本文在研究智能存货管理模式运行机制的基础上，尝试构建了智能存货管理模式的架构，并拓展至对该模式应用路径的研究。

一、智能存货管理模式机制分析

智能经济是以人工智能为核心驱动力的经济发展阶段。在这一时代背景下，企业管理模式在智能技术的影响下不断发生变革，同时，企业的存货管理也衍生出了新的机制。

（一）深度需求预测机制

深度需求预测机制是指利用深度学习技术对市场需求进行预测。深度需求预测使用神经网络学习的方式，分析市场、用户、竞争等多方面的数据特征，深入挖掘数据的潜在规律，具有准确率高、自适应学习、处理大数据、可视化结果等特点。它需要在大量数据和算力支持下，由专业技术人员完成建模和预测分析工作。

在传统存货管理模式下，企业需要依据主观经验和客户订单来编制物料需求计划和生产计划，进而确定物资的需求量和需求时间，但由于市场需求波动性较强，销售人员仅依赖有限的内部财务数据很难做出科学、精准的预测。随着人工智能技术和大数据分析技术的运用，精准的市场需求预测将成为可能。原因在于，传统的需求预测方法通常要依靠管理人员的主观经验和简单的数学模型，预测的数据来源通常是企业的历史销售数据。这对销售预测人员的专业能力和客观性要求较强，对预测模型的有效性也提出较高的要求。但由于业务和外部来源的数据量不断增加，这些分析预测方法早已过时。需求预测的准确性下降也导致企业无法拟定有效的生产采购计划，最终导致供需失调，大幅增加存货管理成本。但大数据分析技术和人工智能技术驱动下的深度需求预测，使得企业不再依靠单一的内部历史数据，而是综合考虑企业内部和外部的数据源，比如人口统计、天气、在线评论和社交媒体等，并基于实时数据进行自适应增强预测。除此之外，对于缺乏历史数据的新产品，机器学习预测工具可以利用聚类算法，识别具有相似特征和生命周期曲线的产品，使用这些数据代为预测。企业可以根据预测结果来采购商品并管理库存，从而降低库存短缺或积压的概率，有效减少用于管理意外需求波动的成本，提高整体的存货管理效率。

（二）数字化采购机制

数字化采购机制是指通过应用人工智能、区块链、机器人流程自动化和云计算等技术，来协助、管理和优化采购流程的整个过程。数字化采购可以通过采购管理软件、电子采购平台、智能采购等手段来实现，进而达到提高采购效率、降低采购成本、缩短采购周期、减少错误等目的。

传统的采购流程有多个环节，涉及多个部门的参与和审批，流程及其繁琐，这也导致采购效率低下，成本难以控制，且容易出现错误。智能经济背景下，通过数字化采购的转型，采购流程的简化和自动化将成为可能，采购的安全性也能得到保障。数字化采购模式下，采购流程中的大量数据不再需要员工手动处理，而是利用人工智能自动化处理来自多个渠道的供应商、产品和采购数据以及审批流程数据等，通过数据质量的保证来减少后续采购流程出错的可能性。在采购流程中，通过机器学习和自然语言处理技术，自动分析和比对供应商报价、采购合同和商品规格，并在此基础上快速处理采购订单、自动识别和纠正错误的订单并实时跟踪供应商的交货进程，完成采购流程的简化和自动化。另外，在数字化采购中，所有的采购合同和支付记录被自动存储在区块链分布式网络中，确保了交易的可追溯性和透明度，并有效减少潜在的欺诈和不当行为的出现。而最终交易的完成，即合同条款的执行则有赖于智能合约机制的强制约束与自动化执行。因此，数字化采购不仅提高了采购的效率，也促进了供应商网络效应，实现了采购部门和供应商之间更紧密的协作。

（三）动态仓储管理机制

动态仓储管理机制是一种基于物联网和人工智能的仓储管理方式。它通过使用现代化的传感器、标签和智能化的仓库系统，将仓库内的货物和容器进行精确定位，实现对仓库内货物、设备、运输等方面的实时监控和动态管理。基于该模式，仓储管理可实现规范化、自动化、信息化、智能化的运作方式。

