iSupply基于算法与运筹优化，柔性供应计划管理，实现从需求到供应，从计划到执行的闭环管理，实现关键供应链数据可视化。
活动商品/门店/daily/weekly/活动期间需求预测
非活动商品/门店daily/weekly/monthly需求预测
预测结果洞察
预测结果与真实销量结果对比与模型增强
角色：企业内部/外部供应商
品牌/品类/商品/门店分货、补货洞察
活动洞察
AI模型洞察
KPI罗盘
活动因素敏感性分析
店铺安全库存优化
单品单仓库优化
库存波动变化
库存仿真：基于AI和运筹学的全新智能优化库存仿真
商品/门店未来short term缺货概率预测和缺金额损失预测
缺货洞察分析
运用预测算法、机器学习和深度学习算法，分析挖掘历史订单数据的规律，结合商品生命周期、商品促销计划、商品本身和外部影响等因素，输出天、周、月、季、年等不同维度的需求预测结果，并作为分货补货和仓网计划的输入。
基于需求预测分布、成本结构（库存成本、补货成本、缺货成本），利用运筹优化算法，帮助客户在满足服务水平的前提下，输出综合成本最优的补货计划。
人力成本
降低20~30%
货周转下降10-15%
预测准确率品-仓-周
提升40%+
服务水平提升30%
有货率提升30%＋
百万级投入
亿级回报
门店需求预测
仓库需求预测
季节品预测
大促预测
多品多仓补货优化
补调一体优化
价格仿真
缺货与库存 周转仿真
九章数据帮助屈臣氏实现供应链AI自有仓需求预测，通过对线下、线上促销力度、广告投放力度、节假日等多种因素，基于上千余种SKU日颗粒度的滚动销量预测，为新零售多渠道多级库存网络下的门店提供拆零补货支持。
九章数据为华润万家提供10+头部供应商提供数据，实现供应链深度协同。输出各个供应商汇总到周+仓库+SKU的采购计划结果。基于精准的需求预测，结果科学买货计划。提供自动补货管理平台，多部门协同达成一致性补货计划。
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