补货，作为零售行业的高频场景，几乎每天都在发生。上接仓储、物流，下接门店、货架，这一环节在供应链中起到了承上启下的“桥梁作用”，重要性不言而喻。
随着，日趋多元的营销、促销手段增加了销量的波动性和不可预测程度，补货管理复杂度与日俱增，传统补货的弊端严重凸显……
——传统补货方式的痛点
1.耗时耗力，成本较高
传统补货依靠理货员逐一货架进行盘点，整理好缺货清单，通过人工审核，再进行逐一补货。其大量时间都耗费在理货和巡检上。
2.供需失衡，机会流失
存货管理困难，门店的销售情况不是一成不变的，而是受到天气、促销等众多因素影响，补货过量造成浪费，补货不足影响销售。
3.管理失察，影响决策
多数补货员的补货操作是看后仓有什么就补什么，而非根据销售情况来调整不同商品的补货比例，造成了供和需之间的不匹配，而这种供需不匹配，无法通过POS中的销售数据体现出来，总部管理者难以收集最终端的购买需求。
——数据驱动决策，智能补货助力降本增效
凭借人工智能技术帮助便利店、商超制定补货策略，提高门店的整体运营效率。是智慧零售网络提供商一直追寻和思考的。
作为“AI+零售”领域的先行者，SandStar视达凭借新技术为实体零售带去新模式。通过“眼睛+大脑”来数字化提升传统零售网络效率，将数据转化成可供执行的操作建议。形成八大智慧决策系统：智能订货、智能选品、智能补货、智能排班、智能促销、智能陈列、智能监管、智能布局。真正将数据的力量赋能到每一个经营细节当中。
其中智能补货系统，通过在货架上安装AI摄像头，精准识别每个货架商品销售动态，根据每个商品实时的拿取、销售动态，判断货架缺货状态，自动生成「智能补货单」，直接推送至补货员手机或后仓的显示屏上，大大提高了补货效率。系统代替人工和表格，帮助商家智能监控，告别重复低效，让人们从重复低效的劳动中解放出来，降低了人工成本。
此外，SandStar视达智能补货系统基于AI摄像头对顾客拿取行为和销售动态的信息采集，做到了“数据采集-数据分析-模型搭建-数据预测-智能决策”的AI算法模型，提高销量预测和出货计划的精准性，哪些SKU要补货, 什么时候补, 补多少。通过大数据算法保持合理的周转天数，降低爆款缺货率，减少滞销库存，减少人工决策带来的偏见，平衡了商品与市场需求。
（图为大型商超案例）
最后，SandStar视达通过销售大脑自动生成的补货策略，可以随时洞察销售变化，即时满足消费者不断变化的需求，让总部管理者更好的掌握商品的需求等级，更好的做出决策，从而提升门店用户体验，进而提高销售额。
智能补货系统核心能力即大数据的能力和机器学习的成熟度。SandStar视达基于多年零售领域的深刻洞察，建立不同的影响因子，比如促销因子、季节性因子，把各类因子单独建模，以方便支撑多样化的业务形态。
随着技术不断发展,多维度的决策优化,将为零售企业不断赋能,将数智的力量赋能到每一个经营细节当中。以智能补货技术支持下的供应链升级，将成为零售企业的数智化利剑。
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