零售銷售管理系統「PARS 自動訂貨系統」

20 多年來，PALTAC 基於其獨特的需求預測理念，一直致力於自動訂貨系統的開發和改進。近年來，更引進人工智能機器學習技術，進一步提升訂貨準確度，主要針對受季節及天氣影響的產品類別。

自動訂購選項（標準功能）

該系統透過對銷售量和銷售頻率進行分類，優化訂貨頻率（訂貨數量）和庫存存貨天數，從而優化庫存存貨成本和工作成本。

優化收貨工時，提高補貨工作的生產力

了解補貨工作的生產力對於提高車間工作效率非常重要，分析過去八週的銷售資料可支援訂貨單位的審查。

控制庫存、短缺和收貨工時

根據公司定義的庫存標準提出建議。控制可基於公司標準，而非個別車間的決定。

優化貨架分配

透過比較應有存貨的最大數量與實際可陳列的數量，可決定適當的貨架分配，並將其標準化。

持續消除死貨

為了優化貨架配置，系統支援擴大熱銷產品的面積和消除死貨。

優化庫存和工作成本

引入 PARS 自動訂貨系統後，可根據所處理的產品和店內的陳列空間控制最佳訂貨量。

在圖中向左/右滾動

AI 自動訂貨選項（附加功能）

AI 機器學習引擎可建立並登錄需求預測模型，並與零售商的核心系統連結，以縮窄 AI 可望提高預測準確度的目標類別，並透過結合 AI 機器學習與 PARS 標準需求預測的混合方式，執行高準確度的訂單量計算。

圖表可左右捲動。