تکنیک های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی، می تواند برای بهینه سازی مدیریت موجودی در مراکز داروپخش بزرگ به کار رود. هدف، توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است که بتواند تقاضا برای محصولات دارویی را بر اساس داده‌های تاریخی، با در نظر گرفتن عواملی مانند نام دارو، شرکت تولیدی، تاریخ تولید و ... پیش‌بینی کند. در این حوزه می توان الگوریتمها و رویکردهای مختلفی برای پیش‌بینی دقیق فروش، بازده و خسارت بررسی کرد، این الگوریتمها به داروخانه‌ها کمک می‌کنند تا سطح موجودی خود را بهینه کنند، هدر رفت را کاهش دهند و کارایی کلی را بهبود بخشند. این پژوهش با هدف بررسی کاربرد تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI)، به‌ویژه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، برای بهینه‌سازی مدیریت موجودی در داروپخشهای بزرگ است. صنعت داروسازی نقش مهمی در ارائه مراقبت های بهداشتی ایفا می کند و مدیریت موجودی کارآمد برای اطمینان از در دسترس بودن داروهای ضروری و در عین حال به حداقل رساندن هزینه ها ضروری است. این مطالعه بررسی خواهد کرد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند شیوه‌های مدیریت موجودی را با پیش‌بینی تقاضای محصول و بهینه‌سازی سطوح موجودی افزایش دهد و در نهایت به بهبود کارایی عملیاتی و مراقبت از بیمار کمک کند.
