平台等渠道销售点纳入其中，方便渠道布局。为什么我们需要预测销量？根本原因在于供应链的响应能力有限。想象一下，当消费者购买商品时，如果企业能够立即拿到商品，就不需要进行销售预测。因为我们在日常生活中从来不会预测水的消耗量，因为当你打开水龙头时，很有可能你可以直接使用水。正是因为供应链的响应时间可以短至一天，也可以长至一周或几周，所以我们需要做出适当的销售预测，以弥补供应链响应时间的不足。响应周期越长，响应能力就越有限，对销售预测的依赖就越大。那

么您具体如何预测销量呢？它由两个环节组

成：拟合和估计。 。 Fitting Fitting利用历史销售数据计算各因素对销售的影响权重，进而得出影响销售的关键因素包括地点、门店、日期、季节、节假日等。 、促销活动、产品价格等。可以构建一个AI代理来帮助每个商店预测下周的销售情况：AI代理连接到订购系统，提取每个商店过去三年内每个类别的销售数据，并汇总每周的数据基础。之所以需要取三年的数据，是为了考虑到季节因素，很多班级都会受到季节的影响； AI Agent利用相关算子提取影响销售的关键因素，避免引入过多因素导致过拟合；随机分配过去三年的时间段，使用周作为训练样本和周作为训练样本；使用训练样本的数据集，使用提取的主要关键因素，通过线性回归模型进行训练，并计

算每个关键因素的具体权重；使用测试样本

来测试模型并不断微调因子和模型参数。为销售预测准确率设置一个阈值，例如当使用模型预测某家商店某周的销售情况时，如果错误率没有超过，则认为测试点是正确的。然后计算所有测试点的准确率，当测试集超过准确率时，认为模型训练完成。每周一次，使用经过训练的模型来预测每个商店下周的销量。利用代理商构建供应链的三道防线。估算虽然拟合的方法很有效，但更适合销售相对稳定、客户群体相对分散的情况，不适合使用拟合。例如，对于某个渠道中的产品，该客户对其销售给单个客户的需求的微小变化可能会对产品的整体销售产生很大的影响。因此，在这种情况下，可以采用估算的方法来估算未来一段时间内顾客对该产品的需求增加或

减少的比例。 “上帝的东西给上帝，凯撒的东西给

凯撒”，这里的意思是“回归到适合，估计到估计”。我们需要告诉AI代理，客户的销售额中有很大一部分是上面提到的。公司给出需求预测的结果之后，还有一件非常重要的事情，就是将公司的销售和供应链方面，以及关键供应商、上下游部门和合作伙伴平等地连接起来。确保他们这样做。数量这时候AI代理就可以再次发挥它的价值，比如每周完成销售预测后，销售预测的报告会自动通过电子邮件发送给相关部门。第二道防线，库存计划 无论销售预测多么准确，都不可能准确，如果需求预测能够满足需求，那就已经非常理想了。另一波需求激增将不得不通过库存计划来应对。例如，这家商店预计明天将