一、系统背景与目标
　　
　　美菜作为国内领先的生鲜B2B供应链平台，需要精准的采购需求预测系统来优化库存管理、降低损耗、提高供应链效率。系统开发目标：
　　- 实现基于历史数据和实时信息的智能采购预测
　　- 减少生鲜产品因预测不准导致的损耗（行业平均损耗率约15-20%）
　　- 提高库存周转率（目标提升至行业领先的7-10次/年）
　　- 支持动态调整采购计划以应对市场波动
　　
　　 二、核心功能模块设计
　　
　　 1. 数据采集与整合层
　　- 多源数据接入：
　　 - 历史销售数据（SKU级别）
　　 - 实时订单数据（含客户类型、区域、频次）
　　 - 天气数据（温度、降水、季节变化）
　　 - 节假日/促销活动信息
　　 - 供应商交货周期数据
　　 - 市场价格波动数据
　　
　　- 数据清洗与预处理：
　　 - 异常值处理（如突增突减订单）
　　 - 缺失值填充（时间序列插值）
　　 - 数据标准化（统一计量单位）
　　
　　 2. 预测模型构建层
　　
　　 模型选择策略：
　　- 时间序列模型（ARIMA/SARIMA）：
　　 - 适用于稳定销售模式的常规商品
　　 - 捕捉季节性波动（如水果季节性）
　　
　　- 机器学习模型：
　　 - XGBoost/LightGBM：处理非线性关系，融合多特征
　　 - LSTM神经网络：捕捉长期依赖关系，适合波动大的品类
　　 - Prophet（Facebook）：自动处理节假日效应
　　
　　- 组合预测模型：
　　 - 加权平均不同模型输出
　　 - 根据商品特性动态选择最优模型
　　
　　 特征工程：
　　- 时间特征：周几、月份、是否节假日
　　- 销售特征：7/14/30天移动平均、同比变化率
　　- 外部特征：天气指数、促销强度
　　- 供应链特征：供应商交货周期、最小起订量
　　
　　 3. 预测结果输出层
　　- 分级预测：
　　 - 战略级：月度品类总需求（用于长期采购谈判）
　　 - 战术级：周度SKU级预测（用于仓库补货）
　　 - 操作级：日度门店配送预测（用于分拣调度）
　　
　　- 可视化看板：
　　 - 预测值与实际值对比曲线
　　 - 预测误差热力图（按区域/品类）
　　 - 异常预警（如预测突增50%以上）
　　
　　 4. 反馈优化机制
　　- 自动模型再训练：
　　 - 每周自动评估模型性能（MAPE、RMSE）
　　 - 当误差连续3天超过阈值时触发模型重训
　　
　　- 人工干预接口：
　　 - 采购经理可调整预测结果（需记录调整原因）
　　 - 调整记录用于后续模型优化
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 系统架构
　　```
　　[数据源] → [Kafka流处理] → [Flink实时计算] → [ClickHouse时序数据库]
　　 ↓
　　[预测引擎（Python/Spark）] → [模型服务（TensorFlow Serving）]
　　 ↓
　　[应用层（React/Vue）] ←→ [API网关] ←→ [微服务集群（K8s）]
　　```
　　
　　 2. 关键技术选型
　　- 大数据处理：Spark Structured Streaming + Delta Lake
　　- 机器学习框架：PySpark MLlib + TensorFlow Extended (TFX)
　　- 实时计算：Apache Flink（处理订单流数据）
　　- 特征存储：Feast（统一管理线上线下特征）
　　- 模型监控：MLflow + Prometheus + Grafana
　　
　　 3. 典型处理流程
　　1. 每日凌晨执行全量批次预测（T+1）
　　2. 每小时执行增量更新（结合最新订单数据）
　　3. 实时接收大单预警（如餐厅团购订单）触发即时预测
　　
　　 四、生鲜行业特殊处理
　　
　　1. 短保质期处理：
　　 - 对保质期<7天的商品，预测周期缩短至3天
　　 - 加入新鲜度衰减系数（如叶菜类每日损耗率递增）
　　
　　2. 供需波动应对：
　　 - 建立"安全库存+动态补货"机制
　　 - 对高频波动商品（如海鲜）设置预测缓冲带
　　
　　3. 区域化预测：
　　 - 按气候带划分预测区域（如华南/华北）
　　 - 考虑区域消费习惯差异（如南方对叶菜需求更高）
　　
　　 五、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1-3月）：
　　 - 完成历史数据治理（ETL）
　　 - 部署基础时间序列模型
　　 - 实现核心品类预测（覆盖60%销售额）
　　
　　2. 第二阶段（4-6月）：
　　 - 接入实时数据流
　　 - 部署机器学习组合模型
　　 - 覆盖80%品类，MAPE控制在15%以内
　　
　　3. 第三阶段（7-12月）：
　　 - 实现全品类预测
　　 - 开发供应商协同模块
　　 - 集成智能补货系统
　　
　　 六、预期效益
　　
　　1. 成本降低：
　　 - 库存成本减少18-25%
　　 - 损耗率降低至8-12%
　　
　　2. 效率提升：
　　 - 采购计划制定时间从4小时/天缩短至30分钟
　　 - 缺货率下降至<2%
　　
　　3. 决策支持：
　　 - 为供应商谈判提供数据依据
　　 - 支持新品引入的销量预测
　　
　　 七、风险与应对
　　
　　1. 数据质量问题：
　　 - 建立数据质量监控看板
　　 - 实施自动校验规则（如负值过滤）
　　
　　2. 模型过拟合：
　　 - 采用交叉验证+正则化
　　 - 保留20%数据作为测试集
　　
　　3. 市场突变：
　　 - 设置人工紧急干预通道
　　 - 开发突变检测算法（基于统计过程控制）
　　
　　该方案通过结合传统时间序列分析和现代机器学习技术，构建了适应生鲜行业特性的预测体系，可帮助美菜实现从"经验采购"到"智能采购"的转型。实际实施时建议先选择3-5个代表性品类进行试点，验证模型效果后再全面推广。