从商品企划到门店增长
让每个决策都更快更准
AirBit 帮助鞋服企业用自然语言联动商品、供应链、库存、零售和会员系统， 让 AI 真正进入业务主流程，既能提效，也能守住安全和成本边界。
- 黑色与燕麦色连带率最高，建议优先补货。
- 华东区域 38 / 39 码断码风险上升。
- 高退货 SKU 集中在版型偏瘦的款式。
鞋服行业 AI 落地的真实难点
问题不在于没有模型，而在于业务链条太长、决策窗口太短。
商品企划靠经验
新品预测、尺码配比和区域铺货依赖经验判断，错配就会直接变成滞销和断码。
多系统数据分散
PLM、OMS、WMS、POS、CRM 各说各话，跨渠道库存、订单和会员数据难以统一。
门店响应滞后
店长、督导和运营团队看不到实时经营状态，补货、调拨和活动复盘都慢半拍。
AI 落地顾虑重
会员数据、供应商报价和销售策略都很敏感，企业既担心数据泄露，也担心成本失控。
八大场景，覆盖鞋服全价值链
从商品企划到门店运营，从供应链到会员营销，AirBit 用自然语言串联 20+ 套业务系统，让每个业务角色都能用 AI 做完了。
商品优化与企划
让数据驱动选款，不再凭经验赌款
“去年秋冬女鞋类 Top 20 款式的销定数据、返货的补库存时机？”
AI 同时查询 PLM（款式信息）+ POS（销定数据）+ OMS（返货数据），30 秒生成历史款式销售复盘，为新款优化提供数据支撑。
“新款 A 款的 BOM 材料成本测算，预计加工比多少，目标毛利率能达到吗？”
AI 查询 PLM（BOM 数据）+ ERP（物料成本），自动计算成本结构和预估毛利率，即时回馈。
“汇总各区域对接下季度的预估订货量，对比去年同期实际销定。”
AI 汇总 OMS（订货预估）+ POS（历史同期销定），生成订货优化数据对比分析，辅助决策。
AirBit 平台如何支撑鞋服全价值链
场景落地是统一平台的成果——每个产品组件各司其职，通过一个平台联动。
商品总监用自然语言查历史款式销定，CEO 用自然语言看经营日报，区域经理查门店表现。不是聊天窗口，是能操作 20+ 套系统的业务助理。
将 SAP/ERP/OMS/WMS/POS/PLM/CRM 等系统通过协议桥接转化为 AI 可调用的工具。后端零改造。这是 AI 能"做事"而不只是"聊天"的关键。
统一调用 GPT / Claude / DeepSeek / 混元等模型，按场景智能选择（简单查询用轻量级模型，复杂分析用高端模型）。语义缓存降低 30–50% Token 成本。
供应商报价、客户数据自动脱敏后才发给模型；数据权限隔离（区域经理只能看自己区域的数据）；操作类指令需确认后再执行，防止误操作。
VIP 客户流失预警 → 自动发优惠券 → 通知导购跟进；新款上市 → 自动同步到 OMS/WMS/POS → 通知门店。200+ 预置连接器，业务人员拖拽即建。
Token 成本归因到部门/门店/应用；AI 答复质量评估；全量交互审计日志。CEO 和 CFO 最关心的问题："AI 花了多少钱，用了有没有效果"——AIO 给答案。
可量化的业务价值
客户案例
年营收 50 亿+，全国 2000+ 门店（直营 + 加盟）
覆盖 SAP · OMS · WMS · POS · PLM · CRM 等 15 套核心系统
核心痛点
- 商品总监查历史销定数据要跨 3 个系统手动汇总，耗时半天
- 区域经理无法实时掌握门店库存和断码情况
- 全渠道库存信息不对称，调拨滞后导致线下断货线上积压
- AI 安全顾虑：供应商报价和会员数据不敢发送给外部模型
- Token 成本快速增长但无法归因到部门
AirBit 方案
- 私有化部署，数据安全不出墙
- MCP Gateway 桥接 15 套系统，后端零改造
- Portal 为商品、供应链、零售、财务等团队提供自然语言操作入口
- Guardrails 全链路安全：供应商报价自动脱敏、数据权限按区域隔离
- Eips 搭建自动化流程：断码预警 → 自动生成调拨建议 → 通知审批
- AIO 成本归因到部门 + 质量评估