榆树街零售公司的仓库里，荧光灯闪烁着不祥的光芒。安吉拉是一位资深的夜班主管，她以一丝不苟地清点库存而闻名，尽管在气候可控的环境中，她还是不禁打了个寒颤。库存出了大问题。
"它们在成倍增加，"她对着写字板小声说。
尽管有精密的预测系统，但 ElmStreet 的仓库里还是神秘地积压着卖不出去的产品。仅本季度，公司就已经注销了 320 万美元的呆滞库存。如果这种情况继续下去，榆树街将加入零售业因库存管理不善而倒闭的公司行列。
"艾利克斯是 ElmStreet 的库存控制经理，拥有 15 年的供应链经验。他指了指满满当当的货架，一贯的自信已经变成了明显的沮丧。"经济订货量、ABC 分类、顾问提炼的预测算法--都不管用"。
这些方法暂时缓解了问题，但问题会以不同的形式再次出现。财务部门报告称，库存账面成本同比增长了 34%。
最令人不寒而栗的是帕拉维所创建的数据可视化，她是从一家顶级科技公司招聘来的杰出数据科学家，负责对 ElmStreet 的分析进行现代化改造。她绘制的库存增长与销售额对比图显示，两条线出现了巨大的偏离，形成了员工们不祥的 "死亡交叉"。
榆树街的首席执行官霍华德（Howard）通常都是不慌不忙的，他带领公司经历了二十年的零售业混乱。他选择了克里斯汀，这位著名的离散事件模拟专家的方法挽救了多个行业的运营。
克莉丝汀解释说："你们的库存并没有闹鬼，而是陷入了一个相互关联的因素网中，"她平静的举止与公司弥漫的恐慌形成了鲜明对比。"我们需要一个供应链的数字孪生系统，以直观地显示导致这些问题的隐形联系。
通过创建 ElmStreet 整个供应链的虚拟复制品，他们可以模拟产品流，并找出导致库存积压的隐藏模式。
这次模拟揭示了三个关键问题：
首先，ElmStreet 的需求预测存在根本性缺陷。通过汇总地区销售数据，他们掩盖了重要的本地化模式。
其次，市场促销和库存计划不协调，造成了供应链无法有效满足的需求高峰。
第三，他们的安全库存公式通过恶性循环放大了问题：更高的安全库存→过剩的库存→拼命打折→人为的需求波动→更高的安全库存要求。
"克里斯蒂娜解释说："你的系统不仅仅是对市场条件做出反应。"它在创造这些条件"。
克里斯蒂娜利用 Simio 的模拟平台，为 ElmStreet 的供应链创建了一个详细的数字孪生系统，从而提出了一个全面的解决方案。
团队建立了当前运营的基线模型，开发了动态需求建模系统，并利用情景分析测试了不同的库存政策。
"我们进行了 10,000 多次模拟，"Christine 解释说。"这使我们能够确定每个产品类别和地点的最佳补货政策"。
模拟结果表明，根据不同产品类别的需求模式和生命周期特征，它们所需要的库存策略也大相径庭。
三个月后，ElmStreet 的仓库焕然一新：
"霍华德指出："最重要的变化是，我们已经从被动的库存管理转变为主动的库存管理。
预防战略的核心是将数字孪生作为一个活生生的模型来维护，每周进行模拟运行，对潜在问题发出预警。最重要的是，以前各自为政的 ElmStreet 营销总监 Eric 现在可以与库存管理人员协调团队的促销计划。
ElmStreet 摆脱库存魔咒的过程提供了宝贵的经验：
首先，库存问题很少有简单的原因。复杂的相互作用会产生传统分析无法理解的模式。
其次，传统的库存管理依赖于平均值，这掩盖了驱动绩效的关键模式。这通常会导致仓库保留过多错误的产品，而正确的产品却不足。
第三，打破业务职能之间的隔阂，揭示看似无关的决策之间的联系。
对于面临库存问题的企业，可以创建数字孪生系统，将复杂的关系可视化，通过模拟测试库存政策，实施以需求为导向的动态安全库存水平，协调各部门的库存决策，并持续监控预警信号。
正如 Christine 提醒团队的那样"最可怕的库存问题并不是因为你不知道什么，而是因为你以为你知道，但事实并非如此。