库存管理

一、动态需求预测的数学陷阱（错误率提升30%）在零售库存优化的道路上，动态需求预测本应是个得力助手，可实际操作中却可能陷入数学陷阱。以一家位于硅谷的初创电商企业为例，他们引入了一套基于人工智能的进销存系统，期望通过动态需求预测来精准把控库存。行业平均的需求预测错误率通常在10% - 20%这个区间。然而，这家企业在使用新系统后，错误率竟然提升了30%，达到了23% - 39%。这是怎么回事呢？原来

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