实现高效库存需求预测，需要依托多源数据收集、科学建模以及智能工具的应用，将销售历史、市场变化、客户行为等多维数据集成，通过统计模型与AI算法提升预测准确率与响应速度。企业需建立完整的数据治理与动态优化机制，借助自动化平台如PingCode、Worktile减少人工干预，实现预测-补货-生产全流程智能化，最终降低库存成本和断货风险。未来趋势指向实时处理、端到端数字化供应链协同及平台化生态发展，持续推动库存管理精益化和智能化。