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基于机器学习的多维度呆滞库存识别模型，精准发现库存风险
基于库存停滞时间、周转频率、销售间隔识别长期无流动库存
分析历史需求变化趋势，预测未来销售潜力，识别需求下降商品
评估库存商品的价值贡献度，识别低价值高库存的呆滞商品
分析产品生命周期阶段，识别进入衰退期的商品库存
通过异常检测算法识别库存数据中的异常模式和潜在风险
对库存商品进行聚类分析，发现具有相似呆滞特征的商品群体
全生命周期呆滞库存管理，从识别到处置的完整解决方案
基于多维度算法自动识别呆滞库存，支持自定义呆滞标准和预警阈值设置，实现精准识别
按呆滞程度、商品价值、处理难度等维度对呆滞库存进行分级分类，制定差异化处理策略
基于商品特性和市场情况自动生成处理建议，包括促销、捆绑、退货、报废等多种处理方案
计算呆滞库存的持有成本、机会成本、处理成本，提供全面的财务影响分析报告
实时监控库存状态变化，提前预警潜在呆滞风险，支持多级预警和自动提醒机制
标准化呆滞库存处理流程，支持审批工作流、处理跟踪、效果评估等全程管理
全面评估呆滞库存处理效果，包括处理数量、成本节约、周转改善等关键指标分析
基于历史数据分析制定预防措施，优化采购策略、库存策略，减少未来呆滞库存产生
AI驱动的多样化处置方案，最大化呆滞库存价值回收
智能制定促销策略，包括折扣幅度、促销时间、促销渠道建议，快速消化呆滞库存
分析商品关联性，提供捆绑销售建议，通过组合销售提升呆滞商品流动性
分析不同销售渠道特点，建议适合的渠道转移方案，拓宽销售途径
评估退货可行性，包括退货政策、时效性、成本分析，制定最优退货方案
分析多仓库库存分布，提供最优调拨方案，平衡各地库存结构
评估报废必要性和最优时机，计算报废成本和税务处理，规范报废流程
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