传统库存管理依赖 “经验值”（如按上月销量备货），容易造成 “要么货太多、要么货不够” 的困境，经过近几年的技术发展，WMS 智能库存预测算法登上仓储库存管理的舞台，可以有效解决此类问题！

WMS 智能库存预测算法，是基于 WMS 系统积累的历史库存、出入库、订单数据，结合市场需求、季节波动、促销活动等外部因素，通过算法模型计算未来一段时间内的库存需求量，为仓储补货、库位规划提供决策依据的技术模块。

WMS 智能库存预测算法不是独立存在的，而是与 WMS 中的 “库存管理”“订单履约” 模块深度联动 —— 例如预测到某商品需求激增时，算法可自动触发补货提醒，并联动库位模块预留存储空间。

算法原理与核心模型

此外，算法的准确性高度依赖数据输入，核心数据源包括：

内部数据：WMS 中的历史库存数据、出入库记录、订单完成率；

外部数据：市场需求趋势（如电商平台销量排名）、季节因素（如冬季火锅调料销量）、促销计划（如 “618” 活动）。

应用实施步骤

企业落地 WMS 智能库存预测算法，通常遵循 4 个步骤，确保从 “技术” 到 “实用” 的转化：

数据准备：采集内部 WMS 数据与外部市场数据，清洗异常值（如误录的超大量出入库数据），并整合为统一格式（如按 “日” 统计销量）；

模型选择与训练：根据业务场景选模型（如选随机森林），用历史数据训练模型（如用过去 12 个月数据训练，验证预测准确率）；

预测结果落地：模型生成预测结果后，转化为可执行的动作 —— 例如向采购部门推送补货单，或向仓储人员发送 “高需求商品优先备货” 提醒；

模型迭代优化：定期对比 “预测需求” 与 “实际需求” 的差异，调整模型参数（如增加 “节假日” 作为影响因素），持续提升预测准确率。

推荐阅读：

WMS 智能库存预测能给仓储管理带来哪些变化？