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AI 驱动 · 智能补货 · 决策有数

把补货从人工导表 + Excel 公式升级为可追溯的决策

面向中小电商与零售企业的 AI 智能补货决策平台。统一汇聚销售、库存、在途与商品主数据作为事实底座,内置 2C 自营周补货、办公全渠道补货两条业务链路。AI Agent 辅助业务人员完成取数、补货公式运算、补货方案调整与补货订单生成全流程,每条补货建议都有数据、有公式、有报表,可追溯。

数据接入
7 个

吉客云核心接口

补货业务链路
2 条

2C 周补货 + 办公全渠道

已注册 Agent
3 个

通用 + 取数 + 运算

三条业务场景

数据底座、AI Agent、智能补货,一眼看清

把「平台能做什么」浓缩成三张可视化的业务场景图,点击下方按钮跳到对应章节。

  • 数据底座与知识中枢示意图:销售、库存、在途与商品主数据沉淀为事实底座

    数据底座 · 知识中枢

    把销售、库存、在途与商品主数据统一沉淀为事实底座,知识库按 1536 维向量混合检索,让 AI 真正看懂业务数据。

    了解数据底座
  • AI Agent 辅助补货供应链协同示意图

    AI Agent · 业务人员零代码

    通用助手、取数工程师与运算工程师围绕真实供应链业务协同。业务人员用自然语言描述目标,由 Agent 辅助完成取数、运算、方案调整与订单生成。

    看 AI 如何工作
  • 智能补货全链路可视化报表与自定义补货方案示意图

    智能补货 · 自定义报表

    取数、加工、运算、方案、订单全链路可追溯。补货规则脚本化、系数可调,每条建议都能回到具体数据与公式。

    看完整链路
平台能力

A / B / C / D 四层协同,让数据、规则、结果都可追溯

三层架构(A 数据明细 → B 取数加工 → C 运算)+ D 方案订单:每个补货建议可逐行回查「数据 + 公式 + 调整记录」。

数据明细层

事实底座:把上游接口、Excel 导入与人工维护的数据按统一主键落库。

  • 主数据:仓库、销售渠道、供应商、商品、商品分类、业务场景
  • 业务单据:采购单、销售单、入出库单、EAS 调拨单、京东 B 仓库存
  • 可与吉客云开放接口双向同步,亦支持手工 Excel 适配器导入

取数加工层

配置式为主:业务人员定义取数规则,沙箱内即时执行,输出维度对齐的明细表。

  • 声明式过滤、聚合、时间窗口、多源在途合并、主数据快照
  • 同步执行 + 30s 内返回,不发明异步队列
  • 输出即维度分析数据表:服务端分页 + 客户端筛选 / 排序 / 搜索

运算层

运算脚本消费 B 层输出:主取数落库 → BullMQ 批次异步运算 → 行级状态机闭环。

  • 取数先分块落库为 PENDING 行;按 500 行/批 fan-out 异步运算
  • compute 沙箱内可再调用 fetch(完整取数权限,SQL 仅读)
  • 方案级 6 态 + 行级 7 态(PENDING / DRAFT / ADJUSTED / EXCLUDED / CONFIRMED / ORDERED / FAILED)

方案与订单

把运算结果转成可执行的补货方案,再按口径拆单为补货订单。

  • 方案模板:把默认参数具名保存为方案,重算产版本化新批次 + 血缘
  • 行级人工调整:调数量 / 排除 / 确认;确认前须无未结算行
  • 生成补货订单:按 orderKey 维度拆单;建议快照进订单明细,双向溯源
补货业务场景

已落地的两条业务链路

业务场景自由分类(不绑枚举),新增场景无需改 schema。

2C 自营周补货

2C
渠道
2C 销售事业部
频率
每周一次
形态
公式化(ROUNDUP / INT 兜底)
  • 多窗口销量加权:近 7 / 30 天 + 昨日 + 近 3 月日均,按 0.3 / 0.3 / 0.2 / 0.2 加权
  • 办公用品专攻连云港仓:更长窗口 + INT 控险
  • 输出按商品 × 仓库维度,明细表与方案字段一致

