对于一个仓储物流企业来说，库存管理是关键，但是库存管理，不是把仓库打磨成成本最低的角落，甚至于炒作“零库存”的概念，而是把它经营为兑现业务战略承诺的关键系统。
库存管理的故事开始于一个简洁的问题：一次订购多少才算最优？1913年，福特·惠特曼·哈里斯提出了著名的经济订货量（EOQ）模型，为这一问题给出了数学答案。它将持有成本与订货成本放在同一函数下，找到两者的均衡点，迫使企业首次以系统的视角审视“成本对立面”。
EOQ模型逐步放宽假设：生产批量模型（EPQ）将补货方式扩展到边生产边补充；允许缺货的版本让企业在成本与商誉之间找到新的平衡；批量折扣模型则将供应商定价策略引入考量。这些扩展不仅提升了模型的适用性，也使库存管理成为企业战略的重要组成部分。
未来人工智能与机器学习不会只是“把预测做得更准”。真正的跃迁在于：把概率预测、策略优化与仿真验证打通成一个持续自学习的闭环，先以更丰富的分布式预见（probabilistic forecasts）刻画不确定性，再用可学习的策略（RL/BO）把服务水平与利润目标“内生”到决策里，最后在数字孪生中把策略放到“准实景”的流量与约束里反复演练。
