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摘要 本文探讨了先进的人工智能 (AI) 技术对动态供应链中实时库存优化的变革性影响。引言强调了库存优化的重要性和传统方法的局限性，为人工智能的整合奠定了基础。全面的文献综述总结了人工智能在供应链管理中的应用的现有研究，确定了关键差距和需要进一步探索的领域。然后，本文深入研究了各种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和强化学习，详细介绍了它们在预测需求和供应方面的应用，以及在实时库存系统中实施这些技术的好处和挑战。对人工智能驱动的库存优化的分析揭示了供应链响应能力、效率和风险管理的显著改善，同时讨论了不同行业和组织规模的可扩展性和适应性。结论总结了主要发现并为未来的研究和实际实施提供了建议，强调需要提高数据质量、模型透明度和道德考虑。通过利用
使用动态供应链中的实时库存优化
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