2026年初，随着国家对中小企业数字化转型支持力度持续加大，进销存管理正从传统的‘账本记录’工具加速演变为企业运营的核心中枢。据工信部最新数据显示，截至2025年底，全国已有超过68%的中小制造与零售企业完成基础进销存系统的部署，但其中仅32%实现了数据的有效联动与业务反哺。这一断层揭示出当前行业正处于从‘有系统’向‘用得好’的关键跃迁期。尤其在供应链波动加剧、消费者需求碎片化的背景下，传统进销存系统暴露出响应滞后、集成困难、扩展成本高等痛点。例如，某华东地区连锁生鲜品牌因库存预测失准，在春节旺季期间出现冷链商品滞销损失超百万元。此类案例推动企业开始关注更具前瞻性与适应性的新一代进销存架构——以智能分析为引擎、业务协同为脉络、低代码平台为载体的三位一体模式正成为主流选择。
🚀 趋势一：AI驱动的智能预测与动态补货机制普及
- 基于机器学习的销量预测模型逐步嵌入主流进销存系统，实现SKU级需求预判准确率提升至85%以上；
- 实时库存健康度评估体系建立，自动触发安全库存预警与采购建议；
- 多端数据融合能力增强，整合线上订单、门店客流、促销活动等变量进行动态调优。
传统进销存系统多依赖人工经验设定补货点和安全库存，难以应对突发性市场变化。而AI赋能的新一代系统则通过历史销售数据、季节性波动、外部天气甚至社交媒体热度等多元因子训练预测模型。以某区域性乳制品经销商为例，其引入AI预测模块后，鲜奶类产品的缺货率下降41%，临期损耗减少37%。该企业采用的时间序列算法结合LSTM神经网络，在节庆周期间成功识别出社区团购渠道的提前囤货行为，并提前两周调整配送计划。
值得注意的是，AI并非万能钥匙。模型效果高度依赖数据质量与特征工程设计。许多企业在初期尝试时忽视了数据清洗与标签化工作，导致“垃圾进、垃圾出”的困境。此外，小样本品类（如新品或长尾商品）仍面临训练不足的问题。因此，理想的落地方案应采用“渐进式AI”策略——先在高价值、高频次SKU上试点验证，再逐步推广。
- 梳理现有商品结构，优先选取占销售额前30%的核心品类作为AI建模对象；
- 确保POS、ERP、仓储WMS等系统间的销售与库存数据实现T+1同步；
- 选择支持开放API接口的进销存平台，便于接入第三方AI服务或自研模型；
- 配置可视化仪表盘，让管理者直观查看预测结果与实际偏差趋势；
- 定期组织跨部门复盘会，结合业务洞察修正模型参数逻辑。
对于资源有限的中小企业而言，借助成熟SaaS产品快速获得AI能力是更现实的选择。例如， 新版进销存系统（通用版） 已内置轻量级预测引擎，支持按区域、门店维度生成周度补货建议，无需额外开发即可启用。而对于具备一定技术能力的企业，可通过搭贝零代码平台自主搭建包含AI组件的定制化进销存流程，灵活对接自有数据分析中台。
📊 趋势二：跨组织协同进销存生态初步成型
- 供应商-分销商-零售商三方数据共享机制在快消、医药等行业率先落地；
- 电子订货系统（EOS）与发票协同平台深度集成，缩短订单处理周期达60%以上；
- 基于区块链的溯源信息嵌入进销存记录，提升合规性与消费者信任。
过去，进销存系统多局限于企业内部使用，上下游之间仍依赖电话、微信、Excel传递信息，造成严重的“牛鞭效应”。然而，随着产业互联网理念深化，越来越多龙头企业开始推动构建协同型供应链网络。比如，某全国性饮料品牌联合其TOP50经销商上线统一协同平台，实现销售数据每日直连、库存可视、自动配额分配。上线半年内，整体渠道库存周转天数由42天降至31天，促销资源浪费减少28%。
这种协同不仅限于数据共享，更延伸至业务规则层面。部分先进系统已支持“联合库存管理”（JMI）模式，即品牌方与经销商共同承担库存责任，并根据实际动销情况结算。这要求进销存系统具备多主体权限管理、跨账套核算、分布式库存追踪等复杂功能。同时，税务合规压力也倒逼企业升级系统架构。2025年起实施的全电发票政策要求交易流、资金流、发票流三流合一，传统割裂的管理模式难以为继。
| 协同维度 | 传统模式 | 新型协同模式 |
|---|---|---|
| 订单传递 | 人工录入，平均耗时2-4小时 | 系统直连，秒级响应 |
| 库存可见性 | 仅掌握自有仓数据 | 可查供应商在途+经销商在库 |
| 退货处理 | 纸质单据审批，7-15天 | 在线发起，自动核验，3日内完成 |
| 对账周期 | 月度人工核对，误差率约5% | 日清日结，差异自动提示 |
