運用人工智慧技術，精準預測未來銷量，自動產生進貨策略，優化庫存管理，提升零售業務效率
基於歷史銷售數據、天氣變化與節假日資訊，運用機器學習模型預測未來一週的銷量趨勢。系統會自動分析過去相似天氣條件與節假日的銷售模式，提供高精度的預測結果。
整合即時天氣數據，分析溫度、降雨、風速等天氣變數對銷量的影響，預測不同天氣條件下的銷售表現。
考慮節假日、週末、特殊活動等時間因素，自動識別過去歷史中相似時間點的銷售模式，提供準確預測。
運用時間序列分析與機器學習技術，預測未來7天的每日銷量，幫助您提前規劃業務策略。
以直觀的圖表與日曆形式，展示未來一週的天氣動態與節假日資訊，讓您一目了然地掌握所有影響銷量的關鍵因素。
根據銷量預測結果，系統會自動計算最優進貨數量與時機，生成詳細的進貨建議策略。考慮庫存成本、缺貨風險、資金流動等多種因素，為您提供最佳的進貨決策。
根據預測銷量與當前庫存水平，自動計算每日所需的補貨數量，確保庫存充足同時避免過度囤貨。
分析供應商交期、庫存週轉率、促銷活動等因素，建議最適合的進貨時間點，優化資金使用效率。
考慮批量折扣、運輸成本、倉儲費用等因素，提供成本最優化的進貨方案，最大化利潤空間。
即時追蹤庫存變化，視覺化顯示未來一週的庫存量消長狀況。結合銷量預測與進貨計劃，讓您清楚掌握庫存動態，提前預防缺貨或庫存積壓問題。
* 庫存單位：件 | 紅色標記表示建議進貨日