传统仓储管理往往以定位储存为主，固定操作人员和工具，在特定时点和需求下执行储存物品的任务。而动态仓储管理突破传统限制，减少对固定资源的依赖，实现了充分自动化、智能化运作。首先，传统的存货管理模式下，仓库管理人员可能不具备足够的专业能力、精力和素质来保证存货信息的有效性，以及规划与控制的协调一致性，而智能仓储管理系统是通过人工智能算法等技术对库存数据进行智能分析的过程。它可以根据库存变化量、货物种类、存货的特征以及生产模式等因素，自动调整仓库货位配置以及货物存储方式，在降低存货出入库流程复杂度的情况下，优化仓库空间使用率。其次，通过物联网技术对仓库设备、货物等进行实时监测和管理，企业可以及时预警和处理库存异常，降低库存损失。例如，使用RFID标签等技术实现货物的自动识别和追踪，自动统计库存数，并结合云计算技术和大数据分析技术，对数据进行实时上传、处理和共享，实现分布式的远程动态库存管理，随时随地实时监测库存状况，并做出基于实时数据的库存优化和库存调配等，避免库存积压和库存过量等问题。最后，与传统的固定库存管理策略不同，智能算法可以动态调整库存水平，根据货物类型、销售渠道、客户需求等因素而自适应调整库存储备，以便实现最佳的库存控制效果，达到降低库存的目的。

（四）智能成本分析机制

智能成本分析机制是指利用模式识别技术、数据挖掘技术和智能算法等对企业存货成本进行精准计算、管理和分析的一种方法。它可以通过数据输入、处理、分析和报告多个环节实现存货成本的自动化核算和智能化分析。

在传统的存货管理模式下，企业财务管理人员通常需要耗费大量时间来进行存货单据的录入、各工序半成品之间的成本结转、价差成本调整等机械性的财务核算工作。而人工智能技术可以利用其图像识别功能，根据系统开具的电子单据，识别提取有用的信息并生成相应的成本计算单，不需要财务人员反复扫描、录入和核对，省去了繁琐的人工操作过程。通过建立人工智能模型，根据系统的规则设定，较为复杂的成本结转工作也可以及时实现自动运算，并由系统快速输出可视化程度较高的成本核算报告和分析报告。在节约了大量人力和时间成本的同时，企业可以更清楚的了解各种成本的构成因素和分配情况，优化价格策略，确保产品质量和效率，并及时发现和解决成本问题。当出现异常数据比如单据重复开具等，再由财务人员介入进行核查、分析和处理，有效的简化了财务部门的成本管理工作。由于智能算法具有一贯的稳定性与自优化特性，因此当确定好系统的一般性控制时，成本核算工作有可能实现零错误，这将极大地减少由于人为错误造成的损失和核查工作耗费的成本。除此之外，自动化跟踪存货成本的变化、销售趋势以及库存水平等信息，企业可以了解到存货成本的变化趋势和规律，所涉及的风险和机会，为未来做出更精准的预测和规划。当然，智能成本分析要结合计算机软件进行使用，如MRPⅡ和EPR存货管理信息系统等，才能发挥出“1+1>2”的效果。

（五）供应链协同运作机制

供应链协同运作机制是指通过区块链共识机制、智能合约来连接供应链主体，由各主体共建共享，并基于统一的底层运行标准和约束进行分布式的协作，达到客户、生产、运输等资源的平衡，供应和需求的匹配。供应链协同运作具有存货可追溯、信息共享和交易安全三个特征。首先，在传统供应链中，各方存货的实际位置和情况难以准确追踪，这使得存货管理变得复杂和容易出错。而基于区块链技术，智能合约会自动更新存货的位置、数量和时间，存货的每一次进出都会被记录在链上，且不可篡改。而供应链上的每个参与方都可以查看存货的状态和位置，以便及时介入和控制，保障存货信息的安全性和真实性。其次，传统供应链由于信息孤岛的存在，导致供应链各方无法实现全面、及时的信息及流程共享，因此企业无法获取其他参与者供给和需求的信息，也就无法及时调整生产、采购和库存管理决策。而区块链技术采用的分布式节点计算和多级安全机制，可以让所有的节点都共享和管理同一数据，并很好的保证数据的安全性和稳定性。最后，在传统模式下，如果供应商故意拖延或由于管理不善被迫拖延交货，那么企业将面临巨大的损失。区块链的智能合约可以自动执行交易，弥补了传统供应链依靠信用和第三方机构来执行合同的不足。当交易条件满足时，智能合约会自动执行交易，确保物料及工具的及时供应。同时，当纠纷产生时，智能合约可以快速的进行责任认定，并立即触发惩罚或补偿机制，最大程度上减小企业的损失。

