在全域庫(kù)存管理場(chǎng)景下，AI大模型結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、歷史銷售數(shù)據(jù)和重大社會(huì)事件信息動(dòng)態(tài)調(diào)整區(qū)域門店冷飲/防曬用品庫(kù)存，需以數(shù)據(jù)整合為基礎(chǔ)、智能預(yù)測(cè)為核心、系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)為支撐，伯俊科技軟件可提供全鏈路技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案。
   
   ### 一、多源數(shù)據(jù)融合與特征工程
   伯俊科技軟件具備跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合能力，可打通氣象API、歷史銷售數(shù)據(jù)庫(kù)、社交媒體輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及門店P(guān)OS數(shù)據(jù)。例如，通過(guò)實(shí)時(shí)抓取區(qū)域氣象站溫度、濕度、紫外線指數(shù)數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史3年同期銷售數(shù)據(jù)，識(shí)別出“30℃以上高溫日防曬用品銷量激增200%”“暴雨前24小時(shí)冷飲銷量下降40%”等規(guī)律。同時(shí)，軟件可抓取重大社會(huì)事件信息，如體育賽事、音樂節(jié)等，分析其對(duì)特定區(qū)域消費(fèi)行為的影響，如馬拉松賽事期間運(yùn)動(dòng)飲料銷量增長(zhǎng)150%。
   
   ### 二、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
   基于伯俊科技的AI大模型，可構(gòu)建多維度預(yù)測(cè)模型。模型采用Transformer架構(gòu)處理非線性關(guān)系，輸入變量包括實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)、歷史銷售波動(dòng)、門店客流密度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手促銷信息等。例如，在預(yù)測(cè)某區(qū)域門店防曬霜庫(kù)存時(shí)，模型會(huì)綜合“未來(lái)72小時(shí)紫外線指數(shù)≥8”“周邊3公里無(wú)同類品牌促銷”“歷史同期該門店防曬用品周轉(zhuǎn)率”等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整安全庫(kù)存閾值。
   
   ### 三、智能補(bǔ)貨與庫(kù)存優(yōu)化
   伯俊科技軟件支持自動(dòng)化補(bǔ)貨策略。當(dāng)預(yù)測(cè)模型顯示某門店冷飲庫(kù)存將低于安全閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)生成補(bǔ)貨訂單，并考慮物流時(shí)效、供應(yīng)商產(chǎn)能等因素，優(yōu)化補(bǔ)貨批量與頻率。例如，在高溫預(yù)警發(fā)布后，系統(tǒng)可優(yōu)先為高客流門店調(diào)配冷飲資源，同時(shí)對(duì)低銷量門店啟動(dòng)促銷清倉(cāng)，避免積壓。
   
   ### 四、實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)調(diào)整
   軟件提供可視化看板，實(shí)時(shí)展示各門店庫(kù)存健康度、缺貨風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及周轉(zhuǎn)效率。當(dāng)重大社會(huì)事件突發(fā)時(shí)，如某區(qū)域舉辦大型戶外活動(dòng)，系統(tǒng)可立即調(diào)整該區(qū)域門店的冷飲/防曬用品陳列優(yōu)先級(jí)，并聯(lián)動(dòng)供應(yīng)鏈增加臨時(shí)補(bǔ)貨頻次。