可以将实践因素调整为模型参数和制约因素，借助机器学习技术进行模型的个性化实施；利用不同的时间序列模型，分析当前变动对业务需求侧的影响，进一步提升企业的库存回应能力和销售满足度。

智能补货算法实现了订单与库存的精确匹配，综合考虑了各种目标约束，针对各类商品的特性，生成了具有针对性的采购策略，目标在于在不降低满足率的前提下，合理地降低库存水平。

通过全程BI可视化技术能够实现供应链的透明化和可追溯性，调整和优化供应链各环节的操作流程，实时理解供应链的瓶颈和风险从而提升运营效率并降低成本。