在企业的实际生产经营中，单一的存货管理模式和不恰当的存货管理模式不仅无法发挥其理论上应有的效果，也无法实现企业降低存货成本，提高经济交易的目标。因此，依托智能经济的发展，使用大数据、人工智能、物联网和区块链等技术，与传统的存货管理模式相结合，能有效弥补传统模式下存货管理的局限，比如需求波动性大、产品结构和流水线复杂程度高、信息不充分和信任成本高等一系列问题。从而提高企业的存货管理效率，促进企业的稳定经营和可持续发展。

二、智能存货管理模式架构分析

（一）环境

（1）技术环境。智能化存货管理模式的运作需要大量的硬件、软件以及人才资源的支持。在硬件方面，需要采用FRID标签、传感器和读取器等自动化设备来采集存货信息并进行数字化存储；在软件方面，存货管理系统软件、数据分析软件、人工智能算法和机器学习模型、数据库管理软件等来实现存货数据和信息的处理、以及管理的自动化和智能化。在硬件和软件的组织上，还需要开放性架构来支持数据接口的对接和数据交换，以及高速互联网接入保证数据实时传输的响应。在人力方面，需要专业的技术人才支持，以确保系统的正常运行和技术支持。使用的技术包括大数据、物联网、人工智能、云和区块链等。但这些智能技术各有优势也有其局限性，需要在特定的环境下，或者是协同互补才能有效地运行。目前，在计算机服务器以及云计算技术的加持下，人工智能的算力已经有了很大的突破，具备的优质算法也能够基本满足企业的需要，但是相关数据真实可靠性不足一定程度上会影响到人工智能分析的准确性。这便需要物联网和区块链技术来保证前端数据的真实性和准确性。具体而言，区块链技术作为一种分布式的共享账本，数据所有权都写在链条上，由多个节点共同保存，谁都无法随意修改，因此有力保障了数据的真实可靠性。物联网技术则通过电子标签的方式联通了实物流与信息流，确保了存货信息的准确性。总体而言，各类智能技术基于各自优势实现了互补，形成了具有可信数据和优质算法的技术环境。

（2）要素环境。智能存货管理模式以智能技术为支撑，包含了产品和人两大要素。其中，产品是企业存货管理的核心要素，包括原材料、在成品和产成品等。一方面，在产品从供应端向需求端流转过程中，存货产生的各种信息如位置、数量、时间、状态和价值等，都是企业相关部门做出存货管理决策的重要依据。因此这些信息的及时性和准确性决定了企业是否能够在采购、生产和销售各个环节实现存货的顺畅交接，以及库存水平的有效控制。另一方面，原材料、零部件、半成品和产成品在入库、搬运、挑拣、生产、装配、运输等环节的智能化作业是存货安全和效率的保证，也是存货信息管理的基础。人作为企业存货管理的关键要素，一方面包括企业外部的供应商和客户，另一方面包括企业内部的管理人员，如采购人员、生产仓储人员、销售人员和相关的管理层等。内部人员是企业进行存货信息管理和决策分析的主体，但由于各部门之间数据无法充分共享，可能导致存货采购不合理、决策目标不一致的情况出现，使得存货管理成本和沟通成本迅速增加。另外，但随着供应链的复杂度不断增加，牛鞭效应被不断放大，同时企业面临的需求波动变大，这也导致管理人员容易做出不合理的决策和计划安排，给企业带来巨大的损失。在这一环境下，企业不能局限于内部进行单一维度的存货管理，而是需要建立庞大的信息共享网络，跨越整个供应链调整库存水平，在保证物流、信息流与资金流同步的条件下，寻求供需平衡。

（二）框架

本文构建的存货管理模式框架如图1所示，共包括三个部分：第一部分由原材料、供应商、采购人员组成，第二部分由在产品、生产仓储人员、管理层组成，第三部分由产成品、销售人员、客户组成。通过在三个部分中充分运用智能技术，联通企业存货管理中的物流、信息流和资金流，实现“三流合一”（见图1）。

