Building a dynamic inventory optimisation system: A deep dive

Building a dynamic inventory optimisation system: A deep dive

摘要

电商库存优化面临三大核心问题：选品、补货时机和仓库分配。复杂环境包括海量商品、多层仓库网络、季节性商品和需求波动。ZEOS通过AI驱动的补货推荐系统，构建动态库存优化框架，结合需求预测和策略优化，实现成本最小化。系统采用两步骤流程：输入数据生成和推荐引擎优化，利用蒙特卡洛模拟和无梯度优化器处理不确定性。需求预测和补货优化是核心，分别通过批处理和实时推理提供支持。