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使用多代理 LLM 系统优化库存管理
摘要 有效的库存管理需要全面预测需求和优化库存水平的能力，而这传统上只限于人类专业知识。新兴的人工智能方法虽然通过深度学习模型和数据分析提供了有效的解决方案，但往往缺乏整合动态市场洞察和实时数据的灵活性。通过利用多个动态交互大型语言模型 (LLM) 的多样化功能，我们可以克服这些限制并开发一类新的人工智能驱动的库存管理系统。本文介绍了一个多智能体框架，包括项目经理智能体、销售预测智能体和库存经理智能体，它们自主协作以应对库存管理挑战。智能体通过自我和相互修正动态调整库存计划并保持产品可用性。模拟结果表明，库存周转率显著提高，运输成本和持有费用降低，总成本大幅下降，同时保持零缺货率。我们的框架展示了协同 LLM 智能、统计建模的精确度以及不同智能体之间的动态协作的潜力，为自动化和优化供应链管理开辟了新途径。关键词：库存管理、多智能体系统、大型语言模型 (LLM)、供应链优化。
保存管道，切勿冲洗抹布
与卫生纸不同，许多卫生用品和湿巾在冲洗后不会分解。抹布和湿巾，即使是那些标明可冲洗的，也会堵塞您的下水道管道，让您支付昂贵的维修费用。从更大范围来看，当这些产品进入公共下水道系统时，它们会聚集在一起，导致下水道干管堵塞，缠绕在泵设备中，导致服务问题。因此，不要将这些物品冲入下水道，而是将它们扔进垃圾桶。
约束马尔可夫决策过程的原始对偶方法及其在队列调度和库存管理中的应用
即 [ a ] k ≤ [ b ] k ∀ k ∈ [ K ] 。给定一个向量 x ∈ RK ， [ x ] + = (max { [ x ] 1 , 0 } , ..., max { [ x ] K , 0 } )。
2025 财年库存管理计划 - 两年期计划摘要
DOE/NNSA 在为核安全企业配备合适的人员方面面临多项挑战，例如新员工的资格审查期很长，这进一步增加了留任的重要性。核安全企业的经验流失很难弥补。DOE/NNSA 及其管理和运营合作伙伴需要足够多的经验丰富的人员，将有关库存技术和流程的知识和技能传授给新员工，同时满足当前的任务需求。这些因素使得维持一支通过安全审查、合格且经过技术培训的员工队伍成为一项复杂的挑战。招聘和长期留任员工队伍对于发展、培养和保持科学、工程和技术能力至关重要。
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。这项研究旨在确定
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。本研究旨在确定过程创新对库存管理技术和供应链效率之间关系的调节作用。本研究使用了一种调查方法。收集的数据是横截面的，这意味着它是在一个时间点收集的。供应商关系管理对供应绩效有很大的积极影响。此外，员工承诺积极，并显着影响供应绩效。但是，员工承诺对供应商关系管理与供应绩效之间关系的影响在统计学上没有意义。有效实施时，库存管理技术可以看作是特定组织的独特资源。本研究旨在通过提供有关库存管理技术，过程创新和供应链效率的相互依存关系的经验证据来为现有的知识体系做出贡献。关键字：库存管理技术，供应链效率，过程创新引用：Ofori。I.，aidoo-acquah。K.，Addo，K。S.，（2024），“库存管理技术对供应链效率的影响。过程创新的调节作用”，《非洲采购，物流与供应链管理杂志》，2024，7（8）：pp.01-12。
用QR技术简化库存管理
摘要 - 本摘要探讨了库存管理的关键作用以及信息技术对优化各个行业运营的变革性影响。当我们深入研究数字时代时，现代技术的集成（例如计算机化库存系统）彻底改变了组织的功能，降低成本，实时报告和加强数据安全。在这种情况下，我们的研究介绍了一个创新的自动化系统，旨在彻底改变如何管理其供应和设备，最终导致提高效率，准确性和流程精简。该系统设计的值得注意的方面之一是将QR码技术纳入库存过程。QR码为库存跟踪难题提供了有力的解决方案。这些二维条形码为存储，检索和传输有关库存项目的大量信息提供了一种有效且可靠的手段。拥抱QR代码技术提供的自动化和高级功能。这种集成为其日常运营带来了一个更可靠，准确和安全的信息系统，使机构与技术进步的最前沿保持一致。
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。
改善餐厅XYZ的库存管理：A ...
摘要本研究研究了实施经济订单数量（EOQ）模型，以改善XYZ餐厅的库存管理实践。这项研究的主要目的是确定EOQ模型在餐饮行业的动态环境中优化供应链和降低总体库存成本方面的功效。考虑到许多食品成分的易于损坏的性质和客户需求的波动，这项研究调整了传统的EOQ框架，以匹配容易损坏且不容易损坏的物品，以实现最小化库存和减少多余库存之间的平衡。本研究使用定量方法，利用XYZ餐厅的销售数据和历史清单来计算最佳订单的数量，并将其与现有库存实践进行比较。调查结果表明，EOQ模型调整为某些工业变量（例如衰减率和需求变异性），大大增加了库存周转和减少浪费。此结果的含义表明，具有某些修改的EOQ模型可以是提高餐馆财务效率和运营效率的宝贵工具。这项研究通过提供改进的EOQ应用程序策略来改善餐饮行业的库存管理，从而为这一领域做出了贡献。关键字：库存管理，经济秩序数量（EOQ），供应链优化，降低成本策略，运营效率。摘要本研究研究了实施经济订单数量（EOQ）模型，以增强XYZ餐厅的库存管理实践。该研究的主要目的是确定EOQ模型在优化供应链和降低餐饮行业动态环境中总体库存成本方面的功效。鉴于许多食品的易腐烂性质和客户需求的易腐烂性带来的挑战，该研究适应了传统的EOQ框架，以适应可腐烂和不可腐烂的物品，旨在在最小化库存和减少多余库存之间达到平衡。该研究采用定量方法，利用XYZ餐厅的历史销售和库存数据来计算最佳订单数量，并将其与现有的库存实践进行比较。调查结果表明，在针对特定行业变量（例如变质率和需求变异性）调整时，EOQ模型可显着改善库存周转和减少浪费。这些结果的含义表明，具有特定修改的EOQ模型可以成为提高餐馆财务效率和运营效率的宝贵工具。这项研究通过提供量身定制的EOQ应用程序策略来增强餐饮行业的库存管理，从而为该领域做出了贡献。
库存管理自动化与超市的性能之间的关系
在当今竞争激烈的商业格局中，组织不断努力争取有效性，成本优化和规模经济。为了满足客户需求，许多组织依靠维护库存。但是，有效地管理库存以实现组织目标已成为公司的重大挑战。确定满足客户需求的最佳库存水平和投资量已被证明是众多公司的艰巨任务。因此，组织已转向当前的技术来解决这些问题。这项研究旨在评估库存管理自动化水平和超市在马六甲的表现。此外，它试图确定该地区库存管理自动化与超市绩效之间的关系。采用定量研究方法，问卷是主要数据收集工具。该研究的受访者由Melaka的超市员工组成。总共有190名员工回答了这项研究的问卷。将使用社会科学统计软件包（SPSS）对收集的数据进行描述性分析。研究结果表明，库存管理自动化和性能具有很高的相关性。在马六甲中，库存管理自动化与绩效超市之间存在显着关系。未来的研究人员可以从这项研究的发现中受益。