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摘要：背景：在当前的全球市场中，供应链越来越复杂，敏捷和可持续的管理策略。传统的分析方法通常在应对这些挑战方面通常缺乏，从而需要更高级的方法。方法：本研究利用高级机器学习（ML）技术来增强物流和库存管理。使用来自跨国零售公司的历史数据，包括销售，投资水平，订单履行率和运营成本，我们应用了各种ML算法，跨越回归，分类，聚类，集群和时间序列分析。结果：这些ML模型的应用导致关键操作领域的显着改善。我们的需求预测准确性提高了15％，积分和库存降低了10％，预测订单履行时间表的精度为95％。此外，该方法还根据交付偏好确定了处于危险的货物并启用了客户细分，从而导致了更多的服务提供服务。结论：我们的评估证明了ML在使供应链操作更快和数据驱动方面的转化潜力。这项研究强调了采用先进技术来增强Deci-sion制作的重要性，这证明了提前时间效率的提高12％，轮廓系数为0.75，用于聚类，减少了8％的补给误差。
物流和库存的优化技术
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