ניהול מחסן המבוסס על גישה פרטנית לנתונים ארגוניים באמצעות מדעי נתונים יכול להגדיל משמעותית את קצב מחזור המלאי, להקטין את עודפי המלאי והזמנות ה"חירום", לשפר את שירות הלקוחות ובסופו של דבר את שביעות רצון הכללית של הלקוחות. חיזוי המבוסס על אסטרטגיות ניהול מחסן קונבנציונליות אינו מביא לתוצאות מדויקות. לעתים קרובות האנליסטים צריכים להתאים את התוצאות שלהם באופן ידני, בתלות בידע ובניסיון שלהם. טכנולוגיות מודרניות וידע מצטבר בניתוח חיזוי מאפשרים עיבוד מגוון רחב של נתונים ארגוניים בצורה טובה ויעילה יותר ויצירת תחזיות המותאמות במיוחד לצרכים העסקיים של חברה מסוימת וענף ספציפי.

הפרמטרים לחיזוי הביקוש לפריטי המחסן נבחרים באופן אוטומטי על סמך נתונים ארגוניים ייחודיים. רצוי לנתח את הנתונים ההיסטוריים של 3 השנים הקודמות ולהשתמש בהם כמערך נתוני תרגול למודל למידת המכונה על מנת לזהות עונתיות ולקבל תחזית מדויקת.

כתוצאה משילוב מודל המבוסס על למידת מכונה, תקבל המלצות אוטומטיות לפתרון הבעיות החיוניות ביותר בניהול המחסן, לרבות:

למידת מכונה המשמשת לניהול מחסן מסייעת לחישוב עמוק ומדויק של פרמטרים מיטביים עבור כל פריט ומונעת גורמי שגיאה אנושיים. התוצאה היא דיוק מוגבר של התחזיות, הפחתת הסיכון לאי זמינות סחורות, הגדלת נפח הביקוש שמומש ושביעות רצון הלקוחות. בנוסף, אלגוריתמי למידת המכונה מאפשרים השגת איזון מיטבי בין עלויות המחסן המינימליות (שחרור הנכסים), מינימום הפסדים עקב חוסר זמינות של פריטים ומינימום עלויות הזמנה עקב הנחות ברכישה בכמות גדולה.