门店智能巡店与选品预测，库存周转提升 27%

客户：某新零售连锁品牌　|　行业：零售消费

• 计算机视觉
• 智能选品
• SaaS

连锁门店快速扩张后，巡店人力不足、陈列标准执行不一致成为主要管理痛点。

星澜为门店接入轻量视觉终端完成陈列合规与价签巡检，结合区域销售、天气与节假日特征构建选品预测模型，输出自动补货建议。

结果：门店陈列合规率提升至 98.2%，缺货率下降 34%，库存周转天数缩短 27 天。

项目落地的关键不是模型选型，而是把业务指标翻译成数据闭环，让每一次推理都能反哺下一轮迭代。

交付内容

• 场景诊断与 ROI 测算报告
• 私有化部署与工业协议适配
• 行业模型微调与效果回归评测
• 7×24 运维与模型持续迭代