摘要：
本论文旨在通过对一个制造公司的存货管理进行分析，探讨其存在的问题并提出相应的解决方案。通过对公司现有的存货管理模型进行调研和分析，发现其存在以下问题：1. 存货管理成本高；2. 存货周转率不高；3. 库存积压严重。本文提出了一种基于数据分析和机器学习的存货管理模型，旨在解决这些问题。通过实验验证，该模型的效率和准确性得到了提高。
关键词：专科存货管理，分析毕业论文，存货管理，成本，周转率，库存积压
一、引言
存货管理是制造业中非常重要的一个环节，其关系到企业的生产成本和利润。然而，在现代制造业中，存货管理已经越来越复杂和困难，导致了许多企业的烦恼和损失。因此，对存货管理进行深入的分析和研究，寻找有效的解决方案，对于提高企业的效率和降低成本具有重要的意义。
本文将通过对一个制造公司的存货管理进行分析，探讨其存在的问题并提出相应的解决方案。通过对公司现有的存货管理模型进行调研和分析，发现其存在以下问题：1. 存货管理成本高；2. 存货周转率不高；3. 库存积压严重。本文将提出一种基于数据分析和机器学习的存货管理模型，旨在解决这些问题。
二、存货管理分析
1.1 公司现有的存货管理模型
公司现有的存货管理模型主要基于手工管理，包括库存记录、盘点和采购等步骤。然而，手工管理存在以下问题：
(1)手工管理存在信息丢失和错误的风险，导致库存记录不准确，采购计划不准确，从而影响企业的生产计划和利润。
(2)手工管理需要大量的人力和物力，导致企业的运营成本高。
(3)手工管理无法实时掌握库存情况，无法及时做出决策，导致库存积压严重。
1.2 存货管理成本高
存货管理成本高是公司现有的存货管理模型面临的一个重要问题。