AI综合历史数据、市场趋势和外部因素，自动预测产品需求量，指导生产和采购计划。
制造业或零售业需要提前规划生产和采购，预测不准导致浪费或缺货
预测准确率提升 25%
约 ¥300-800/月
收集预测所需数据：历史销售（按SKU/渠道/地区/日期）、促销日历、价格变动记录、竞品动态、宏观经济指标、天气数据、社交媒体趋势。数据质量直接决定预测质量。
构建预测特征：时间特征（星期几/月份/节假日）、滞后特征（上周/上月销量）、滚动统计（7日/30日均值）、外部特征（天气/活动/竞品价格）。
使用多种预测方法：时间序列（ARIMA/Prophet）、机器学习（XGBoost/LightGBM）、AI（GPT-4分析趋势）。对比各模型在验证集上的表现，选择最优或集成多模型。
输出三种场景预测：乐观（促销效果好/市场增长）、基准（正常情况）、悲观（市场下滑/竞争加剧）。每个场景附带概率和对应的建议策略。
每周对比预测vs实际，计算MAPE（平均绝对百分比误差）。分析预测偏差的原因，持续优化模型。将预测结果与采购/生产系统联动，实现自动化决策。
使用类比法：找到相似产品的历史数据作为参考。结合市场调研数据和预售数据。新品上市后快速积累数据，2-4周后切换到数据驱动预测。
将促销作为特征变量输入模型，学习不同促销力度对销量的提升效果。大型促销（如双11）单独建模，因为其模式与日常差异太大。
按业务需求决定：采购计划用周/月颗粒度、仓储调度用日颗粒度、生产排程可能需要小时颗粒度。颗粒度越细预测难度越大，建议从粗到细逐步细化。