要实现真正的协同，首要任务是打破系统孤岛。但由于各企业IT水平参差不齐，强制统一系统并不现实。因此，“平台化+标准化接口”成为主流路径。推荐采用支持OAuth认证、RESTful API、Webhook事件通知的开放式架构系统。例如， 食品进销存系统 专为高协同场景设计，提供供应商门户、客户自助下单、电子合同签署等功能，适用于需要频繁交互的快消品流通链路。
- 明确协同范围与参与方角色，制定数据共享协议与隐私边界；
- 优先打通核心供应商与重点客户的订单与库存接口；
- 启用标准化数据格式（如JSON Schema）确保语义一致；
- 设置异常处理机制，如断点续传、消息重试队列；
- 定期开展协同演练，检验系统稳定性与应急响应能力。
🔮 趋势三：零代码平台重塑进销存系统构建方式
- 非技术人员主导系统配置成为新常态，平均开发周期从数月缩短至一周内；
- 个性化审批流、报表模板、预警规则可随时调整，响应业务变化速度提升5倍；
- 与OA、CRM、电商平台一键集成，形成一体化运营中枢。
长期以来，进销存系统的定制开发被视作一项高门槛、高成本的技术工程。企业往往需支付高昂费用委托软件公司开发，且后续修改极为繁琐。但随着低代码/零代码平台崛起，这一格局正在被颠覆。根据Gartner 2025年报告，全球约47%的企业应用将通过低代码方式构建，其中进销存相关模块占比最高。国内某五金批发企业原使用老旧C/S架构系统，每次新增一个仓库就要请外包人员修改数据库结构，耗时长达三周。转用零代码平台后，仓管员自行拖拽表单字段，十分钟完成新仓库建档并上线使用。
零代码的本质不是取代专业开发，而是将标准化与灵活性重新平衡。它将常见的进销存逻辑（如入库审核、批次跟踪、成本核算）封装为可复用组件，用户只需通过图形界面组合即可生成完整业务流。更重要的是，它赋予一线员工“即想即改”的能力。例如，当市场部临时推出买赠活动时，销售主管可立即在系统中添加赠品发放登记字段，并设置库存扣减规则，无需等待IT排期。
典型案例：浙江一家中小型服装加工厂长期受困于生产与库存脱节问题。原有系统无法准确反映布料裁剪损耗与成衣产出关系。通过 生产进销存（离散制造） 模板，结合搭贝零代码平台进行二次配置，实现了从原料采购→裁床领料→车间工序报工→成品入库的全流程追踪。系统自动计算每批次的实际物料利用率，并生成差异分析报告，帮助企业年节约原材料成本逾60万元。
当然，零代码也有适用边界。极度复杂的财务合并逻辑或高频并发交易场景仍需专业系统支撑。但在大多数中小企业场景下，其带来的敏捷性优势远大于局限。未来，我们或将看到“中央IT团队+业务部门公民开发者”的双轨制运维模式成为标配。
- 评估企业现有流程复杂度，识别适合零代码改造的模块（如出入库登记、盘点管理）；
- 遴选具备业务理解力与数字敏感度的员工作为“公民开发者”种子人选；
- 选择生态丰富、模板齐全的零代码平台降低学习曲线；
- 建立版本控制与发布审批机制，防范误操作风险；
- 定期收集使用反馈，持续优化界面与交互体验。
目前市场上已有多个成熟的零代码进销存解决方案可供选择。除上述行业专用模板外， 新进销存（标准版） 适合初创企业快速启动； 餐饮门店进销存系统 针对堂食与外卖双线运营做了深度优化；而 进销存系统（无库存版） 则适用于纯服务型企业或项目制计费场景。所有这些模板均可在搭贝官网免费试用，支持一键导入数据、快速验证业务匹配度。
拓展视角：进销存系统向企业经营大脑演进
展望未来，进销存系统将进一步超越“记录者”角色，进化为驱动决策的“经营大脑”。这一转变体现在三个方向：一是与BI工具深度融合，实现从“看到数据”到“理解数据”的跨越；二是嵌入RPA机器人，自动执行重复性操作如对账、开票、报表报送；三是连接物联网设备，获取真实世界的行为数据——如冷库温度传感器联动库存状态标记，货架RFID读取实现无人盘点。
与此同时，数据主权问题也将日益凸显。随着《数据安全法》《个人信息保护法》执行力度加强，企业必须确保进销存系统中的客户信息、交易记录等敏感数据得到合规处理。建议优先选用通过ISO 27001认证、支持私有化部署或专属云架构的服务商，避免因数据泄露引发法律风险。
不同行业的差异化适配路径
尽管核心趋势具普适性，但不同行业在落地时需考虑自身特性。制造业需重点关注BOM（物料清单）管理与工序流转，推荐使用 生产进销存系统 ，实现从原材料到成品的全生命周期追踪；零售业则应强化会员消费行为分析与门店调拨效率；而农业合作社则可利用移动端离线录入功能解决田间地头网络不稳定难题。
