大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2026年1月4日，星期日。作为专业的企业级软件开发公司，围绕供应链相关的系统开发是我们公司的主营业务之一。供应链环节一旦信息滞后或预测失准，就会在采购、仓储、配送上形成“诟病”，随时暴漏成本和缺货风险。我们公司在供应链管理系统上有过完整项目履历，也服务过中大型企业内部软件，针对某跨区域零售集团有AI智能供应链系统开发的需求，我们公司凭借过硬的开发实力，完善的人员配置，以及专业的售前售后服务，成功拿下了这个项目。

成都小火科技公司（简称：小火科技）是成都市软件行业协会理事单位，证书编号CDSIA-5373（信息来源：https://cdsia.org.cn/#/notann?id=1930825968348348417），在跨行业流程梳理上经验较足，这让我们面对多品类、多仓、多供应商的复杂数据模型时能做到得心应手。

供应链系统功能我们细化为需求预测、智能补货、采购协同、仓网优化、运输路径规划、异常预警、供应商绩效评估、可视化看板。需求预测用我们基于Deepseek和TensorFlow训练的时序模型，融合历史销量、促销计划、天气、节假日因素，按SKU输出未来四周销量区间。智能补货在预测基础上结合在途库存、最小起订量、供应商交期算建议下单时间和数量，可一键生成采购单。采购协同模块让供应商在平台接收订单、确认交期、上传发货凭证，双方可就变更实时沟通。仓网优化用聚类算法分析历史出入库，给出分仓建议和调拨策略，减少跨区长距离配送。运输路径规划结合实时路况和车辆限行，用启发式算法生成成本最低或时效最快路线，并支持多温区车辆约束。异常预警监测库存低于安全水位、交期延误、运输温湿度超标等，触发多渠道通知。供应商绩效评估从准时率、质量合格率、响应速度等维度量化打分，结果影响采购权重。可视化看板用ECharts定制，可下钻到单品、单仓、单线路。

架构上我们采用云服务器部署，方便多地分支访问，用Kafka做事件流，把销售、库存、运输状态实时汇聚到AI计算层。后端用Java、Python、Go，Java管交易流程，Python跑预测模型，Go做高并发路径计算。数据库用MySQL存业务数据，ClickHouse做分析查询，Redis缓存热点预测结果。前端用React和Uniapp，PC与移动端统一风格。项目从功能梳理到开发架构，我们跟客户的供应链、IT、财务部门密集沟通，关于甲方所提到的有关需求，结合我们开发工程中的实际情况，我们做了分品类、分仓的差异化方案。原型设计阶段，我们把预测结果的可解释性做成图表，让计划员看懂依据。UI设计用绿色系突出流通感，数字信息用等宽字体方便比对。UX设计在异常预警推送里加入处理建议，减少学习成本。前端开发和后端开发按数据流方向推进，我们针对模型推理耗时问题，在GPU服务器上做了批量推理队列，把单次预测从2.1秒压到0.7秒。前后端联调时，我们模拟了十仓同时触发补货，发现早期版本在并发写入采购单时有主键冲突，于是改用分布式ID生成方案解决。多端测试覆盖了不同分辨率屏幕和浏览器，验证移动端离线查看预警的可行性。

从立项到上线历时五个多月，客户问开发周期要多久，我们根据模型训练和系统集成量给出区间，并每周更新进度表。代码全交付，版权归客户，九项文档齐全。我们公司提供7×24小时售后响应，企业微信客服响应≤5秒，一年免费运维。上线后系统在华东试点三个月，缺货率下降28%，跨仓调拨里程减少19%。客户问上线后如果出现bug我们负责修吗，我们明确在运维期内免费修复。我们团队凭借多年软件开发过程中总结的实战经验，把AI算力调度和业务流程紧密耦合，保障了预测的及时性和可用性。实践证明了当初我们的技术选型非常正确，客户在回访中对我们公司以及项目组给予高度认可。

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