企业 AI 场景库
供应链需求预测与补货
用 AI 分析历史数据，辅助预测需求和优化补货决策，附完整落地步骤和风险提示。
场景描述
供应链团队要平衡库存和缺货：备太多资金占用、仓储成本高；备太少缺货影响销售和客户满意度。需求波动大，传统经验预测经常不准。
常见痛点
- 库存积压或缺货并存
- 需求波动难预测
- 补货决策依赖个人经验
- 促销、季节、突发事件影响大
- 采购、销售、库存数据分散，难统一分析
AI + FDE 解法
FDE 会把“预测和补货”变成数据驱动的辅助决策：
- 整合多源数据：销售、库存、促销、季节、天气、节假日。
- 用模型生成需求预测：根据历史数据和外部因素预测未来需求。
- 自动生成补货建议：结合当前库存、在途、交期，生成采购建议。
- 设置预警和人工确认：预测偏差大时自动提醒，采购负责人最终决策。
落地步骤
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清洗历史销售和库存数据
统一口径、去除异常、补全缺失值。 -
选择适合业务节奏的预测模型
简单场景可以用移动平均、指数平滑；复杂场景可以用机器学习模型。 -
搭建预测看板和预警机制
让采购、销售、管理层能看到预测结果和偏差。 -
与采购系统联动
补货建议能直接进入采购流程，减少人工复制。
建议观测指标
以下是试点应测量的方向，不是通用效果承诺。评估时应把季节、促销和供应异常等外部因素纳入对照。
- 预测误差、缺货率和库存周转
- 建议采纳率、人工调整原因与紧急采购次数
- 对促销、节假日和供应中断的响应时间
- 模型漂移、异常告警与业务覆盖范围
风险提示
- 历史数据质量差：数据不准，预测也不准。
- 突发事件无法预测：疫情、政策、极端天气等需要人工干预。
- 模型过度自信：需要设置置信区间和人工确认环节。
- 部门目标冲突：销售想多备，财务想少备，需要统一目标。
一个最小可行项目
先做“畅销品补货提醒”：
- 选 10-20 个畅销 SKU
- 整合销售和库存数据
- 用简单规则或模型计算安全库存
- 自动生成补货提醒
这个项目能快速验证预测价值，再扩展到全品类。