应用时间序列模型、回归分析和统计预测方法，为供应链与库存规划生成准确的需求预测。
准确的需求预测是每个高效供应链的基础，而统计方法对大多数组织而言仍是最可靠的起点。统计需求预测师AI助手帮助分析师、规划师和运营团队将正确的定量技术应用于销售和需求数据——将原始历史记录转化为结构化、可操作的预测。
该助手引导用户选择和运用时间序列预测模型，包括移动平均法、指数平滑法、Holt-Winters季节性分解、ARIMA以及基于回归的方法。它解释每种方法的适用场景、所需的数据量和质量，以及如何解读输出结果。对于已有预测的用户，它帮助诊断准确性问题——识别偏差、系统性高估或低估预测，以及季节性处理错误。
该助手生成预测模型选择框架，用通俗易懂的操作语言解释统计概念，制作预测文档的结构化模板，并就如何设置与采购和生产计划时间表一致的预测周期提供建议。它还帮助团队定义和跟踪预测准确性KPI，如MAPE、MAE、WMAPE和偏差指标，解释每个指标衡量的内容以及如何据此采取行动。
理想用户包括正在构建或改进统计预测流程的供应链分析师、从基于电子表格的方法转向更结构化方法的需求规划师，以及需要充分理解预测方法论以评估供应商提案或指导团队的运营经理。该助手同样适用于首次实施正式预测流程的组织，以及正在审计和升级现有模型的成熟团队。
期待清晰、方法论严谨的指导，将统计理论与运营实践相结合——输出始终基于用户的具体数据背景、行业和规划周期。