目录
搭建前准备：基础架构与组织认知
搭建阶段：系统逻辑构建 & 技术架构选择
运行阶段：预测、补货、监控
优化阶段：反馈闭环与模型微调
关键细节处理：场景分化、规则融合、数据异常管理
常见挑战与应对策略
1. 📌 搭建前准备：打基础，做认知统一
✅ 明确业务目标
降库存、降缺货、提周转
实现自动化补货，降低人力决策成本
✅ 梳理业务流程
梳理销售预测、库存管理、补货决策三大核心流程中：
人参与的环节
数据决策的断点
决策不统一的“灰色地带”
✅ 数据底座清单
✅ 建议组织支持
成立“智能补货小组”：计划 + IT + 门店 + 数据
拉通数据与业务负责人，打破“人治规则”壁垒
2. 🔧 搭建阶段：系统与算法的融合设计
✅ 系统逻辑模块
整合销售预测 → 安全库存设定 → 补货触发 → 补货量建议
✅ 技术架构选择建议
ERP 插件 vs 外挂 SaaS vs 自建平台
ERP 插件：集成方便但灵活性差
SaaS（如：京东、蓝烽、Oracle RP）：快，但定制性受限
自建平台：最灵活，适合长期发展
3. 🚀 运行阶段：预测 + 补货自动执行
✅ 核心逻辑图（简化）：
销售预测
↓
预测误差监控 → 异常过滤（如爆单、断货）
↓
库存状态计算（考虑在途、冻结、锁定等）
↓
补货触发逻辑（预测触发 or 安全库存触发）
↓
补货建议生成（订单最小单位 + 起订量 + 物流频次）
↓
审批机制（人工 / 自动）
↓
补货下单
✅ 常见参数设置建议：
4. ♻️ 优化阶段：反馈闭环才是“智能”的核心
✅ 建立闭环机制
实际销量 vs 预测 → 自动调优参数
实际补货 vs 实际销售 → 优化补货周期和策略
监控断货滞销 → 调整品类规划或预测模型
✅ 补货效果评估指标
5. 🧩 关键细节处理策略
✅ 📦 SKU 分层管理
快动品：AI预测 + 高频补货（每日）
中动品：规则引擎补货 + 周期调整
慢动/季节品：按销售期触发、限量试补
✅ 📍 多场景组合逻辑（建议表）
✅ 📈 异常销量管理
剔除促销异常、断货补偿期销量
标记爆品/腰斩品进行权重调低
模型误差大时切回规则补货
6. 🛠 常见挑战与应对策略
✅ 总结
智能补货不是“一个按钮”的自动化，而是预测、规则、数据、行为闭环共同协同的结果。
实施时要注意“三先”原则：
先让业务理解补货机制 → 再让技术实现 → 最后推动自动化闭环
技术上“能自动”，不代表“要自动”，务实分步走
落地后持续优化，是智能补货的最大价值来源
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