🧭 一、系统名称

SupplyMaster™ 供应链预测与计划平台

🧱 二、系统核心模块设计（可用于中大型企业，也能按需裁剪）

模块名

功能作用

输入

输出

1. 需求预测（DP）模块

对未来销售做多维度预测

历史销量、价格、促销、天气等

SKU/渠道/区域预测

2. 预测调整协同平台

跨部门协同共识预测，落地S&OP

初步预测、销售/市场反馈

共识预测数据

3. 库存策略管理模块

定义SKU补货逻辑、安全库存

销售策略、SKU特性

各品类库存参数

4. 物料需求计划（MRP）

推算各SKU原材料的需求

成品预测、BOM结构

各物料需求计划

5. 采购与补货建议引擎

自动推荐采购计划

物料需求、库存、LT

PO建议、补货建议

6. 产能约束排产模块（APS）

在有限产能下排产

成品计划、工厂能力

生产排期、工单建议

7. 预测准确率评估模块

多层级误差评估，推动持续改进

预测值、实际值

准确率、BI报表

8. 异常预警中心

提前识别爆品、断货、滞销

预测、库存、实际销售

告警列表

9. 数据看板与策略中台

统一展示核心指标与策略结果

所有计划类数据

策略建议 + 分析BI

🔁 三、系统使用流程（按时间推进）

  1. 📅 每月固定时间节点开启预测流程

    • 系统导入历史销售数据

    • 自动运行时间序列、机器学习、场景预测等模型（可多模型集成）

    • 生成初步预测值（可SKU/渠道/客户/国家）

  2. 👥 销售/市场/电商团队登录平台调整预测

    • 针对重点产品做上调/下调

    • 留痕记录，支持多轮修改、审批流

  3. 🤝 进入S&OP共识流程

    • 运营、销售、供应链共同达成「最终预测」

    • 输出预测冻结表

  4. 📦 系统根据预测 + 库存参数，自动推导MRP计划

    • 拆分到物料级需求（含Lead Time）

    • 产能不足自动提示

  5. 🏭 联动生产、采购系统推送执行指令

    • ERP同步 PO建议 / PR计划 / 工单排程

  6. 📊 系统持续监控实际 vs 预测差异

    • 持续优化预测准确度

    • 多维BI报表支持复盘

🚀 四、系统部署方式（按企业IT成熟度分层）

类型

推荐方案

Excel驱动 + Python工具

适合初创/轻量化团队

基于 Power BI / Tableau + API服务

快速上手，适配ERP

SaaS平台（自研/采购）

跨区域/多语言企业

深度集成SAP、Oracle、金蝶云星空

集团型企业需深度集成

🛠️ 五、核心技术架构（简要）

  • 前端：Vue3/React + Ant Design / Tailwind

  • 后端：Python Flask / FastAPI / Java SpringBoot

  • 数据层：MySQL/PostgreSQL + Redis + Kafka

  • AI引擎：statsmodels + Prophet + XGBoost + LSTM（可选）

  • 可视化：Power BI / Superset / ECharts

  • 中台管理：权限管理、日志、版本控制、任务调度

✅ 六、系统实际价值和推动作用

目标

支持点

📉 降低断货 & 过库存

精准预测 + 安全库存策略

📈 提升计划响应速度

自动补货 + 可视化协同

⏱️ 降低人工对表操作

系统化替代Excel

📊 持续优化预测能力

多算法、自动评估准确率

🤝 推动销售/运营协同

嵌入S&OP流程