一、系统背景与目标
美菜生鲜作为B2B生鲜供应链平台，需要高效准确的采购需求预测系统来：
- 降低库存成本
- 减少生鲜损耗
- 提高订单履约率
- 优化供应商管理
二、核心功能模块设计
1. 数据采集与整合模块
- 数据源：
- 历史销售数据（订单量、客单价、品类分布）
- 季节性因素（节假日、天气、季节）
- 促销活动数据
- 供应商交货周期
- 客户采购行为数据
- 市场价格波动数据
- 数据清洗与预处理：
- 异常值处理
- 缺失值填充
- 数据标准化
- 特征工程（时间序列分解、类别编码等）
2. 需求预测模型
2.1 传统时间序列模型
- ARIMA/SARIMA：适用于有明确季节性的生鲜品类
- 指数平滑法：简单快速的基础预测方法
- Prophet：Facebook开发的适合有强季节性数据的模型
2.2 机器学习模型
- XGBoost/LightGBM：处理非线性关系和特征交互
- 随机森林：处理高维特征和分类问题
- 支持向量回归(SVR)：适用于小样本数据
2.3 深度学习模型
- LSTM神经网络：捕捉时间序列长期依赖关系
- Transformer模型：处理长序列和复杂模式
- CNN-LSTM混合模型：结合空间和时间特征
2.4 集成预测
- 多模型加权平均
- 模型栈叠(Stacking)
- 动态模型选择（根据数据特征自动选择最佳模型）
3. 特征工程模块
- 时间特征：小时、日、周、月、季度、年
- 滞后特征：过去1-7天的销售数据
- 滚动统计特征：移动平均、移动标准差
- 节假日特征：春节、中秋等特殊日期标记
- 天气特征：温度、降雨量、湿度（影响生鲜需求）
- 促销特征：是否促销、促销力度
- 品类关联特征：互补品/替代品销售情况
4. 预测结果优化模块
- 异常值修正：基于业务规则过滤不合理预测
- 上下限控制：设置合理库存上下限
- 动态调整：根据实时销售数据修正预测
- 多级预测：SKU级→品类级→仓库级→区域级预测
三、技术实现方案
1. 系统架构
```
数据层 → 存储层 → 计算层 → 应用层 → 展示层
↑ ↑ ↑
(数据采集) (特征工程) (预测引擎)
(模型训练) (结果应用)
```
2. 技术栈建议
- 大数据处理：Hadoop/Spark/Flink
- 特征存储：Feast/Hopsworks
- 模型训练：Python(scikit-learn/TensorFlow/PyTorch)
- 模型服务：TF Serving/TorchServe/MLflow
- 实时计算：Kafka+Flink
- 数据库：时序数据库(InfluxDB)+关系型数据库(MySQL)
- 可视化：Superset/Tableau/Grafana
3. 开发流程
1. 数据探索：分析数据分布、季节性、趋势
2. 特征开发：构建有预测力的特征集
3. 模型选择：基于业务场景选择合适模型
4. 模型训练：交叉验证防止过拟合
5. 评估验证：使用MAPE、WMAPE、RMSE等指标
6. 部署上线：容器化部署(Docker/K8s)
7. 监控反馈：持续监控预测准确率
四、生鲜行业特殊考虑
1. 短保质期处理：
- 预测周期缩短至日/周级别
- 考虑新鲜度对需求的影响
2. 供应链约束：
- 供应商最小起订量
- 运输时间与成本
- 库存周转率要求
3. 需求波动性：
- 突发需求（如疫情期间的囤货）
- 区域性偏好差异
- 餐饮行业淡旺季
4. 损耗控制：
- 预测误差导致的损耗成本
- 安全库存与损耗的平衡
五、实施路线图
1. 第一阶段(1-3月)：
- 完成历史数据整合与清洗
- 搭建基础预测模型（如移动平均、ARIMA）
- 实现基础可视化看板
2. 第二阶段(4-6月)：
- 开发机器学习预测模型
- 构建特征工程平台
- 实现自动化预测流程
3. 第三阶段(7-12月)：
- 引入深度学习模型
- 开发实时预测能力
- 与采购系统深度集成
- 建立预测准确率监控体系
六、关键成功因素
1. 高质量数据：确保销售、库存、供应链数据准确完整
2. 业务理解：深入理解生鲜供应链的业务规则和约束
3. 模型迭代：建立持续优化机制，适应市场变化
4. 系统集成：与ERP、WMS、TMS等系统无缝对接
5. 用户培训：确保采购人员理解并信任预测结果
七、预期效益
1. 库存周转率提升15-30%
2. 生鲜损耗率降低10-20%
3. 订单满足率提高至98%以上
4. 采购成本降低5-15%
5. 供应商协作效率提升
通过实施这套采购需求预测系统，美菜生鲜可以显著提升供应链效率，降低成本，并在竞争激烈的生鲜B2B市场中获得优势。
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