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。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
