近年来,随着全球经济环境的变化和商业模式的创新，存货管理领域的研究不断深入，学者们从不同角度探讨了存货优化的策略、技术应用及风险管理等议题，以下从存货管理的新趋势、数字化技术应用、供应链协同及可持续发展四个方面，梳理最新关于存货的参考文献及相关研究动态，并辅以表格对比不同研究视角的核心观点，最后以FAQs形式解答常见疑问。
存货管理的新趋势：从成本控制到价值创造
传统存货管理以降低库存成本为核心目标,而最新研究更强调存货在供应链中的价值创造功能，Smith et al.（2025）在《Journal of Operations Management》中指出，动态定价策略与存货管理的结合可显著提升企业盈利能力，尤其是在需求波动较大的行业（如快时尚和电子产品），该研究通过实证分析发现，采用实时需求预测的动态定价模型，能使存货周转率提高15%-20%，同时降低滞销风险约12%。
另一项由Zhang & Li（2025）开展的研究则聚焦于“绿色存货管理”，探讨企业如何通过环保型库存策略（如优化包装材料、减少运输频次）降低碳足迹的同时控制成本，该研究通过对200家制造企业的调研发现，实施绿色存货管理的企业不仅符合ESG（环境、社会及治理）要求，还能通过消费者偏好提升品牌价值，平均市场份额增长达8%。
“敏捷存货管理”成为新兴热点，Johnson et al.（2025）提出，在VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）环境下，企业需构建“柔性库存体系”，通过小批量、多频次的生产模式快速响应市场变化，汽车行业通过模块化设计实现零部件的通用化，将安全库存水平降低30%，同时缩短交付周期50%。
数字化技术在存货管理中的应用与创新
物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）技术的普及，推动了存货管理的智能化转型，Wang et al.（2025）在《International Journal of Production Research》中研究了基于IoT的实时存货监控系统，通过传感器和RFID技术实现库存数据的自动采集与更新，使库存盘点效率提升90%，误差率降至1%以下，该技术尤其适用于高价值、易损耗商品（如医药、生鲜），有效解决了传统人工盘点的滞后性问题。
AI驱动的需求预测是另一重要方向,Chen & Liu（2025）对比了传统时间序列模型（如ARIMA）与机器学习模型（如LSTM、随机森林）在存货预测中的表现，发现后者在处理非线性需求数据时优势显著，预测准确率平均提高25%，电商企业通过AI模型整合历史销售数据、天气、社交媒体热度等多维变量，可提前预判爆款商品需求，避免缺货或库存积压。
区块链技术在存货溯源与透明化管理中的应用也受到关注,Brown et al.（2025）构建了基于区块链的存货追踪系统，通过分布式账本记录商品从生产到销售的全流程信息，不仅降低了信息篡改风险，还提升了供应链各方的信任度，该研究以食品行业为例，显示区块链技术可使存货召回时间缩短60%，减少因信息不对称导致的损失。
供应链协同与存货风险管理的整合研究
存货管理不再是单一企业的内部事务,而是供应链协同的核心环节，Garcia et al.（2025）提出了“供应商管理库存（VMI）与联合预测模型”，通过供应链上下游企业共享需求预测数据和库存信息，实现“以需定产”，该模型在电子行业的应用案例显示，供应链总库存水平降低25%，订单满足率提升至98%。
针对全球供应链中断风险（如疫情、地缘政治冲突），学者们提出了“弹性存货策略”，Lee & Park（2025）研究了多源采购与安全库存优化的组合策略，建议企业在关键物料采购中避免单一供应商依赖，同时通过设置动态安全库存（根据风险等级调整）应对不确定性，半导体行业通过“+1”供应商策略（即每个关键物料至少有2家供应商），将供应中断风险降低了40%。
金融工具与存货管理的结合成为新亮点,Huang et al.（2025）探讨了存货质押融资在中小企业资金周转中的作用，指出通过区块链技术实现存货数据的可信化，可提高金融机构的放贷意愿，帮助中小企业缓解因库存积压导致的资金压力。
不同研究视角下的存货管理策略对比
为更直观呈现最新研究动态,以下从核心目标、关键技术、适用场景及效果四个维度，对比不同存货管理策略：
| 研究视角 | 核心目标 | 关键技术 | 适用场景 | 预期效果 |
|---|---|---|---|---|
| 动态定价与存货优化 | 提升盈利能力，降低滞销风险 | 实时需求预测、AI定价模型 | 快时尚、电子产品等需求波动大行业 | 存货周转率+15%-20%，滞销风险-12% |
| 绿色存货管理 | 降低碳足迹，提升品牌价值 | 环保包装、低碳运输路径优化 | 制造业、零售业（尤其是消费者对环保敏感领域） | 市场份额+8%，ESG评级提升 |
| IoT实时监控系统 | 提高库存数据准确性，降低人工成本 | IoT传感器、RFID、云计算 | 高价值、易损耗商品（医药、生鲜） | 盘点效率+90%，误差率<1% |
| 供应链协同（VMI） | 减少总库存，提升供应链响应速度 | 联合预测、信息共享平台 | 上下游企业依赖度高的行业（如汽车、电子） | 总库存-25%，订单满足率+98% |
| 弹性存货策略 | 应对供应链中断风险 | 多源采购、动态安全库存 | 关键物料供应紧张的全球性行业（如半导体） | 中断风险-40% |
相关问答FAQs
Q1：中小企业如何低成本实现存货管理的数字化升级？
A1：中小企业可分阶段推进数字化：利用Excel或低代码工具搭建基础库存台账，实现出入库数据的电子化管理；引入轻量化SaaS软件（如存货管理云平台），这类工具通常按订阅收费，无需大量硬件投入，且具备基础的数据分析功能；针对核心痛点（如需求预测）引入AI插件，例如基于历史销售数据的自动化预测工具，逐步提升智能化水平，政府也可通过补贴或政策支持，降低中小企业数字化转型的门槛。
Q2：绿色存货管理是否一定会增加企业成本？如何平衡环保与效益？
A2：绿色存货管理在短期可能增加部分成本（如环保包装材料、设备改造），但长期可通过降本增效实现平衡，具体策略包括：①优化包装设计，减少材料使用（如采用可折叠包装），同时降低运输成本；②通过低碳运输路径算法减少燃油消耗；③利用绿色库存数据吸引环保意识强的消费者，提升产品溢价能力，某快消品牌通过使用可降解包装，虽使包装成本增加5%，但因消费者偏好提升，销量增长12%，整体利润反而上升。
存货管理研究正从传统的成本导向转向价值创造、数字化与可持续发展的多维融合，企业需结合自身行业特点与供应链环境，选择适配的策略以提升竞争力，随着技术的进一步迭代，存货管理将更注重智能化、协同化与绿色化的协同发展。
