以下是围绕**“数智化转型”**中 DPP（数据驱动计划）、AI预测、智能补货 的详尽实战内容，兼顾逻辑结构、落地性与深度：
📌 数智化转型：DPP、AI预测与智能补货
一、DPP（Data-Driven Planning）数据驱动计划
✅ 定义：
DPP 是通过系统性整合多源数据（销售、库存、供应、市场、天气等），以数据为核心驱动计划决策的一种方法论，目标是替代“经验 + 静态 Excel”的传统模式。
✅ 核心要素：
✅ 实践应用：
抛弃“经验拉单”：基于销售趋势和库存动态自动触发补货
建立计划责任制：计划准确率纳入考核
计划仿真与回溯分析功能上线
二、AI预测：让“计划更聪明”
✅ 与传统预测的区别：
✅ 核心能力：
支持大规模 SKU 预测（≥10万）
可输入节假日、促销、天气等干扰项
自动选择最优模型组合
自动输出置信区间（预测区间）
✅ 落地建议：
分品类训练模型：快动品可用 ARIMA，波动品用随机森林或LSTM
采用滑动窗口滚动训练：实现动态更新预测
设置预测稳定性阈值，切换为规则引擎
三、智能补货：从规则到算法
✅ 补货策略演变：
✅ 智能补货系统功能模块：
🔁 滚动预测联动补货：预测销量一更新即重算补货量
🧠 算法优化补货频次/量级：动态计算最优补货批次
⚠️ 自动异常预警：如“销量腰斩”提醒是否停补
🛑 黑名单管理：不适合补货的商品自动排除
✅ 实践案例：
某零售品牌实施 AI+补货后：
库存降低 15%
缺货率降低 30%
计划人员从35人缩减到11人
四、数智化转型实施建议
✅ 第一步：数据统一
打通 ERP/WMS/POS/OMS 系统，构建统一数据底座
统一口径：SKU、门店、分类、时间周期标准化
✅ 第二步：小步快跑
先选试点品类 + 区域做滚动预测、智能补货验证
成功后再推广到多品类/全渠道
✅ 第三步：组织能力同步提升
成立“计划中台”：数据、算法、业务融合团队
制定计划绩效体系，压实预测和补货责任
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