预测分析与预测
预测每个产品的需求
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们基于您完整的销售历史、日历、促销和价格变动，训练一个多周期、细化到 SKU 和门店级别的预测模型，然后将其部署为服务，输出带预测区间的每日、每周和每月需求曲线。它会用您自己预留的历史数据进行回测，让您在信任它之前先看到真实的准确度。
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预测分析与预测
预测未来的销售趋势，助您合理安排订单与人员配置。
服务
110 项服务
预测分析与预测
预测全新产品的销量
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天对于没有任何销售历史的产品，我们构建一个模型，根据产品属性、定价、可比商品参照和早期预订信号预测首季需求。它将从您现有商品目录中学到的规律迁移到新商品上，让新品上市依据证据而非乐观预期来规划。
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预测分析与预测
根据天气规划库存
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们将您的销售历史与历史及预报天气数据（气温、降雨、风力、酷热指数）相结合，建模分析天气条件如何影响对天气敏感的产品线的需求。部署时接入实时天气数据源，它会将未来 14 天的天气预报转化为每个产品和门店的需求调整量。
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预测每个地点的繁忙程度
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们利用历史客流计数、星期几、季节性、本地活动和天气，为您的每个门店建立访客和客流模式模型。它按小时输出客流预测，让您能够根据顾客实际到店的时间来安排营业时间、人员配置和库存。
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知道要备多少食材
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们根据您的 POS 历史、天气、日期类型和活动，按每个营业时段预测每道菜品的销量，让厨房按需备餐。它会在班次开始前标记出可能售罄的菜品以及可能造成浪费的菜品。
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获得活动带来的客流高峰预警
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们构建一个模型，量化附近活动（音乐会、比赛、会议、节假日、学期）如何改变您每个门店的需求。实时活动日历为模型提供数据，让您提前数周收到需求高峰和低谷提醒。
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周期性需求分析系统
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–4 天我们将每个产品的销售分解为趋势、多个季节性周期和残差，然后提供去除了噪声和一次性峰值的干净基线需求信号。这让计划团队能够稳定地了解潜在需求，以及需求在哪些地方真正加速或衰减。
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客户流失风险预警
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们基于您的订阅用户或客户历史（使用情况、账单、支持工单、互动）训练流失模型，为每个账户在未来 30/60/90 天内流失的概率打分。它会列出每个账户的具体风险驱动因素，让留存团队针对原因采取行动，而不仅仅是看分数。
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知道该订什么、何时订
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们将需求预测与交货周期、订货成本、最小起订量和服务水平目标相结合，为每个 SKU 计算最优订货数量和时机。部署并接入您的库存数据后，它每天输出一份采购清单，以最低的持有成本达到您的目标可用率。
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为每个产品设定合适的安全库存
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–4 天我们根据实测的需求波动和交货周期波动，在您选定的服务水平下计算每个 SKU 的安全库存，而不是采用一刀切的经验法则。它会随着波动性的变化持续重新调整缓冲库存，让您只在确有必要的地方保留保护性库存。
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生鲜损耗克星
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天对于保质期有限的商品，我们按日粒度预测需求，并结合到期日优化订货，以尽量减少损耗和缺货。它会建议降价时机，以便在商品变质前清空库存。
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总仓门店库存联动
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–5 天我们将您的中心仓库和各地站点作为一个整体网络建模，并建议如何在各层级之间布置和重新平衡库存，以最低的总库存满足本地需求。它会利用站点级预测，标记出可预防本地缺货的调拨。
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备好合适的备件
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天针对间歇性、波动大的备件需求，我们采用专为稀疏序列设计的方法（Croston 类模型和层级模型）来预测您何时需要多少备件。它会确定库存规模，以达到设备正常运行时间目标，同时避免积压周转慢的备件。
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在产品售罄之前收到预警
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们结合当前在库量、在途量、预测需求和供应商可靠性，持续为每个 SKU-门店组合评估在下次到货前缺货的概率。它会足够早地发出警报，让您有时间加急或寻找替代品。
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在每家门店配备合适的品类
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们预测每个门店中每个产品及其尺码/款式的售罄率，建议每个站点应经营哪些商品以及备货深度。它会精简占用货架却不产生回报的长尾 SKU，并在畅销品缺货前加深其备货。
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了解哪些机器即将出故障
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天适合设备故障会导致停工的企业。我们用您机器的传感器数据、使用情况和维护记录训练模型,标出正走向故障的机器,并给出按优先级排序的维护清单。
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零件寿命管家
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们根据您的传感器和使用数据中的退化轨迹，估算关键部件的剩余使用寿命，为每项资产生成一条生存曲线。它不仅告诉您故障即将发生，还会给出大致时间及置信区间。
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预测哪些车辆会抛锚
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天我们利用车载远程信息数据、里程、故障代码、车龄和维修历史，为您车队中的每辆车建立故障风险模型。部署为服务后，它会确定接下来应优先维修哪些车辆，并预测哪些车辆可能在路上发生故障。
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机器异常哨兵
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–4 天我们学习每台机器的正常运行特征，并检测故障发生前出现的偏差，即使是从未见过的故障模式也能检测。无监督模型会在机器偏离其自身已学习的运行范围时进行标记。
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预测供暖和制冷故障
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–7 天适合在多处物业拥有供暖、制冷和冷藏设备的企业。我们预测哪些设备正在走向故障,并估算舒适度或货物变质的风险,让您先修最该修的设备。
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预测保修退货并发现缺陷
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们按产品批组和生产期预测保修索赔的数量和成本，并根据早期故障模式标记新出现的质量问题。它为财务部门提供准备金预测，为质量团队提供早期缺陷信号。
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预测每条产线的停机时间
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 3–6 天我们根据故障风险模型、计划维护和历史停机模式，预测每条产线、每个班次的预期停机小时数。生产计划部门由此获得符合实际的产能视图，而不是假设 100% 正常运行。
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提前几周查看您的现金余额
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–4 天我们基于您的开票、付款行为、薪资、经常性成本和季节性数据，构建滚动的 13 周和 12 个月现金流预测。部署并接入您的会计数据后，它会预测带置信区间的每日现金余额，并提前标记资金短缺的日期。
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了解发票款项何时到账
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 4–8 天我们根据历史付款行为、发票金额、付款条件和季节，按客户预测每张未结发票的实际付款时间。它将您的应收账款台账转化为带日期的现金流入计划。
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