图1 存货管理模式框架图

第一部分是企业产品流的前端，资金流的末端，也是企业与上游供应商的信息交换中心。在这一部分基于区块链、人工智能等技术建立企业采购部门与供应商的信息共享与智能交易网络，共享企业原材料需求信息以及供应商库存信息。采购人员基于内部信息交换系统产生的实时信息制定合适的采购计划，并由智能系统自动化生产采购订单，完成采购合同的审批以及订单跟踪等工作，如采购进度、交货日期、支付信息和原材料位置等。而供应商则根据自身能力以构建智能合约的方式与企业达成交易，以此来提高采购的效率和准确性。

第二部分围绕在产品的移动和生产形成巨大的数据中心。在这一部分，企业仓储管理已基本实现自动化和智能化，所有的重复性劳动被智能机器替代，因此仓库管理人员和生产人员大幅缩减，工作重心也从在产品的管理转移至智能化设备和技术的使用和管理。比如，生产管理人员要通过机器视觉、自动化控制以及数据采集和分析等，监控生产过程和在产品的状态，以便快速调整生产计划进行生产资源的有效配置。并通过提供生产质量和效率指标，对生产过程中的瓶颈进行优化，实现在成品向成品转化率的最大化。

最后一部分是企业产品流的末端，利润分配的来源，它围绕产品、销售人员和客户展开。具体而言，销售人员通过算法预测客户需求或使用大数据分析与推送创造需求。并使用自动化系统完成销售订单的生成、价格计算和支付处理等，提高销售效率和准确性。

（三）流程

在智能化存货管理模式的框架搭建完成后，存货管理流程的各个环节将由智能技术引导，实施主体大部分由机器和技术替代，管理核心由存货实物管理转变为存货信息管理，实施路径也从线下移至线上。文章分别从信息流、物流、资金流的角度出发，梳理智能化模式下的存货管理流程。

（1）信息流。信息流是企业存货管理的核心，包括信息交换和库存变化记录。不同于物流和资金流，信息流并不具有单一的流动方向，而是在存货流转的产供销各个环节及主体间循环往复，贯穿了存货管理中端到端的所有节点和流程。正因为如此，信息流也是物品和资金流转的强大支撑，更是财务部门、供产销部门和实物管理部门协调一致的基础。在智能模式下，企业存货管理的信息具有真实记录、快速传递、精确追溯和充分共享四个特点。

一是采购环节。基于信息的集成与共享，智能化模式下存货的采购流程在采购依据、采购方式、供应商管理等方面均与传统模式有所不同。首先，在大数据分析技术的加持下，企业能够获取较为真实和准确的消费者需求信息。因此在制定采购计划时不以主观经验为依据，而是以销定采，采购企业需要的、适量的、及时的原材料及物料，避免了传统模式下由于采购依据不科学出现缺料或呆滞的情况。其次，在采购方式的选择上，企业可以采用人工智能模型，分析市场物价涨跌、材料特点、生产需要、供应商折扣等信息，为企业智能选择最为经济合理的采购方式，如集中采购、替代采购和品质分级采购等。另外，在供应商层面上，企业能够应用大数据技术挖掘更多合格的供应商资源，根据供应商信息和历史交易记录对供应商实施分级管理，以满足原材料在供应数量、质量、速度、价格等各方面的需求。

二是仓储环节。物联网和大数据分析等技术的运用，为管理者使用信息并进行存货调拨等决策过程提供了支持。在仓储管理中，管理人员需要依据系统集成的各类存货数量信息、生产线产能信息、车间需求信息，进行存货资源的统筹调配与使用。基于实时数据进行库存优化、库存预测、库存调配等，避免库存积压和库存过量的问题。在这一过程中，由于采购和仓储的信息共享以及订单与库存的同步，管理者能够做出较为科学合理的生产决策、物料分配决策，而不仅仅根据主观经验来安排每天的生产。当管理层的计划制定与决策下达是依据实际资源，便能够保证计划层面和行层面的协调一致，也在很大程度上避免了由于计划安排不合理导致的生产需求难以满足，或是库存过度堆积等情况的出现，极大地减少了时间、人力、存货等资源的浪费。

