在当前的全球物流与供应链管理实践中，库存管理效率低，库存流动性和资金利用效率低下一直是企业面临的挑战。由于需求预测不准确，企业往往难以精准把握市场脉搏，进而导致过度或不足的库存储备，不仅影响到客户满意度和订单履行速度，还可能造成资源浪费和潜在的销售机会损失。此外，供应链管理透明度的缺失使得上下游信息不对称，限制了库存水平的实时监控与有效调整，进一步降低了响应市场的敏捷性。同时，在复杂多变的商业环境中，如何平衡库存持有成本、运营成本和其他相关费用，实现精细化的成本控制，也是现代供应链管理者必须直面的一大难题。

针对于此，准时达联合浙江大学数据分析和管理国际研究中心，经过数月的研发，利用AI人工智能技术，实现对大量历史数据的分析和模型训练，不断模拟提升预测的精度，并实现了实时监控和处理数据，新年伊始，《AI赋能准时达库存管理研究报告》正式公开对全行业做分享，这份报告为运用AI技术解决制造业供应链动态库存提供前瞻的管理经验。

该报告主要聚焦于精准的库存数据分析和预测模型的应用，优化库存管理流程，并基于AI的需求预测和补货策略，确保产品的及时供应，满足客户对高效库存管理的期待。在具体实施过程中，准时达运用了多变量多步预测和机器学习算法等先进的AI科技。这些方法能够利用多个相关变量的历史数据预测多个未来时刻的数值，捕捉潜在的复杂关联和趋势，并引入实时数据和市场反馈信息，不断调整模型参数来提高动态库存预测的准确性。

运用AI方法后，准时达的仓储管理实现了显著的提升和变革。首先，实时监控和精确动态预测的库存情况提高了库存使用效率，降低了成本。报告提供了具体的量化结果，展示了AI技术应用带来的经济效益。项目实施后，算法补货策略比真实补货情况的平均库存下降了23.78%。报告中显示，准时达成功避免了过多或过少库存导致的资金积压和订单延迟问题，提高了库存周转率和使用效率。

报告中的样本数据来源于准时达供应链平台的真实数据，包括过去一段时间内各种物料的采购商需求数据。这些关键信息涵盖了顾客名称、零件号、供应商信息、制造商名称、仓库位置、出库时间和出库数量等，为模型的精确性提供了真实场景的数据支持，确保了需求预测分析的准确性。

报告的发布是准时达与浙江大学在产学研合作上的成功典范，展示了学术研究与产业实践相结合的力量，深入剖析了AI技术如何解决需求预测和库存管理中的关键挑战，为行业提供了具有前瞻性和实操性的解决方案。通过分享准时达在运用多变量多步预测和机器学习算法等先进AI方法的经验，报告揭示了如何有效利用历史数据预测未来趋势，捕捉复杂关联，并结合实时信息进行动态调整，从而提高预测准确性和供应链响应速度。这些实践案例为其他企业在实施AI驱动的供应链管理变革时提供了重要参考和借鉴，为整个物流和供应链行业贡献了宝贵的实践经验、前沿技术和创新思维。

这份报告的发布标志这准时达与浙江大学在产学研合作有了实质性的突破，展示了学术研究与产业实践相结合的力量，为推动物流科技领域的创新和发展注入了新的活力。

此外，在产学研结合方面，准时达一直持续在与学科前沿领域紧密结合展开合作。2023年5月，准时达与宁波（中国）供应链创新学院展开合作，共同发布《AI助力供应链动态ETA预测与管理创新研究报告》借助机器学习、人工神经网络等技术进行建模，深度探索在国际领域进行国际海运集装箱动态ETA的智能预测。