连锁零售与餐饮 · 供需预测
连锁门店智能订货预测解决方案
适合拥有多家门店、经营生鲜或短保商品的连锁零售与餐饮企业，服务对象包括店长、片区督导和供应链负责人。
业务问题：明天每家门店应该订多少，才能少报损又不缺货？
目标用户
先确定谁要把这件事做完
适合拥有多家门店、经营生鲜或短保商品的连锁零售与餐饮企业，服务对象包括店长、片区督导和供应链负责人。
业务输入
从已有资料开始，不要求推倒现有系统
输入门店销售与损耗流水、在架库存和在途量、天气与日历因素、促销活动、商品保质期和供应商起订量。
典型交付流程
- 01汇集门店销售、库存和损耗数据，识别缺失或异常记录。
- 02结合天气、节假日、门店属性和促销活动推算 SKU 需求。
- 03按保质期、安全库存和供应约束生成订货件数，并解释主要原因。
- 04店长或督导调整特殊情况后，确认并回传供应链下单系统。
Human + Agent, in Flow
AI 做高密度分析，人做关键确认
AI 负责的动作
- 每日自动获取各门店昨日销售、当前库存及损耗数据
- 结合次日气象预报、日历特征、门店标签，多维度推理每个 SKU 的潜在需求量
- 按照品类保质期天数与安全库存水位，计算出建议订货件数并生成依据说明（如‘因明日暴雨降温，冰杯建议减少 30%’）
- 异常激增或断崖式下跌时主动标红提示潜在异常原因
人工负责的节点
- 店长结合门店突发特殊情况（如次日临时承接公司大型团单）进行针对性调整
- 片区督导对高损耗门店的关键 SKU 建议进行批量审阅
- 最终一键确认提交至中央供应链下单系统
现有系统集成
只连接完成当前业务动作所需的数据和系统，不替换企业已有的核心记录系统。
- 连锁门店 POS 收银系统
- 中央 WMS / 供应链仓储系统
- 第三方公共天气服务接口
- 企业内部促销活动日程系统
最终交付结果
每天凌晨自动推送到店长工作台的‘千店千面’订货建议单，附带关键归因解释
适用条件
- 门店数量在 20 家以上，商品具有明显保质期要求（如生鲜、奶茶原料、烘焙、冷链食品）
- 拥有至少 3-6 个月的历史 POS 销售流水记录
- 希望在降低门店报损率的同时提高保供现货率
不适用条件
- 长保非易损五金杂货且无周转压力的慢消品类
- 完全没有 POS 联网记录、每天依靠手写单账的传统摊点
验收指标
用可核对的结果判断是否值得继续
平均报损率降低
约 15% - 25%
基于高频生鲜品类回测
店长每日做表耗时
从 60 分钟降至 5 分钟
大幅释放一线精力
热门品类缺货率
降低 18%
平衡报损与现货率
对应案例
先看相近问题如何被做成
带着一份真实材料来判断
先从当前场景的输入、规则和验收标准开始，不预设必须采购大系统。