三是供应环节。信息流视角下，供应环节的智能存货管理流程包括客户信息管理、销售预测、销售计划。在供应环节，企业首先要进行客户订单管理，使用统一的信息管理平台集成交易信息，进一步由系统根据订单信息和库存信息自动编制出货计划、物流运输计划，所考虑的信息包括客户地区、仓库位置、商品种类以及数量等。当信息发生变化时，系统也会及时更新销售计划和出货计划，并不断跟进计划的完成状态。除此之外，在智能化模式下，管理人员还需要考虑信息的逆流效应，即通过深度学习等技术对市场趋势和消费者偏好情况进行分析，对下游需求进行合理预测，进而规划企业的生产计划、采购计划、物流前置仓备货计划等。

（2）物流。物流管理是存货管理的根本。物流的运转由企业的实物管理部门进行协调安排，以原材料为起点，以控制权转移后的商品为终点。物流实质上是协同后计划执行的过程，也是企业每天的实际情况检查，并依据市场变化做及时调整的过程。在智能模式下，企业存货的实物管理具有无人化、可视化和信息化等特点。

一是采购环节。在智能化模式下，由于射频识别技术的使用，存货入库的流程与以往有所不同。传统模式下，采购的材料和物料运抵仓库之后，需要耗费大量的人力物力对货物进行查验、核对和信息上传。但在射频识别技术使用之后，企业只须要为货物打上电子标签，在仓库门口设置识别天线。当货车经过入库门时，射频天线会自动扫描货物标签，并智能识别货物信息，包括数量、规格、品类、供应商等，然后将这些信息上传至存货管理平台中的数据库，与前期采购合同中的签约内容进行自动核对。当二者信息一致时，这批材料才能成功入库。若入库的材料信息同系统中的采购信息不匹配，则系统会自动拒绝这批材料的入库申请，同时依据无法匹配的信息，提出相应的处理建议，比如退回原供应商、自动提请换货，或根据合同条款自动发起赔付请求，退换之后的材料同样要经过这一流程，直到存货合格入库。使用FRID技术进行存货的入库工作，不仅缩短了入库时间，还提高了入库信息的准确性，使得采购环节的物流实现安全有效的运转。

二是仓储环节。在仓储管理环节，存货的实物流转主要服务于生产和销售，包括原材料、在产品和产成品的调拨、盘点作业，以及相关的质量控制。具体而言，在材料入库之后，管理人员需要基于其形态、价值、入库时间等信息，使用大数据分析技术对材料按种类和用途分类，确定最佳仓储位置。并利用一系列的智能仓储设备，完成存货的识别、分类、包装、搬运以及信息上传等工作，确保货物安全、高效、规范和快速的流向下一环节。

在开展盘点工作时，仓储人员无须接触存货，只须要使用RFID阅读器对货物进行扫描，系统便能识别货物信息，自动生成货品清单并上传至数据中心。与以往的方式相比较，RFID的应用减少了传统盘点时因翻找货物而可能产生的损坏，盘点的结果也更加准确。在货物的存储方面，仓库还需要利用传感器实时监控存货的状态，并将偏离标准的异常情况自动通知给仓库人员，以对货物实施保护、防腐、防潮等措施，最大程度上减少由于保管不当造成的损失。

三是供应环节。在存货的供应环节，要使用智能技术保证商品能够快速、安全、低成本的交付给客户。当客户下订单后，物流人员会根据订单信息进行货物拣选、打包和标记，随后安排货物发运，同时在系统中进行出库操作，更新库存信息。整个运输流程中，人工智能技术允许所有相关人员保持包裹的持续可见性，并通过GPS跟踪包裹。当货物移动时，他们会收到实时更新；当商品到达时，顾客和零售商都会立即得到提醒。同时，在运输过程中，物流人员可以利用人工智能实时跟踪交通信息，根据运输信息的反馈，及时对物流运输路线、运输频率、送达时间进行调整。最终实现货物的及时配送交付和低成本运输。若企业将物流外包给第三方，则可以在区块链上寻找合适的物流供应商，以较低的成本和较快的速度达成协议，由区块链自动化履约，最终完成商品的配送服务。

