人工智能在周转材料库存动态管理中的应用

摘要：在当今的建筑行业中，周转材料库存管理的效率直接影响到企业的成本与效益。传统管理方式在应对复杂多变的库存情况时往往力不从心，而人工智能技术的崛起为其带来了新的契机。本文深入剖析人工智能在周转材料库存动态管理中的应用，详细阐述其在需求预测、库存优化、实时监控等方面的具体应用，深入探讨其应用过程中面临的挑战与对应的解决策略，旨在为建筑企业借助人工智能提升库存管理水平提供全面的理论支撑与实践指导。

关键词：人工智能；周转材料；库存动态管理；应用策略

一、引言

周转材料作为建筑工程中的关键资源，其库存管理的优劣对项目成本、进度有着决定性影响。在传统管理模式下，由于缺乏精准的需求预测与高效的库存调控，常出现库存积压或缺货的情况，严重制约企业效益。人工智能凭借强大的数据处理与智能决策能力，能精准洞察库存动态，实现资源的高效配置，已逐渐成为建筑企业提升库存管理水平的核心技术手段。

二、人工智能在周转材料库存动态管理中的优势

2.1 精准需求预测

传统的需求预测方法主要依赖历史数据和经验判断，难以准确应对市场的快速变化和不确定性。人工智能中的机器学习算法，如时间序列分析、神经网络等，能够对海量的历史数据进行深入挖掘，包括项目施工进度、季节性需求波动、市场价格变化等多维度信息。通过对这些数据的学习和分析，建立精准的需求预测模型，提前预判周转材料的需求趋势，为库存管理提供可靠的决策依据。

2.2 优化库存配置

在库存配置方面，人工智能可以综合考虑多种因素，如材料的使用频率、采购成本、存储成本、缺货成本等，通过智能算法计算出最优的库存水平和补货策略。例如，利用遗传算法、模拟退火算法等优化算法，寻找满足项目需求且成本最低的库存配置方案，避免库存积压和缺货现象的发生，提高资金使用效率。

2.3 实时监控与预警

借助物联网技术与人工智能的结合，能够实时采集周转材料的库存数量、位置、使用状态等信息，并通过数据分析及时发现潜在的问题。当库存水平低于安全阈值、材料即将过期或设备出现故障时，系统自动发出预警信号，提醒管理人员及时采取措施，有效降低库存风险。

2.4 提高决策效率

面对复杂多变的库存管理场景，人工决策往往效率低下且容易出现失误。人工智能系统能够实时处理大量数据，并根据预设的规则和算法快速生成决策建议，帮助管理人员在短时间内做出科学合理的决策，显著提高库存管理的响应速度和决策质量。

三、人工智能在周转材料库存动态管理中的应用

3.1 需求预测模型构建

在构建需求预测模型时，首先收集丰富的历史数据，包括不同项目类型、规模下周转材料的使用量、使用时间分布，以及市场环境因素如原材料价格波动、政策法规变化对项目开工率的影响等。运用数据清洗技术去除异常值和噪声数据，确保数据的准确性和可靠性。然后，选择合适的机器学习算法，如长短期记忆网络（LSTM），因其对时间序列数据具有良好的记忆和处理能力，能够有效捕捉需求的长期趋势和短期波动。通过对历史数据的训练和优化，使模型不断学习和适应数据中的规律，从而准确预测未来不同时间段内周转材料的需求量。

3.2 库存优化策略制定

在库存优化方面，采用智能算法确定最佳的库存策略。以经济订货批量（EOQ）模型为基础，结合人工智能算法进行改进。考虑到实际情况中采购成本、库存持有成本、缺货成本等因素的动态变化，利用粒子群优化（PSO）算法对 EOQ 模型进行求解。PSO 算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索最优解，能够快速找到使总成本最小的订货批量和订货点。同时，根据项目的实时进度和需求变化，动态调整库存策略，确保库存始终处于最优水平。

3.3 实时监控系统搭建

实时监控系统利用物联网设备，如传感器、射频识别（RFID）标签等，对周转材料的库存状态进行全方位、实时的监测。在仓库中，通过在货架和周转材料上安装传感器，实时采集材料的数量、位置信息；利用 RFID 技术实现对材料的快速识别和追踪，记录其出入库时间和使用情况。这些数据通过无线网络实时传输到数据中心，由人工智能分析系统进行处理。分析系统运用数据挖掘和机器学习技术，对库存数据进行实时分析，一旦发现库存异常，如库存数量低于安全库存、某种材料使用频率异常增加等，立即触发预警机制，通过短信、邮件等方式及时通知管理人员，以便采取相应的措施进行调整。

3.4 智能决策支持系统应用

智能决策支持系统整合了需求预测、库存优化和实时监控等模块的信息，为管理人员提供全面的决策支持。在面对采购决策时，系统根据预测的需求数据、当前库存水平以及供应商的价格、交货期等信息，运用多属性决策算法，如层次分析法（AHP）与灰色关联分析相结合的方法，对不同供应商和采购方案进行综合评估，推荐最优的采购决策。在库存调配决策中，考虑项目的紧急程度、各项目库存现状以及运输成本等因素，利用智能算法生成合理的库存调配方案，实现资源的优化配置，提高库存管理的整体效率和效益。

四、人工智能应用面临的挑战及解决策略

4.1 数据质量与安全问题

数据准确性、完整性不足及更新滞后是核心问题。人工录入失误、传感器故障易造成数据偏差，历史数据存储不当导致丢失，系统间数据同步不及时影响库存实时性。对此，企业需构建数据质量管理体系，强化录入审核，运用校验规则与自动化工具；定期清理修复数据，优化系统接口以实现实时更新。

数据安全风险不容忽视，库存数据包含商业机密，泄露或篡改将带来重大损失。企业应采用加密技术保护数据传输与存储，建立严格权限管理机制，定期开展安全审计，防范潜在隐患。

4.2 技术应用成本与复杂性

人工智能应用需大量资金投入硬件、软件、算法及人才培养，中小企业难以承受。同时，其技术涉及多学科知识，企业在选型、集成和维护时面临挑战。

为降低成本，企业可按需选择云计算平台服务；在人才培养上，与高校合作开展定制化培训，招聘专业人才。应对技术复杂性，企业需制定详细规划，选型时结合业务与技术基础，开发遵循软件工程规范，采用模块化设计，建立完善文档与支持体系。

4.3 人员适应与组织变革

人工智能应用改变业务流程与员工工作模式，易引发抵触情绪。老员工对新技术陌生，担心岗位受威胁，且跨部门协作需求冲击传统组织架构。

企业应开展针对性培训，提升员工技术能力；管理层加强沟通，消除员工顾虑。在组织变革方面，优化架构，组建跨部门团队，梳理业务流程，建立适配的绩效考核与激励机制，推动技术落地。

五、结论

人工智能为建筑企业周转材料库存动态管理提供有力支撑，可精准预测需求、优化配置、实时监控预警与智能决策，有效解决传统模式问题。但应用中面临数据质量安全、技术成本复杂及人员适应组织变革等挑战。对此，企业可通过建立数据管理体系、强化安全防护、合理选型降本、开展员工培训、推进组织架构优化等策略应对。随着人工智能技术创新发展，其在建筑行业库存管理领域前景广阔，将持续推动行业变革升级，助力企业实现可持续发展。

参考文献：

[1]杨雨苍，朱佳佳.人工智能在网络运维优化中的应用探讨[J].邮电设计技术，2018，12：31-34.

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