通過在我司的各個銷售點部署垃圾分類智能識別設備，實時識別和記錄客戶購買的商品種類和數(shù)量，進而生成更精準的需求預測和補貨策略。

基于上述數(shù)據(jù)通過算法優(yōu)化供鏈流程，預測哪些商品可能在未來段時間內(nèi)需求量大，提前安排生產(chǎn)和配送，避免缺貨或過度庫存的情況發(fā)生。

通過訓練機器學習模型讓系統(tǒng)自動分析銷售數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)果自動調(diào)整各個銷售點的商品布局和庫存水平，以實現(xiàn)最優(yōu)化的鋪貨效果。

由于食品的新鮮度要求較高，因此頻繁地進行補貨。不同地區(qū)的消費者口味可能會有所不同，因此在鋪貨時考慮到地域差異。

沙龍通常會有定的預定機制，因此根據(jù)預定情況來預估未來的商品需求，進而優(yōu)化鋪貨策略。