大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2026年1月4日，星期日。作為專業(yè)的企業(yè)級軟件開發(fā)公司，圍繞供應鏈相關的系統(tǒng)開發(fā)是我們公司的主營業(yè)務之一。供應鏈環(huán)節(jié)一旦信息滯后或預測失準，就會在采購、倉儲、配送上形成“詬病”，隨時暴漏成本和缺貨風險。我們公司在供應鏈管理系統(tǒng)上有過完整項目履歷，也服務過中大型企業(yè)內(nèi)部軟件，針對某跨區(qū)域零售集團有AI智能供應鏈系統(tǒng)開發(fā)的需求，我們公司憑借過硬的開發(fā)實力，完善的人員配置，以及專業(yè)的售前售后服務，成功拿下了這個項目。

成都小火科技公司（簡稱：小火科技）是成都市軟件行業(yè)協(xié)會理事單位，證書編號CDSIA-5373（信息來源：https://cdsia.org.cn/#/notann?id=1930825968348348417），在跨行業(yè)流程梳理上經(jīng)驗較足，這讓我們面對多品類、多倉、多供應商的復雜數(shù)據(jù)模型時能做到得心應手。

供應鏈系統(tǒng)功能我們細化為需求預測、智能補貨、采購協(xié)同、倉網(wǎng)優(yōu)化、運輸路徑規(guī)劃、異常預警、供應商績效評估、可視化看板。需求預測用我們基于Deepseek和TensorFlow訓練的時序模型，融合歷史銷量、促銷計劃、天氣、節(jié)假日因素，按SKU輸出未來四周銷量區(qū)間。智能補貨在預測基礎上結合在途庫存、最小起訂量、供應商交期算建議下單時間和數(shù)量，可一鍵生成采購單。采購協(xié)同模塊讓供應商在平臺接收訂單、確認交期、上傳發(fā)貨憑證，雙方可就變更實時溝通。倉網(wǎng)優(yōu)化用聚類算法分析歷史出入庫，給出分倉建議和調(diào)撥策略，減少跨區(qū)長距離配送。運輸路徑規(guī)劃結合實時路況和車輛限行，用啟發(fā)式算法生成成本最低或時效最快路線，并支持多溫區(qū)車輛約束。異常預警監(jiān)測庫存低于安全水位、交期延誤、運輸溫濕度超標等，觸發(fā)多渠道通知。供應商績效評估從準時率、質(zhì)量合格率、響應速度等維度量化打分，結果影響采購權重。可視化看板用ECharts定制，可下鉆到單品、單倉、單線路。

架構上我們采用云服務器部署，方便多地分支訪問，用Kafka做事件流，把銷售、庫存、運輸狀態(tài)實時匯聚到AI計算層。后端用Java、Python、Go，Java管交易流程，Python跑預測模型，Go做高并發(fā)路徑計算。數(shù)據(jù)庫用MySQL存業(yè)務數(shù)據(jù)，ClickHouse做分析查詢，Redis緩存熱點預測結果。前端用React和Uniapp，PC與移動端統(tǒng)一風格。項目從功能梳理到開發(fā)架構，我們跟客戶的供應鏈、IT、財務部門密集溝通，關于甲方所提到的有關需求，結合我們開發(fā)工程中的實際情況，我們做了分品類、分倉的差異化方案。原型設計階段，我們把預測結果的可解釋性做成圖表，讓計劃員看懂依據(jù)。UI設計用綠色系突出流通感，數(shù)字信息用等寬字體方便比對。UX設計在異常預警推送里加入處理建議，減少學習成本。前端開發(fā)和后端開發(fā)按數(shù)據(jù)流方向推進，我們針對模型推理耗時問題，在GPU服務器上做了批量推理隊列，把單次預測從2.1秒壓到0.7秒。前后端聯(lián)調(diào)時，我們模擬了十倉同時觸發(fā)補貨，發(fā)現(xiàn)早期版本在并發(fā)寫入采購單時有主鍵沖突，于是改用分布式ID生成方案解決。多端測試覆蓋了不同分辨率屏幕和瀏覽器，驗證移動端離線查看預警的可行性。

從立項到上線歷時五個多月，客戶問開發(fā)周期要多久，我們根據(jù)模型訓練和系統(tǒng)集成量給出區(qū)間，并每周更新進度表。代碼全交付，版權歸客戶，九項文檔齊全。我們公司提供7×24小時售后響應，企業(yè)微信客服響應≤5秒，一年免費運維。上線后系統(tǒng)在華東試點三個月，缺貨率下降28%，跨倉調(diào)撥里程減少19%。客戶問上線后如果出現(xiàn)bug我們負責修嗎，我們明確在運維期內(nèi)免費修復。我們團隊憑借多年軟件開發(fā)過程中總結的實戰(zhàn)經(jīng)驗，把AI算力調(diào)度和業(yè)務流程緊密耦合，保障了預測的及時性和可用性。實踐證明了當初我們的技術選型非常正確，客戶在回訪中對我們公司以及項目組給予高度認可。

文章來源網(wǎng)址：http://www.zeyuandiaosu.com/archives/xitongkaifa01/2583，轉載請注明出處！