正在使用机器人作为库存管理的一部分。2016年夏天，劳氏推出了LoweBot在整个旧金山湾区11家门店。这些自主机器人零售不仅有助于客户，但通过使用计算机视觉和机器学习扫描库存并寻找产品或价格的差异，形成一个全新的实时数据。
5” 双语零售机器人功能可以帮助客户找到他们通过搜索计算机显示器寻找，帮助IT导航在店内的产品，先进的语音识别和基于激光的传感器（类似于自动驾驶汽车使用的技术）。据凯尔内尔，颠覆性的创新和Lowe的创新实验室的执行董事，副总裁的初步反馈，客户欣赏机器人的便利性和效率，而员工爱LoweBot使他们有更多的时间与创意项目客户前来咨询。
虽然劳氏是在前端测试机器人，沃尔玛正在测试他们在幕后。在2016年6月，沃尔玛宣布专有无人机测试在其庞大的仓库，以提高库存管理。据沃尔玛，手动检查库存可能需要大约一个月的员工，但同样的任务可以在24小时内使用，通过仓库，扫描项飞复杂的无人机完成，并检查是否有遗失物件。沃尔玛CEO董明伦说：“事情，无人驾驶飞机，交付机器人，3D打印和自动驾驶汽车将允许零售商进一步自动化和优化供应链太互联网。”有关如何机器人的详细信息正在改变行业，我们最近的指南AI工业机器人是一个值得读。
物联网-预防为先
如果Gartner的预测是准确的，在2006年底2017年应该是约840十亿连接东西并在2020年超过20十亿连通超越的东西，自己的病情的位置。供应设备连接的监视器可以将警报发送潜在的问题，他们成为会破坏商品的移动问题之前。
一个在工业物联网埃森哲2016报告结论预测资产可以节省高达12%的定期维修和30%的维护，同时减少高达70%的故障。在2014年,英特尔的首批试点到全面整合物联网制造在只有一个工厂造成$ 900万的节省。
预测分析-风化的需求
天气是决定消费者买什么、何时何地购物的主要因素。IBM正在使用沃森做出的天气更精确的预测，可以用来帮助技术确定供应链供应和需求。在2015年，IBM收购了天气公司利用其庞大的数据库和收集系统。沃森不仅吸引了来自站气象数据，而且还使用了新闻提要和社交媒体创造的可能条件的图片。预测天气的分析，它可以提供预测提前几个月，与当前和计划的股票数据为各个零售点配对，可以帮助零售业主和管理人员作出之类的东西供应，定价和促销更好的战略决策。
再次，沃尔玛也越来越早于ML技术，显示潜力，增加利润。从2014年第一台IBM天气，收集到的数据集显示了一些有趣的天气现象和消费者购买行为之间的相关性。例如，该公司发现，人们更倾向于购买牛排，当它的温暖，大风，阴天，而在炎热和干燥的天气汉堡包的销售增加。链用这个信息来促进汉堡肉，根据天气预测，并看到了牛肉饼销售的18％的改善。
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