根据2026年初发布的《中国中小企业数字化转型白皮书》显示，超过67%的中小制造与零售企业已将进销存系统的升级列为年度核心IT投入项目。这一数据较2023年增长近25个百分点，反映出企业在供应链波动加剧、成本压力上升背景下，对精细化运营的迫切需求。尤其在食品、餐饮、离散制造等高周转行业中，传统手工记账或基础ERP已难以支撑实时决策，推动进销存系统向智能化、平台化和敏捷化方向加速演进。当前，行业正经历从‘记录工具’到‘决策中枢’的根本性转变，而能否抓住新一轮技术红利，已成为企业构建竞争壁垒的关键。
🚀 趋势一：AI驱动的智能预测与动态库存优化
- 核心趋势点：基于机器学习的需求预测模型正深度融入进销存系统，实现从“被动记录”到“主动预警”的跨越。
- AI算法通过分析历史销售数据、季节波动、促销活动及外部因素（如天气、节假日），自动生成未来30-90天的销量预测，并动态调整安全库存阈值。
- 据IDC 2025年调研，部署AI预测功能的企业平均库存周转率提升28%，缺货率下降41%。
以某连锁烘焙品牌为例，在接入智能进销存系统后，系统每日自动推送原料采购建议，结合门店地理位置与周边消费画像进行差异化备货。例如，在雨季来临前一周，系统识别出某区域门店的奶油类面包销量通常下降15%，随即调低相关原料订单量，避免了每月近万元的损耗。这种由AI驱动的动态响应机制，显著提升了供应链韧性。
然而，AI模型的落地并非一蹴而就。许多企业面临数据质量差、历史记录不完整等问题，导致预测偏差较大。此外，算法黑箱特性也增加了业务人员的信任门槛。因此，成功的实施不仅依赖技术，更需要建立“人机协同”的校准机制——即允许店长或仓管根据一线经验对系统建议进行微调，并将反馈回流至模型训练中，形成闭环优化。
- 第一步：梳理现有数据资产，优先清洗关键字段如商品分类、销售时间戳、单位换算等，确保输入数据一致性；
- 第二步：选择支持渐进式AI能力嵌入的平台，避免一次性全量替换原有流程，降低组织抵触；
- 第三步：设定A/B测试机制，在部分门店试点AI推荐采购，对比人工决策效果，用实际收益说服团队；
- 第四步：引入可视化仪表盘，展示预测准确率、库存健康度等指标，增强透明度与信任感；
- 第五步：结合搭贝低代码平台提供的 食品进销存系统 模板，快速配置符合行业特性的预测逻辑，缩短上线周期。
值得注意的是，AI并非万能解药。对于新品上市、突发事件等缺乏历史参照的场景，仍需依赖人工判断。理想的状态是构建“AI提供建议、人类做最终决策”的混合模式，既发挥算法效率，又保留灵活性。
📊 趋势二：多系统集成化，打破信息孤岛实现端到端协同
- 核心趋势点：进销存不再孤立运行，而是作为企业数字中枢，与财务、生产、CRM、电商平台深度打通。
- 数据显示，2025年有43%的企业因系统割裂导致月度对账耗时超过40小时，且错误率高达7.2%。
- 集成化系统可实现销售订单自动生成采购计划、生产领料实时扣减库存、应收应付同步更新总账，大幅提升流程自动化水平。
某区域性母婴用品经销商曾面临典型困境：淘宝、京东、拼多多多个渠道订单分散在不同后台，仓库按Excel表格拣货，月底再手动录入金蝶做账。由于价格浮动频繁，常出现收入确认延迟、税务申报误差等问题。2025年下半年，该企业上线一体化进销存平台，通过API接口对接主流电商平台与财务软件，实现了“订单—发货—开票—结转成本”全流程自动化。
其成效体现在三个方面：一是订单处理时效从平均6小时缩短至15分钟；二是财务月末结账时间由5天压缩至8小时内；三是通过统一客户视图，销售团队能精准识别高频复购用户，定向推送优惠券，客单价提升19%。这表明，当进销存成为连接前后端的数据枢纽时，其价值远超库存管理本身。
但系统集成也带来新挑战。首先是技术兼容性问题，老旧系统往往缺乏开放API，需依赖中间件或定制开发；其次是权限管理复杂度上升，跨部门数据共享必须建立清晰的访问规则；最后是变更管理难度加大，任一模块升级都可能影响整体稳定性。
- 优先采用具备预置集成能力的标准化产品，如 新版进销存系统（通用版） ，内置与主流电商、支付、物流平台的连接器；
- 制定分阶段集成路线图，先打通最关键的两个节点（如销售与库存），验证价值后再逐步扩展；
- 建立统一主数据管理体系，确保商品编码、客户编号等关键字段全局一致；
- 设置异常监控告警机制，当接口中断或数据延迟时及时通知运维人员；
- 利用搭贝平台的低代码集成引擎，非技术人员也可拖拽配置数据流转规则，降低IT依赖。
