“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%降到8%，过期损耗减少40%，畅销品占比提升70%。”这组数据来自武汉市数据局发布的第二批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”。

这套强大系统的搭建始于数据的整合。今年2月，良品铺子从财务、销售、供应链等数十个信息系统中，精准提取并整合出对门店补货决策至关重要的数据，最终形成“门店动态补货决策数据集”。将该数据集纳入私域AI系统后，一套覆盖补货全流程的智能化决策体系就此打造完成。

依托这一体系，AI预测机制开始发挥作用——通过结合销售数据、季节规律、促销安排、天气状况及门店特点等信息，它不仅能精准预判未来7至30天各SKU的市场需求量，更将误差控制在5%以下。

库存管理是食品行业门店经营中至关重要的环节。食品具有明确的保质期，且受季节、消费偏好、促销活动等因素影响，需求波动大。精准的库存管理让门店在高周转的同时把损耗压到最低，还能避免资金被过期商品吞噬;尤其在节假日、促销或天气突变时，动态补货系统能秒级调整订货量，为门店在激烈的市场竞争中提供有力支撑。

相较于过往库存管理多依赖传统统计手段，良品铺子“门店动态补货决策数据集”的落地应用，有效规避了主观经验导致的判断偏差，为库存管理带来了根本性转变。

依托精准的预测结果，一键补货功能便得以高效运转。系统会基于AI的预测数据与实时库存情况，自动算出包含安全库存、经济订货量等关键指标在内的最优补货量，同时结合供应商的交货周期与物流时效进行匹配，一键生成补货计划，让整个补货过程更为高效、精准。

风险预警机制同样为供应链提供着坚实保障。这套系统如同为库存管理配备了“智能雷达”，全天24小时监测库存周转率，通过汇总供应商履约表现、物流速度等数据，能提前7至14天预判供应商断货、运输延误的可能性，针对缺货、成本波动等风险，还可自动生成应对方案。正是借助“智能预测—精准执行—动态监控—风险预警”这一全链路闭环体系，良品铺子成功让供应链兼具精准性与灵活性，不仅提升了运营效率，还节约了库存成本，为企业发展注入了持久动能。

私域AI系统如同“超级大脑”，“门店动态补货决策数据集”则是“超级信息枢纽”，二者协同作用，实现了补货计划与供应商排期的实时同步，针对跨区域、跨仓库的库存分布情况，能动态优化调拨路径，如选择中心仓直发或区域仓调拨，通过合理规划，帮助良品铺子降低物流成本，缩短交付时间，让货物能更快更省钱地到达门店。