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文档摘要

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AI驱动的供应链需求预测系统构建

引言

在全球市场竞争日益激烈、消费者需求快速变化的背景下，供应链管理的核心挑战已从“如何高效执行”转向“如何精准预测”。传统供应链需求预测依赖历史销售数据与人工经验判断，常因数据维度单一、动态适应性差、非线性关系捕捉不足等问题，导致库存积压或断货现象频发。据行业调研显示，约60%的企业因预测偏差造成年库存成本增加15%以上，30%的零售企业曾因预测失误错失销售旺季。

AI技术的兴起为这一困境提供了破局之道。通过机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术，AI能够整合多源异构数据，挖掘隐藏的需求关联模式，并实时迭代预测模型，显著提升预测精度与响应速度。构建AI驱动的