需求预测
预测有依据，计划更安心
融合多模型、可验证、高可信的下一代预测引擎——为计划排产提供值得信赖的需求输入
- 12+
- 预测模型全谱系覆盖
- 55%→85%+
- 预测准确度
- 100,000
- 注册即享免费预测点数
为什么选择积兆需求预测
更可信的需求预测
01
模型先“考试”，再上岗
所有预测模型在正式使用前，均需通过基于历史数据的回测实验。系统自动评估准确率、稳定性与适用场景，只选用可靠的预测方案。
- 历史准确性测试
- 模型性能指标
- 产品分类施策
02
最先进的模型库
覆盖 ARIMA 等经典时序、LightGBM 等梯度提升、LSTM / N-Beats / Transformer 等深度学习模型，自由选择或自动融合。
- 最新机器学习算法
- 神经网络与深度学习
- 持续模型更新
03
集成预测，降低不确定性
从多个模型获得共识，结合不同算法的优势；对需求分布而非单点进行预测，为库存与排产优化提供更可靠的输入。
- 多模型共识
- 需求分布预测
- 置信区间输出
三层技术
三层技术如何驱动需求预测
需求预测不是孤立的工具，而是建立在同一套本体模型与优化引擎之上，与计划排产天然打通。
Contour 本体建模
将 SKU、渠道、门店、促销、节假日等建模为实体与关系，新品可沿“相似品”关系借用历史规律。
运筹优化
预测结果以分布形式进入优化模型，直接驱动安全库存、补货与排产决策，而不是停留在报表里。
AI智能体
需求感知 Agent 持续监控销售与外部信号，偏差超阈值时自动触发重新预测与计划调整。
应用场景
典型使用场景
新品预测
历史不足半年的新品，借助相似品与属性特征进行预测
季节性商品
识别并适应周期性波动，提前把握旺季拐点
促销与活动
量化促销弹性，避免备货不足或积压
多渠道需求
按渠道/区域分层预测，自上而下协调一致
开始使用积兆需求预测
与计划排产共用同一套本体模型与优化引擎，一个平台打通从需求到供应的计划链路。