零售管理系统「PARS自动订货」

20 多年来，PALTAC 基于其独特的需求预测理念，一直致力于开发和改进自动订货系统。近年来，PALTAC 引入了人工智能机器学习技术，以进一步提高订货准确性，主要针对受季节和天气影响的产品类别。

自动订购选项（标准功能）

该系统通过对销售量和销售频率进行分类，优化订购频率（订单数量）和库存存储天数，从而优化库存存储成本和工作成本。

优化收货工时，提高补货工作的生产率

了解补货工作的生产率对于提高车间工作效率非常重要，对过去八周的销售数据进行分析有助于对订购单位进行审查。

控制库存、短缺和收货工时

根据公司规定的库存标准提出建议。控制可以基于公司标准，而不是单个车间的决定。

优化货架分配

通过比较最大库存数量和实际陈列数量，可以确定适当的货架分配并使其标准化。

不断消除死角产品

为了优化货架分配，系统支持扩大热销产品的范围和消除滞销产品。

优化库存和运营成本

引入 PARS 自动订货系统后，可根据所处理的产品和商店的陈列空间控制最佳订货量。

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人工智能自动订货选项（附加功能）

人工智能机器学习引擎可创建和注册需求预测模型，并与零售商的核心系统相连接，以缩小人工智能有望提高预测准确性的目标类别范围，并通过人工智能机器学习和 PARS 标准需求预测的混合，执行高精度的订货量计算。

该图可左右滚动。