传统的库存规划模型因无法适应需求波动和COVID-19等外部干扰，在复杂供应链中，尤其是在生命科学领域，已显不足。这些依赖于每周或每月规划周期和历史数据的旧系统，常常无法有效地配置关键库存。人工智能驱动的框架通过整合实时数据、用于不确定性预测的高级机器学习以及持续的库存优化，提供了一种解决方案，能够更快地响应市场变化和风险。 AI
影响 加速人工智能在供应链管理中的应用，提高效率和对市场波动的响应能力。
排序理由 文章讨论了从传统库存优化框架转向人工智能驱动框架的转变，将其视为一种必然而非新版本或产品发布。
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