必赢亚洲智能库存把食品库存预测拆成几个可以单独检验的部分：基线水平、星期与节假日周期、天气、促销和残差。本页三篇文章分别回答：食品需求预测该看最近七天还是过去一年，短保食品库存的安全库存为什么要把保质期写进公式，销量暴涨时怎样区分真实增长与一次促销。读完可以看到 AI智能库存背后的具体规则和示例推演，明白自动采购与智能补货建议是怎样算出来的，也能判断一条建议究竟是在压低缺货，还是在推高报废、拖慢库存周转。
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同一款保质期两天的熟食，用最近七天的平均销量去订节前一天的货，会少订将近四成；反过来，直接拿去年同一天的销量当预测，又会把一个已经不存在的客流带进来。“看七天还是看一年”之所以争不清，是因为这两个窗口回答的根本不是同一个问题。
必赢亚洲智能库存做食品需求预测时，先不急着选窗口，而是把一款商品的日销量拆成六项相乘：基线水平、星期效应、季节与节假日、天气、促销和残差。每一项该去问哪个窗口，答案并不一样。
一款保质期七天的鲜奶，按 95% 服务水平留安全库存，算出来的数字看上去很稳妥，直到发现这一批到店时已经用掉了两天寿命：多留出来的那几十瓶，有相当大的概率在下架线之前根本卖不完。普通商品的安全库存公式里没有“库存会坏”这个变量，短保食品偏偏最需要它。
普通商品的安全库存是 SS = z × σ × √L。z 由目标服务水平决定，95% 对应 1.645；σ 是日需求的标准差；L 是保护期，即提前期加订货周期。它只处理一件事：需求和到货时间有波动时，库存够不够。它默认货放多久都不会坏，多备的库存只是占用资金。
周五一款酸奶从平时的 60 瓶跳到 142 瓶，采购看到的是“卖爆了”，预测模型看到的只是三个偏高的点。真正要回答的是：这多出来的销量，有多少会在下周继续出现？答错了，要么错过一次真实增长，要么把促销的尖峰当成新常态，多订一整周的货。
销量异常大致有四类：促销、天气与节假日等已知事件、缺货或数据错误，以及真实的需求变化。要分清的是真实的需求变化和促销。必赢亚洲智能库存设计为按下面的顺序处理。
库存预测只是第一环，后面还连着临期食品的处理、餐厅的备餐、模型的分工，以及在手机上怎样查看这些结果。
库存预测指出哪批货可能卖不完，接下来才轮到临期食品动态折价与调拨：什么时候降价、降多少、要不要转给别的门店。
把基线加星期效应的拆解搬进后厨：三餐的客流形状不同，必赢亚洲餐饮减废研究据此估算明天该采购、该备多少份食材。
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