（3）资金流。资金的高效流转是企业进行正常生产经营的重要保障。资金流以下游客户为起点以上游供应商为终点。在智能化模式下，企业的资金流转更加便捷、透明、安全和灵活。

一是采购环节。借助物联网和区块链技术，企业在采购环节可以实现资金流和物流的一体化管理和实时跟踪，支持快速、准确的结算和资金的转移。首先，将供货能力和商业信用等供应商评价指标写入智能合约，在不需要中介的情况下，智能合约可以自动处理供应商投标信息，选择通过数字验证的供应商，双方以有效和可信的方式交换报价，最终完成供应商的自动匹配，防止了投标过程中投标人串通谋私。当企业下达采购订单后，智能化合约会基于交易信息自动产生应付账款，并根据预设的支付条件完成资金的自动拨付，无须经过各部门领导审核签字、财务确认、出纳进行操作等一系列流程，减少了人为差错等可能出现的各种内控风险。同时，系统也会跟踪供应商的交货情况，根据情况进行调整支付。这种基于智能合约机制的供应商和合同自动化管理，很大程度上消除了以往管理模式下的人为错误、超额支付和重复支付等问题。

二是仓储环节。仓储环节包含各类原材料、半成品、产成品，对这些存货进行成本结构的分析及优化是提高资金使用效率的关键。成本结构分析的基础是精确、科学的成本核算和结转，核心是人工智能数据分析、列示与优化。因此在这一流程中，首先要使用OCR自动识别技术完成纸质发票或电子单据的录入、查验和审核工作，进一步依据存货管理系统中各方在产品的结构、数量、金额等信息完成基础成本核算工作，如选择存货计量方法，成本的归集和分配，成本差异分析以及明细账的生成。其次，将处理好的数据转化为仪表盘、图表、报表等，通过数据可视化的方式展示存货的各项指标情况，基于数据挖掘和分析，发掘存货管理中潜在问题并提出库存优化方案，为管理人员提供决策参考，降低生产管理过程中的资金占用。

三是供应环节。在智能化模式下，基于各类识别技术和智能合约的应用，传统的支付方式变革为自动结算支付。在供应环节，存货的资金流转过程包括结算和回款。首先，企业需要以业务为中心建立销售订单管理平台，当客户下订单后，系统会在资金流前端对客户订单进行实时跟踪，将客户订单信息与内部核算体系相结合，并根据系统设定的收款规则进行自动化收款以及资金的实时确认，确保资金安全和交易顺利。同时，系统也会跟踪物流公司的运输情况，并根据情况进行调整收款。其次，企业需要在支付结算系统中提前选定入款、出款渠道，进而通过智能分析客户选择的支付方式，并据此自动确定合适的支付渠道来完成支付操作，从而提高支付成功率。

三、智能存货管理模式的应用路径

基于存货存在形态的不同，可将存货分为两种类型。一是具有实体形态的资产，如材料、零件、低值易耗品；二是没有实体形态以数字形式存在的资产，包括但不限于影音、图片、文档、代码、软件、专利和版权等。智能存货管理模式基于存货形态的差异具有不同的实现途径。因此，从有形存货、无形存货两个角度探讨智能存货管理模式的应用路径。

（一）无形存货：标准化数据集成管理

无形存货的供应、存储以及销售环节均以电子形式在计算机上运行，不涉及实物的流转，因此具备管理流程少，但重复性和复杂度高的特点。该类存货的管理往往需要简化存储和交易流程，以及优化其更新机制。因此可以通过创建集中的智能数据管理系统实现对该类存货的标准化集成管理，以减少重复劳动，降低管理成本。首先，企业需要创建标准化的存货存储模板和文件格式，以及规范化的数字转换加工。同时以智能方式标记和交叉引用相关的存货，包括文本识别和深度学习等技术的使用，以提高文档搜索和检索的简易性。在数据充分集成的管理系统中，企业能够利用智能搜索功能，快速对资产进行查找和复用，使各个流程能够有效扩展，以降低生产成本，减少重复的工作流。另外，生产数字资产的企业通常要管理大量的、处于各种完成阶段的存货。由于该类资产在整个生命周期中会不断更新，并且经常需要跨多个地点使用，因此可传输性、版本控制和访问权限功能对于存货管理而言非常关键。通过区块链技术与人工智能的融合，完善数据集成系统的身份验证和准入机制，以及交易过程的资产自动交割和转移。依据用户实时反馈，对相关问题进行收集整理、聚类分析，对于一些基础性问题可以由人工智能自动修改开放性代码，实现软件开发和迭代过程的自动化和智能化。

