近日，武汉市数据局发布全市第二批10个高质量数据集应用典型案例，良品铺子“门店动态补货决策数据集”成功入选。通过这套“智能预测-精准执行-动态监控-风险预警”的全链路闭环体系，实现供应链的“精准化”与“敏捷化”，助力库存成本优化与运营效率提升，良品铺子交出了一份亮眼的数字化转型成绩单。

“过去，传统统计方式往往依赖人工测算和判断，存在滞后性和主观性偏差。”良品铺子信息中心负责人坦言。尤其是在节假日销售旺季，这种统计的方式往往需要一周甚至更长时间才能产出一份完整的分析报告，而此时市场风向早已发生变化，企业错失了最佳的决策时机。

今年2月，良品铺子从财务、销售、供应链等几十个信息系统中筛选整合关键数据，形成一套完善的“门店动态补货决策数据集”。据介绍，该数据集可结合销售数据、季节趋势、促销活动、天气变化及门店特性等多维度信息，预测未来7-30天各SKU的需求量，误差率控制在5%以内。系统结合预测结果与实时库存，自动计算最优补货量，匹配供应商交货周期与物流时效后一键生成补货计划。

作为“超级信息枢纽”，数据集能够集成供应商产能、库存、物流等数据，实现补货计划与供应商排期实时同步。针对跨区域库存分布，系统能动态优化调拨路径，通过中心仓直发或区域仓调拨等规划降低物流成本。同时，系统24小时监控库存周转率，可提前7—14天预判供应商断货、运输延误等风险。

数据显示，该系统应用后，良品铺子采购决策时间从3天缩短至0.9天，紧急补货响应提速70%；滞销商品库存占比从15%降至8%，过期损耗减少40%，畅销品占比提升70%，实现了供应链精准化与敏捷化升级。

来源：新浪网财经

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