面对压力，并且不确定该如何管理日益复杂的供应链，很多制造商开始后知后觉地提高库存级别，以便为不可预测的客户需求提供库存缓冲。然而如果不能完全理解需求推动因素，只是简单地增加新库存，这种做法往往会适得其反。如果缺乏仔细规划，制造商会发现自己面临成本超支或库存过剩等问题。

    长鞭效应（bullwhip effect，指的是供应链上一种需求变异放大的现象），又进一步加剧了这种情况：销售点需求的略微增加，会导致需求沿供应链被逐级放大，使得预测结果极为不准确，进而导致产量过剩。

    由于大部分制造商无法有效预测慢速变化产品的需求变化，这也会导致长鞭效应会在长尾情况下产生更扭曲的结果。

    例如，由于名人效应带来的某款产品销量剧增35%，店铺可能认为这代表着后期还会有更大增量，于是将供货商的补货订单数量增加了70%。发现订货量大增，于是工厂决定将产量增加140%。不幸的是，对于整个供应链上的不同梯队来说，需求被人为放大了，这会导致工厂、供货商和店铺最终为过剩库存付出沉重的代价。

    面对当今供应链难题，制造商需要通过现代化的库存优化解决方案来帮助自己应对长尾需求，以及数量激增的SKU-L组合。

    很多供应链管理者都在努力在客户满意度和释放运营资金之间寻找平衡点。新一代库存优化解决方案可以帮助制造商转变低效率的库存管理实践，应对这一挑战。我们可以通过三个方式，通过智能、自动化的库存优化方式实现业务的转型。

    很多制造商通常会用过时的线性方法管理库存。库存管理不善是造成制造商效率低下的原因之一。传统库存管理方法严重依赖低效甚至不科学的流程，例如经验法则、任意分割和猜测。这些古老的机制缺乏适应实时变化市场条件的响应能力，并催生出被动的、容易出错的方法。

    为了消除这些问题，成功的制造商正在实施智能化工具，借此利用内外部数据跨越整个供应链调整库存水平。在高级分析技术帮助下，这种多级库存优化系统可以将绩效不佳的库存转变为敏捷、迅速响应、积极主动地业务成功因素。