（二）有形存货：分布式存货流程管理

有形存货的管理步骤比较多，协调难度较大，不仅包括采购、仓储、出入库及销售过程的管理，生产型企业还包括了制造、材料的核算和分配等十分复杂的管理过程。因此可以通过区块链技术构建具有准入机制的联盟链与私有链，实现链上各个节点在存货供产销存全流程的分布式管理。首先，在企业内部，需要利用区块链技术构建私有链，将存货管理流程各个节点的计算机服务器连接互通，包括车间、生产、控制室、调度、销售等各个模块，模块间的互相操作会产生协同。当一个部门更新存货变动信息，与存货变动操作相关联的其他节点将会同步生产和更新数据，且确保各节点信息变动的一致性，打破订单系统、库存系统、支付系统和生产系统等之间的信息壁垒，基于内部一致信息进行存货的分布式组织与管理。其次，通过联盟链同企业外部机构建立受信任的合作，外部节点囊括金融、银行、物联网、供应链、制造和技术领域等各类利益相关企业。借助外部联盟链的信息共享以及智能合约机制管理供应商和客户，集多方参与者为一身。各个分布式的节点共享相关信息，在没有中介的情况下，完成存货的最优供需匹配，提高业务流程的信任度、透明度，并保障存货和资金的安全性。

四、结论

随着大数据、人工智能、云和区块链技术的发展，智能经济不再仅存于网络空间，而是扩散到了实体经济中，并催生了新的管理模式。本文在智能经济背景下，深入研究了智能存货管理模式的创新机制、架构及应用路径，得出了以下结论：

（1）智能存货管理具有五个核心机制，分别是深度需求预测机制、数字化采购机制、动态仓储管理机制、智能成本分析机制和供应链协同运作机制。深度需求预测机制的核心技术是深度学习，它具备优质的算法和庞大的算力，可以解决传统存货管理中对需求预测不够准确的问题；数字化采购机制是基于人工智能、流程自动化、区块链等技术，来实现采购流程效率与安全性的提高；动态仓储管理可以通过物联网技术实现存货的实时监控，为存货的精细化动态管理以及库存控制提供依据；智能成本分析机制则主要利用模式识别、数据挖掘进行成本的精准计算、管理分析和成本结构的优化，以降低资金投入；供应链协同运作机制由于具备信任和自治的特点，破除了传统存货管理模式下，基于供应链进行信息共享和合作的技术壁垒。

（2）环境、框架和流程三部分组成了一个完整的智能存货管理架构。首先，通过分析智能存货管理模式所需要的技术环境，结合现代企业存货管理要素在智能经济背景下所具有的特点，初步确定了相关技术在存货管理中的分工与合作。其次，本文尝试构建了与环境相适应的存货管理框架，围绕原材料、在产品和产成品，结合与各环节存货管理相关的企业内外部人员，形成了三个部分，这三个部分联通了企业存货管理的物流、信息流和资金流。最后，从信息流、物流、资金流三个视角分别规划了同智能技术相融合的存货管理流程，每个视角下包括采购、仓储和供应三个环节。总体而言，通过要素和技术形成智能化的存货管理架构，以实现快速响应需求、便捷调整库存、优化资金调配的存货管理目标。

（3）本文针对无形存货和有形存货分别提出智能存货管理模式的应用路径。两条应用路径以企业存货形态的不同为基础，以存货管理流程为差异。对于存货以数字资产为主的企业而言，需要进行标准化数据集成管理，利用人工智能、区块链等技术构建标准化的存储与取用，促进内部知识共享与协作、产权保护以及技术升级，简化管理流程并降低沉没成本的投入。对于存货以有形资产为主的企业而言，需要使用分布式存货流程管理，充分使用物联网技术并结合云计算、区块链，实现企业内外各主体对存货的一致性实时监管，完成存货的精确协调及智能控制。

原文刊载于《财会通迅》2024 年第 24 期 作者：罗斌元  孙明芳