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补货，作为零售职业的高频场景，几乎每天都在产生。上接仓储、物流，下接门店、货架，这一环节在供应链中起到了承上启下的“桥梁作用”，重要性不言而喻。

跟着，日趋多元的营销、促销手法增加了销量的波动性和不行预测程度，补货办理复杂度与日俱增，传统补货的坏处严峻凸显……

——传统补货方式的痛点

1.耗时耗力，成本较高

传统补货依靠理货员逐个货架进行盘点，整理好缺货清单，经过人工审阅，再进行逐个补货。其很多时刻都耗费在理货和巡检上。

2.供需失衡，机会流失

存货办理困难，门店的出售情况不是原封不动的，而是遭到天气、促销等众多要素影响，补货过量构成浪费，补货不足影响出售。

3.办理失算，影响决议计划

大都补货员的补货操作是看后仓有什么就补什么，而非根据出售情况来调整不同产品的补货比例，构成了供和需之间的不匹配，而这种供需不匹配，无法经过POS中的出售数据表现出来，总部办理者难以收集最终端的购买需求。

——数据驱动决议计划，智能补货助力降本增效

凭仗人工智能技能协助便利店、商超拟定补货战略，进步门店的整体运营功率。是才智零售网络提供商一向追寻和考虑的。

dns服务器配置，作为“AI+零售”范畴的先行者，SandStar视达凭仗新技能为实体零售带去新模式。经过“眼睛+大脑”来数字化提升传统零售网络功率，将数据转化成可供执行的操作建议。构成八大才智决议计划体系：智能订货、智能选品、智能补货 、智能排班、智能促销、智能陈列、智能监管、智能布局。真正将数据的力气赋能到每一个运营细节傍边。

其间智能补货体系，经过在货架上装置AI摄像头，精准识别每个货架产品出售动态，根据每个产品实时的拿取、出售动态，判别货架缺货状态，主动生成「智能补货单」，直接推送至补货员手机或后仓的显示屏上，大大进步了补货功率。体系代替人工和表格，协助商家智能监控，离别重复低效，让人们从重复低效的劳动中解放出来，下降了人工成本。

此外，SandStar视达智能补货体系根据AI摄像头对顾客拿取行为和出售动态的信息收集，做到了“数据收集-数据剖析-模型树立-数据预测-智能决议计划”的AI算法模型，进步销量预测和出货计划的精准性，哪些SKU要补货, 什么时候补, 补多少。经过大数据算法坚持合理的周转天数，下降爆款缺货率，削减滞销库存， 削减人工决议计划带来的偏见，平衡了产品与市场需求。

(图为大型商超事例)

最后，SandStar视达经过出售大脑主动生成的补货战略，能够随时洞察出售变化，即时满意消费者不断变化的需求，让总部办理者更好的掌握产品的需求等级，更好的做出决议计划，然后提升门店用户体会，从而进步出售额。

智能补货体系中心才能即大数据的才能和机器学习的成熟度。 SandStar视达根据多年零售范畴的深刻洞察，树立不同的影响因子，比如促销因子、季节性因子，把各类因子独自建模，以便利支撑多样化的事务形状。

跟着技能不断发展,多维度的决议计划优化,将为零售企业不断赋能, 将数智的力气赋能到每一个运营细节傍边。以智能补货技能支持下的供应链升级，将成为零售企业的数智化利剑。