库存管理作为供应链管理的核心环节,其效率直接影响企业的运营成本、客户满意度与市场竞争力，国外学术界对库存管理的研究起步较早，形成了丰富的理论体系与实践成果，以下从经典理论、现代方法与技术应用三个维度梳理相关参考文献。
经典理论方面,Clark和Scarf（1960）在《多级库存理论》中首次提出多级库存系统的优化模型，奠定了供应链协同库存管理的基础，该研究通过分解复杂系统为单阶段问题，解决了级间库存的协调难题，Harris（1913）提出的经济订货批量（EOQ）模型虽历史悠久，至今仍是库存控制的基本工具，其通过平衡订货成本与持有成本，确定最优订货批量，后续学者如Brown（1967）在《库存管理的统计分析》中进一步扩展了EOQ模型的需求不确定性处理方法，现代方法中，Fisher（1997）在《什么是适合你产品的正确供应链策略》中提出基于产品需求特性的分类库存策略，将产品分为功能性需求与创新性需求，分别采用效率型与响应型库存管理模式，该理论被宝洁等企业成功应用于供应链优化，Axsäter（2006）在《库存控制》系统研究了随机需求下的连续盘点与周期盘点策略，并深入探讨了安全库存的设置方法，为实际库存决策提供了量化工具。
随着信息技术发展,库存管理研究逐渐向智能化与协同化方向发展，Lee和Billington（1993）在《供应链库存管理的Hewlett-Packard案例》中提出的供应商管理库存（VMI）模式，通过将库存决策权转移给供应商，实现了供应链整体成本降低，该模式在汽车、电子行业得到广泛应用，Chopra和Meindl（2025）在《供应链管理：战略、规划与运营》中强调，实时数据共享与协同规划对库存优化的重要性，并指出区块链技术可提升供应链库存信息的透明度与可信度，机器学习在库存预测中的应用成为近年研究热点，如Kourentzes等（2025）在《神经网络与时间序列库存预测比较》中验证了LSTM神经网络在需求波动较大的场景中预测精度显著优于传统时间序列模型。
以下总结国外库存管理领域的重要理论贡献：
| 研究者/年份 | 核心贡献 | 应用领域 |
|---|---|---|
| Clark和Scarf（1960） | 多级库存系统优化模型，解决级间库存协调 | 多级供应链、制造业 |
| Harris（1913） | 经济订货批量（EOQ）模型，平衡订货与持有成本 | 零售、生产计划 |
| Fisher（1997） | 基于产品需求特性的分类库存策略（功能型/创新型产品） | 快速消费品、电子产品 |
| Lee和Billington（1993） | 供应商管理库存（VMI）模式，实现供应链协同 | 汽车、电子行业 |
相关问答FAQs：
Q1：国外库存管理理论如何指导企业应对需求波动？
A1：国外理论通过动态调整安全库存与预测模型应对需求波动，Axsäter（2006）提出在需求不确定时，采用服务水平（Service Level）约束下的安全库存计算公式；而Kourentzes等（2025）则建议结合机器学习算法（如LSTM）提升需求预测精度，减少库存积压与缺货风险，Fisher（1997）的分类策略强调对创新型产品采用灵活的“延迟策略”，通过缩短响应时间降低库存波动影响。
Q2：VMI模式在跨国供应链中面临哪些挑战，如何解决？
A2：VMI模式在跨国应用中主要面临信息不对称、文化差异与物流协调问题，Lee和Billington（1993）指出，通过建立统一的信息共享平台（如ERP系统）可提升数据透明度；Chopra和Meindl（2025）建议签订明确的VMI协议，明确库存权责与成本分摊机制；采用本地化安全库存策略，结合区域需求特性调整补货频率，可缓解跨国供应链的响应延迟问题。
