Мы обсуждали, каким образом запасы препятствуют возникновению такого явления, как неопределенный спрос (путем установления баланса между рисками избыточных конечных запасов и рисками  

задержанных или потерянных продаж). Мы использовали стохастическое программирование для выявления проблем и опций решений с точки зрения общей цепи поставок. В данном разделе мы ограничим наш анализ следующими тремя стратегиями, включающими в себя неопределенный спрос как источник и как объект воздействия продуктового ассортимента:
• разработка элементов традиционности и отсрочки дифференциации продукции;
• сборка дифференцированных продуктов из стандартных наборов:
• быстрая реакция на более ранние продажи.
Было проведено прикладное исследование всех трех методов в области стохастического программного моделирования, хотя достигнутый результат не является окончательным вариантом в системе анализа задач промышленной мощности. На практике модели смешанного целочисленного программирования также могут способствовать весьма полезному знакомству с данными стратегиями, в то время как мы ожидаем создания наиболее значительных методов стохастического программирования.
Другие стратегии в зависимости от отрасли промышленности и ситуации могут быть предназначены для снижения рисков неопределенного спроса. Новые производственные технологии, которые сокращают время подготовки к работе, способны уменьшить размер производственных издержек и запасов, сделать адаптацию компании к более оперативной реакции на непрогнозируемые колебания спроса проще и дешевле. Интеграция производственного календарного планирования и моделей планирования с процессами по принятию заказов позволит компании определять даты поставки с большей степенью надежности. В то же время подобная интеграция на более ранних сроках предупредит менеджеров по производству о том, как изменяется спрос относительно ожидаемых показателей.