未来，随着ESG报告要求趋严，进销存还将承担碳足迹追踪职责。例如，每笔采购记录需附加供应商环保认证信息，成品运输环节需关联物流公司的排放数据。这进一步凸显了系统间无缝协作的重要性。
🔮 趋势三：低代码/零代码平台赋能，实现进销存敏捷迭代
- 核心趋势点：企业不再依赖长周期定制开发，而是通过低代码平台自主搭建并持续优化进销存应用。
- Gartner预测，到2026年全球70%的新企业应用将采用低代码技术构建，其中进销存类占比达34%。
- 相比传统开发模式，低代码方案交付速度提升5-8倍，成本降低60%以上，特别适合业务变化快的中小企业。
江苏一家中小型机械加工厂曾因标准ERP无法匹配其复杂的BOM结构和工序流转，长期依赖纸质工单与手工台账。2025年初，其IT主管使用搭贝零代码平台，在两周内自主搭建了一套 生产进销存（离散制造） 系统，涵盖从原材料入库、车间领料、工序报工到成品出库的全过程管控。
该系统最大亮点在于高度贴合实际业务：支持多级物料拆解、允许临时工艺变更、可按设备组别分配任务，并自动生成工时统计报表用于绩效考核。更重要的是，当管理层提出新增“废料回收登记”功能时，仅用半天时间便完成表单设计与流程配置，无需等待外部供应商排期。这种敏捷性极大增强了组织应变能力。
| 维度 | 传统定制开发 | 低代码平台方案 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 3-6个月 | 1-4周 |
| 初始投入成本 | 8-15万元 | 1-3万元 |
| 功能变更响应时间 | 2-4周 | 几小时至1天 |
| 维护依赖 | 高度依赖原厂 | 内部人员可维护 |
当然，低代码并非适用于所有场景。对于超高并发、强事务一致性要求的核心金融系统，仍需专业编码保障稳定性。但在进销存领域，尤其是涉及流程审批、移动填报、报表定制等需求时，其优势极为突出。
- 评估企业内部数字化素养，选拔具备业务理解力与基础逻辑思维的“公民开发者”重点培养；
- 选择生态丰富、模板齐全的低代码平台，如搭贝提供覆盖零售、制造、餐饮等行业的 新进销存（标准版） 等现成模型，降低入门门槛；
- 建立应用发布审核机制，防止未经授权的敏感数据暴露或流程冲突；
- 定期组织内部案例分享会，激励员工贡献优秀模板，形成知识沉淀；
- 结合 餐饮门店进销存系统 等垂直场景模板，快速复制成功经验至连锁分店。
展望未来，随着AI Builder与低代码平台深度融合，普通用户或将能通过自然语言描述需求，自动生成相应应用模块。例如，“我想要一个能提醒临期食材的冰箱库存表”，系统即可创建带有效期预警、扫码录入、自动汇总损耗的专属工具。这种“对话即开发”的愿景，将进一步 democratize 数字化能力。
延伸思考：无库存模式的兴起与适用边界
值得注意的是，部分轻资产运营企业开始探索“无库存进销存”模式。这类企业虽不持有实物商品，但仍需管理采购合同、客户订单、发票结算等流程。例如代运营公司、跨境服务商、项目型贸易商等，其核心诉求在于跟踪交易进度而非实物流转。
针对此类需求，市场上已出现专门的 进销存系统（无库存版） ，聚焦于订单生命周期管理、利润核算与现金流预测。其特点是简化仓储模块、强化应收应付台账、支持多币种结算，并可生成符合IFRS标准的损益分析报告。
但这并不意味着所有企业都应舍弃库存管理。对于涉及物理商品流转的行业，库存仍是资金占用的大头，必须精细管控。盲目追求“轻量化”可能导致运营失控。正确的做法是根据商业模式本质选择匹配的系统架构，而非一味追随潮流。
技术融合视角下的进销存演进路径
从技术演进角度看，现代进销存系统正在吸收多种前沿能力。物联网（IoT）设备被用于自动采集仓库温湿度、货架重量等数据，实现环境异常自动报警；RFID与蓝牙信标结合，使盘点效率提升十倍以上；RPA机器人则负责在夜间自动抓取电商平台数据并同步至本地系统，减少人工干预。
更进一步，区块链技术也开始在高端消费品领域试点应用。某进口红酒 distributor 利用区块链记录每一瓶酒的通关、仓储、分销轨迹，消费者扫码即可查验真伪与流通时效。该信息流与进销存系统联动，一旦发现串货行为，系统立即冻结相关经销商账户并触发合规调查。这种“可信溯源+智能风控”的组合，正在重塑高端商品的供应链信任机制。
这些技术并非孤立存在，而是通过低代码平台整合为统一解决方案。例如，搭贝支持将摄像头AI识别结果写入库存记录，或将电子秤数据直接绑定商品条码，真正实现“一次操作、多方同步”。这种积木式创新能力，正是应对不确定商业环境的最佳武器。