办公全渠道补货

OC
渠道
京东线上 2P + 线下 2BCG
频率
每月 3 次
形态
半人工化(排除法 + 周转天数约束)
  • 剩余到货量 = 合计到货量 − 已到货量;排除法剔异常品
  • 按供应商 × 仓库周转天数补货;京东可订购周转 > 90 天不安排
  • 可与人工到货数量回填并存,最终结果进入方案闭环
数据接入

吉客云 7 个核心接口 + 手工台账

已接入轻易云 500+ 主流系统连接能力,覆盖金蝶、用友、SAP、聚水潭、吉客云、马帮等 ERP、电商与供应链系统;当前补货场景重点展示吉客云开放平台的核心接口与手工台账适配。

吉客云 7 个核心接入接口列表
数据域接口标识用途
仓库erp.warehouse.get主数据 / 多仓口径
商品分类erp.goodscate.get主数据 / 全量替换
商品erp.storage.goodslist主数据 / 商品 + SKU
供应商erp.vend.get主数据 / 周转字典
销售渠道erp.sales.get主数据 / 渠道字典
采购单erp.purch.get在途订单来源之一
即时库存erp.stockquantity.get仓库可用库存
报告与维度分析

fetch 输出 = 维度分析数据表

取数脚本输出按维度对齐的结构化明细:服务端分页,客户端搜索 / 筛选 / 排序。预览与小数据调试走同步 dryRun,正式运算走异步 BullMQ 链路。

  • fetch 输出 = 维度分析数据表:服务端分页 + 客户端搜索 / 筛选 / 排序
  • 预览与小数据调试走同步 dryRun;正式运算走异步 BullMQ 链路
  • 不发明通用 Report Builder;不在此层引入拖拽式自定义报表
AI 业务能力

已注册 3 个 AI Agent · 知识库向量检索

基于基座 Agent 运行时,所有写动作走「脚本 + 既有执行链路」;trigger 前会有业务语言确认。Agent 检索依赖向量 + 关键词混合召回 + RRF 融合 + MMR 重排的知识库(不发明通用抽象层)。

general-assistant

通用助手

主数据 / 知识库 / 系统能力查询

只读工具;不做写操作

fetch-script-engineer

取数脚本工程师

FetchScript 原子化取数

触发「试跑」前一句业务语言确认

compute-script-engineer

运算脚本工程师

ComputeScript 批次运算 + 补货方案模板

触发「提交方案」前一句业务语言确认

系统底座

沙箱隔离 · 审计 · 异步控制

把「安全」与「可观测」前置到平台基线,而不是事后补救。

脚本沙箱

B/C 共用 Sandbox:child_process 子进程 + isolated-vm 双层隔离;fetch 30s 内同步返回,compute 走异步批次。

审计日志

执行结果 / 参数 / 行数 / 耗时 写入通用审计表(不物化业务数据行,便于回溯但不膨胀存储)。

异步控制

BullMQ 队列 + 200k 行熔断 + 500 行/批 fan-out;失败可按方案级重试失败行。

多租户扩展

当前为单租户形态;预留 SupplierTenantBinding 等扩展缝,远期按业务需要接入。

常见问题

客户最常问的几件事

系统对接哪些数据源?

主要对接吉客云开放平台的 7 个核心接口(仓库 / 商品 / 商品分类 / 供应商 / 销售渠道 / 采购单 / 即时库存);Excel 适配器按原始表定制导入。

补货建议是怎么算出来的?

B 层把 A 层明细按维度对齐为可消费结构;C 层运算脚本消费 B 层输出,落到 PENDING 行;BullMQ 异步批次运算得到建议,再走行级确认 → 拆单 → 订单。

AI Agent 是不是无人值守?

已注册 3 个 Agent(通用助手 + 取数脚本工程师 + 运算脚本工程师);Agent 写动作前会有一句业务语言确认;所有写操作走既有脚本与执行链路。

支持接入更多 ERP 吗?

支持。轻易云数据集成平台已沉淀 500+ 主流系统连接能力,覆盖金蝶、用友、SAP、聚水潭、吉客云、马帮等 ERP、电商与供应链系统。具体项目会结合业务目标、接口契约、字段映射与数据口径进行方案确认和实施。

数据是否可追溯?

运算结果可逐行回查:维度 + 原始变量 + 公式 + 调整记录全部落库,方案重算产版本化新批次并保留 parentPlanId 血缘。

开始用数据与脚本,重新定义补货决策

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