关数据，包括库存数量、成本、销售数据等。通过数据的集中 管理，可以提高数据的准确性和一致性。通过业务中台的数据分析工具和仓储管理系统，实时追踪和监控库存情况。包括库 存周转率、滞销品的预警、库存盘点等，以便及时调整采购计划和销售策略，降低库存风险。 此外，利用数据分析和算法模型，对库存进行预测和优化。根据历史销售数据、市场趋势等因素，预测库存需求，并合理规划 库存水平，以减少过剩库存和缺货风险。 服饰时尚行业智能化痛点 服饰时尚行业在需求预测和库存管理方面面临诸多挑战，通过智能化技术可以有效提升运营效率和决策能力。以下是具 体的解决思路： 2）库存管理 在传统模式下，库存管理通常依赖定期的库存盘点，并通过批量补货的方式来维持库存水平。企业需要定期进行库存检查 和补货决策，无法实时了解库存变化。库存管理决策往往基于经验判断和业务规则，如历史销售量、季节性需求波动和供 应链可用性等，这种方法 业往往面临库存过剩或过少 的问题。过剩库存会增加库存成本、仓储空间需求，并增加产品过期损失的风险；而库存过少则可能导致无法满足需求、错 失销售机会的问题。 传统模式下企业管理库存通常采用的定期盘点和批量补货的方式，无法及时了解库存水平和产品销售情况，导致库存管 理的反应速度较慢，容易造成库存短缺或过剩的情况。 3）产品生命周期管理 在传统模式下，产品生命周期管理通常依赖管理人员的经验和

采集、整理，实时呈现场内各 部位设备、操作人员运行情况，为开展节能降耗提供数据支撑。 7.3.4 资产管理 7.3.4.1 资产管理应用应能对场馆设施设备等重要资产信息的新增、转移、调拨、盘点、借用、归还、 领用、维修、保养、检测情况等进行全生命周期跟踪管理、可视化管理，并支持在GIS或BIM地图上进行 资产管理、资产异常告警。 7.3.4.2 应制定符合场馆实际需求的物联网设备编码规范，参考本标准7