企业库存管理是供应链运营中的核心环节,其效率直接影响企业的资金周转率、客户满意度及市场竞争力，随着现代管理理论与信息技术的不断发展，库存管理的研究与实践已从传统的经验驱动转向数据驱动的精准化、智能化模式，以下从经典理论、现代方法及技术应用三个维度，结合相关参考文献，对企业库存管理的研究脉络与实践要点进行梳理。
在经典理论层面,库存管理的研究始于对“库存成本”与“服务水平”的平衡，Wilson提出的经济订货批量（EOQ）模型奠定了定量订货的基础，该模型通过权衡订货成本与存储成本，确定最优订货批量，适用于需求稳定的环境（Zipkin, 2000），实际需求往往具有波动性，安全库存的概念被提出，以应对需求不确定性，Arrow等（1951）在研究库存与风险的关系时，指出安全库存的设置需结合需求波动性与供应可靠性，并通过统计学方法（如标准差）量化缓冲需求，Clark和Scarf（1960）提出的“多级库存系统”理论，解决了供应链中各节点库存的协调问题，强调通过信息共享降低牛鞭效应，这一理论为后续供应链库存协同管理提供了框架。
现代库存管理方法更注重系统性与协同性,准时制生产（JIT）由丰田公司首创，核心是通过“零库存”目标减少浪费，但其成功依赖稳定的供应关系、高质量的生产流程及高效的信息系统（Schonberger, 2008），供应商管理库存（VMI）则将库存决策权转移给供应商，通过共享销售数据实现自动补货，降低牛鞭效应，典型案例如宝洁与沃尔玛的合作（Cetinkaya & Lee, 2000），协同式供应链库存管理（CPFR）进一步整合了上下游企业的计划、预测与补货流程，通过联合业务计划提高需求预测准确性，减少库存积压（Seifert et al., 2011），这些方法的核心逻辑是从“企业独立管理”转向“供应链协同”，通过信息流与物流的整合优化整体库存水平。
信息技术的应用为库存管理提供了新的工具与视角,企业资源计划（ERP）系统实现了库存数据的实时更新与跨部门共享，使管理者能够动态监控库存状态（如库龄、周转率），并通过ABC分类法聚焦高价值库存的管理（Wang et al., 2025），物联网（IoT）技术通过传感器、RFID等设备实现库存的自动化识别与追踪，解决了传统人工盘点效率低、误差大的问题，例如在零售业中，RFID技术可将库存盘点效率提升90%以上（Bose & Mahapatra, 2009），大数据与人工智能（AI）则进一步推动库存预测的精准化，通过机器学习算法分析历史数据、市场趋势及外部变量（如促销、天气），实现动态需求预测，降低缺货与过剩库存风险（Huang et al., 2025），亚马逊利用AI算法优化全球库存布局，将配送时间缩短至当日达。
尽管库存管理理论与技术不断进步,企业仍面临实践挑战，中小企业因资金与技术限制，难以实施复杂的VMI或AI预测系统；需求突变（如疫情、自然灾害）可能导致模型失效，需结合情景规划与柔性库存策略应对，未来研究可聚焦于可持续库存管理（如绿色库存）、区块链技术在供应链透明化中的应用，以及库存与碳足迹的协同优化。
相关问答FAQs
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问：中小企业如何选择适合的库存管理方法？
答：中小企业可根据自身规模、产品特性及供应链地位选择方法：若产品需求稳定，可采用EOQ模型降低成本；若供应商关系紧密，可尝试VMI减少库存压力；若信息化基础薄弱，先通过Excel工具实现ABC分类与安全库存计算，再逐步引入ERP或IoT技术，核心是平衡实施成本与管理效益，避免盲目追求先进方法。 -
问：如何应对库存管理中的“牛鞭效应”？
答：牛鞭效应源于需求信息扭曲，可通过以下措施缓解：①加强供应链信息共享，如与供应商共享POS数据；②缩短补货周期，采用小批量多频次订货；③实施协同预测（如CPFR），统一上下游需求预测口径；④采用供应商管理库存（VMI），由供应商根据实际销售情况补货，减少企业订单波动，通过需求预测模型（如时间序列分析）降低不确定性，也能有效缓解牛鞭效应。
