AI分析销售数据和库存状态，自动生成补货建议、预警滞销品、优化库存周转率。
仓储管理需要平衡缺货风险和库存积压，人工判断容易失误
库存管理时间减少 50%
约 ¥200-600/月
从ERP/WMS获取：当前库存量、在途库存、历史销售数据（按SKU/日期）、供应商交期。数据清洗处理异常值（如促销期间的销量不代表常规需求）。
AI分析历史销售模式：趋势（增长/下降）、季节性（节假日/换季）、周期性（周末效应）。结合外部因素（天气/活动/竞品）预测未来30-90天需求。
为每个SKU计算：安全库存（应对需求波动和供应延迟）、补货点（库存降至此值时触发补货）、经济订货量（平衡订货成本和持有成本）。
库存接近补货点时自动生成采购建议：补货数量、建议供应商、预计到货时间。紧急缺货风险的SKU优先提醒，支持一键生成采购订单。
识别滞销品：库存周转天数超过阈值、销售趋势持续下降。AI建议处理方案：降价促销、捆绑销售、退回供应商、报废处理。
预测模型需要持续校准：对比预测vs实际销量，分析偏差原因。设置安全库存缓冲应对预测误差。新品没有历史数据时参考类似品类。
长尾SKU单独管理：降低预测频率、提高安全库存比例、考虑合并采购。对于极低频SKU可以采用按需采购策略。
建立多仓库库存视图，支持仓间调拨建议。根据各仓库覆盖区域的需求分别预测，优化库存分布减少配送成本。