系统能不能给出当天的报货建议数量，不用店长凭经验拍？

能，这正是门店智能订货要解决的事：明天该订多少。入口在客户端 系统菜单 → 零售POS → 智能订货，网页端在 连锁管理 → 智能订货（见智能订货）。它不是一条写死的公式，而是一套企业可以自己定义的计算体系，算出的建议量带到门店订货单上，店长核对后再提交。

建议量是怎么算出来的

烘焙行业常用订货算法介绍里给了三套基础算法，通常按品类混用：

算法	计算口径	适配
最低库存补齐	订货量 = 订货周期 × 最低库存 − 当前结存数	长保原料、基础补货，不需历史销量
安全存量订货法	安全存量 = 日均销用量 × 安全系数；预测销售数按近三周同期 5:3:2 加权；订货量 = 预测销售数 + 安全存量 − 当前结存数	短保现烤、连锁主流品类
销售预测订货法	建议订货数直接取近三周同星期销量加权预测值	每日清库、当日退回的日清产品

基础量算完再串接六套微调：参加促销上浮（内置系数 1.2）、近 7 天平均退货率超过退货率标准下调（0.9）、近 3 天估清时间早于设定时刻上浮（1.1，昨天仍提前估清再叠 1.05）、按同星期上周订货量做 6:4 平滑、节假日用去年公历或农历同期销量加权修正预测、最后按最低与最高起订数量收口（低于下限归零、高于上限取上限）。系数都是经验值，可按本店历史数据改。

当前算法里有哪些因子

订货算法用类 Pascal 语法加中文方括号变量编写，左侧参数区点一下即复制变量名。可用输入包括：预测销售数、日均销用量、昨日订货数、今日销售数、当前结存数、最低库存与最高库存、最低与最高起订数量、安全系数与安全存量、订货周期、星期几、近七天各星期订货量、上周与上二周、上三周同期销售数、去年公历同期与农历同期销售数、近 7 天平均退货率与退货率标准、昨天与近 3 天及上周同期估清时间、参加促销、节假日与公历节日、农历节日名称。

当前内置变量里没有天气、气温或降雨因子，系统不会按天气预报自动加减订货量。天气这类临时影响，由店长在建议量基础上手工调整，或把经验折算进安全系数、促销上浮比例与同期权重里；算法本身可维护，企业可以把自有经验写成新的判断分支。

要配齐的链路

1. 备货规则定库存上下限口径：按天数计算（最低库存 = 日均消耗 × 最小天数，最高库存 = 日均消耗 × 最大天数）或直接设置固定值。
2. 把规则绑到门店，再按门店销量算出分店备货标准，算法里的最低与最高库存才有值。
3. 订货规则把算法落到类别层与物料层，【刷新类别资料】补齐类别行，【批量设置选中行】整批写算法、采购周期、退货率标准与安全系数；重点单品在物料层单独指定。
4. 全局参数在智能订货用户特点里配：门店日均消耗统计天数、退货率默认标准与算法口径、订货规则颗粒度（0 按类别 / 1 按物料 / 2 物料优先，默认 2）。
5. 上线前用模拟测试数据造已知参数的用例验算，再在订货算法版本管理里切换生效版本下发门店。

这样设计的好处

• 新店长也有依据：建议量把历史同期、库存上下限与售罄时点算在一起，不再靠个人手感，人员流动时订货水平不会大起大落。
• 损耗与缺货两头收：退货率高自动下调、连续过早估清自动上浮，短保产品的订多与订少都有反馈回路。
• 口径可改可回退：促销加成、估清判定时刻都是代码里的数字，改完存新版本、测过再切生效，不理想随时切回旧版本。

需要注意的边界

建议量是参考值，仍需店长确认后单据才生效进排产，系统不自动替门店下单。链路缺环就拿不到正确参数：算法建了但没在订货规则里绑定等于没写，备货标准没算则最低与最高库存取不到值。保存不等于生效，生效版本要单独切换。【增加默认记录】会把与内置代码不一致的条目覆盖回出厂代码，自定义逻辑请另建一条算法。批量设置有取值门槛：退货率标准与安全系数只在 0 到 1 之间才写入，采购周期与安全存量必须大于 0，超范围不报错也不改数。新品缺历史销量时预测偏差较大，宜先用保守参数试运行。

在哪做

环节	入口
智能订货配置链路总览	门店智能订货
库存上下限口径	备货规则
编写算法与可用因子	订货算法
按类别与物料绑定算法	订货规则
三套基础算法与六套微调模板	烘焙行业常用订货算法介绍
日均消耗天数、退货率与颗粒度	智能订货用户特点
建议量带到报货单上提交	店长手机报货