推动式库存管理模型及其计算方法解析
推动式库存管理通过需求预测优化产能，提升企业效率，适用于生产量大于短期需求的企业。
AI赋能重塑未来物流一体化运营新格局
AI赋能物流一体化，提升效率与体验。实时洞察、需求预测、库存优化、降低成本。未来应用广泛，潜力巨大。
提升科技行业物流效率的智能解决方案
本文探讨了如何通过智能物流解决方案提升科技行业的运输效率与供应链管理，包括实时跟踪、需求预测和应急响应等关键方面，以帮助企业应对市场变化，实现灵活与高效的运作。
智链跃迁生成式AI如何重塑物流新格局
生成式AI正在重塑物流行业，通过智慧选址、智能路线优化、精准需求预测等手段，提升效率、降低成本、改善客户体验。然而，数据安全、隐私保护和伦理问题也需要引起重视。只有积极拥抱AI，才能在激烈的市场竞争中赢得未来。
夏季销售季节如何重塑零售供应链策略
本文探讨了零售商在夏季与假日购物旺季过渡期间所面临的供应链挑战，分析了运输能力、库存管理和人力资源管理等方面的重要性。通过提前规划、需求预测和灵活应对方案，零售商可以优化运营，更好地应对季节性需求的变化。
供应链管理中的人工智能机遇挑战与未来自动化前景
本文探讨了人工智能在供应链管理中的机会与挑战，强调AI在优化需求预测、库存管理和风险识别等方面的潜力，同时指出数据质量、成本和复杂性等问题影响其应用。成功应用AI需要企业内部流程优化与人员技术提升。
淡水河谷预测明年全球海运铁矿石需求将达14亿吨
淡水河谷预测，今年全球海运铁矿石需求将达到13.5至14亿吨，因未来新供应量较少，价格预计将在每吨50美元左右。近期，因中国钢铁需求下降，现货铁矿石价格跌破40美元，创十年来新低。尽管全球铁矿石供应存在压力，但中国以外的需求增量可能会弥补。同时，新供应量的降低是重要因素之一。
现代电商仓储管理系统的关键作用与未来发展
现代仓储管理系统（WMS）成为电商行业的核心技术，通过实时库存监测、与电商平台的无缝连接，以及智能化的决策支持，提升了仓储效率与服务质量。未来，结合人工智能与机器学习，WMS将进一步优化资源配置与需求预测，为电商企业提供更加强大的支持。
精益供应链畅饮无忧Averitt助力啤酒饮料巨头降本增效案例
Averitt为一家德克萨斯州领先的啤酒饮料分销商提供定制化供应链解决方案，通过优化运输网络、引入先进仓储管理系统、应用需求预测模型和提供定制化配送服务，帮助客户降低物流成本15%，提高库存周转率20%，配送时效性提高30%，显著增强了市场竞争力。
如何优化美中海外仓安全库存管理
本文探讨了美中海外仓安全库存管理的重要性及优化策略。通过需求预测、供应链管理、科学计算方法与现代技术工具，企业能够合理设置安全库存，以保障供应链稳定与降低成本。同时，与供应商和物流伙伴的良好沟通也是成功管理的关键因素。定期调整库存策略以及分类管理能提升整体运营效率。