库存优化：库存异常检测all.docx
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库存异常检测
引言
在库存管理中，库存异常检测是一项至关重要的任务。库存异常可能包括库存短缺、库存过剩、库存丢失、库存损坏等多种情况。这些异常不仅会影响企业的正常运营，增加成本，还可能导致客户满意度下降。传统的库存异常检测方法往往依赖于人工检查和经验判断，效率低下且容易出错。随着人工智能技术的发展，通过机器学习和深度学习模型，可以更高效、准确地检测库存异常，从而优化库存管理流程。
库存异常检测的挑战
库存异常检测面临着多种挑战，包括但不限于以下几点：
数据质量：库存数据可能包含大量的噪声和缺失值，这会影响模型的训练效果。
实时性：库存管理需要实时监控，及
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