多仓库存补货分析

解决的问题

多仓电商运营中，库存分散在区域仓、前置仓、海外仓等多个节点，人工编制补货计划时常遇到三个具体问题：

• 口径不统一：不同仓库存表对可售库存、在途量、锁定量的定义不一致，跨仓汇总时数字容易失真；
• 优先级混乱：缺货、滞销、临期、过量库存、调拨机会等问题混在一起，难以快速锁定需要处理的核心事项；
• 结果不可追溯：补货建议缺少明确的计算口径和触发阈值，事后复盘时难以验证数字的来源和逻辑。

工作逻辑与交付内容

技能通过三步流程将原始数据转化为可执行的补货计划：

1. 标准化字段口径：统一SKU编码、仓库标识、可售库存、在途采购、锁定量、销量统计窗口（近30日）和采购周期等基础字段，确保所有计算基于同一套定义；
2. 计算核心库存指标：基于标准化数据计算库存周转天数、覆盖天数、需求波动系数、安全库存、补货点和建议补货量等关键指标，每个指标都保留明确的计算公式；
3. 分类排序与清单生成：将缺货、过量、滞销、临期、调拨机会和数据异常等问题分开排序，生成仓库汇总表、缺货预警清单和调拨补货清单三类核心交付物。

所有交付物遵循固定的结构：

• 结论摘要：提炼3-5个核心判断及业务影响
• 主交付物：仓库汇总、缺货预警、调拨补货清单
• 数据口径：说明字段定义、时间范围、币种、数据来源和计算方式
• 异常与风险：列出数据缺失、重复、冲突等问题及待验证假设
• 行动清单：明确处理对象、动作、责任人建议、截止时间和验收信号

适用边界与注意点

• 输入数据需包含多仓库存、近30日销量和在途采购三类表，且字段命名需与SKILL.md中的定义匹配，否则需要先进行字段映射；
• 未配置电商平台官方API或连接器时，技能仅分析用户提供的文件、表格或文本，不会声称已实时读取平台数据；
• 涉及上架、改价、发货、退款、付款等操作时，必须再次核对操作目标与授权权限；
• 不补写未提供的销量、利润、库存、评价、报价或客户案例，所有数字均能回溯到来源字段。