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Project Brief: 集团管理多公司AI智能进销存应用系统

Executive Summary

项目名称： 集团管理多公司AI智能进销存应用系统

产品概念： 基于D8D Starter全栈模板构建的集团化智能进销存管理系统，利用现有成熟的用户管理、认证授权、通用CRUD技术基础，快速实现1个母公司+N个子公司的独立运营与统一管控，通过AI技术增强销售预测、库存优化、供应商匹配等智能决策功能。

解决的主要问题：

  • 集团化企业数据孤岛问题，母子公司间数据无法有效共享
  • 传统进销存系统决策滞后，缺乏智能化支持
  • 跨组织业务流程协同效率低下
  • 库存管理依赖人工经验，缺乏数据驱动决策

目标市场：

  • 制造业、零售业、批发业等需要统一管理供应链的企业集团
  • 拥有母子公司架构的中大型企业
  • 寻求数字化转型的传统企业

核心价值主张： 在成熟的D8D Starter全栈技术基础上，快速构建AI驱动的集团化进销存系统，显著降低开发成本和时间，实现母子公司协同管控和智能化决策。

Problem Statement

当前状态和痛点：

在企业集团化发展背景下，母公司需要对多子公司的采购、销售、库存进行统一监控和差异化管理，但传统进销存系统面临以下挑战：

  1. 数据孤岛严重 - 各子公司数据独立，母公司难以获取全局视图
  2. 协同效率低下 - 跨公司业务流程（如内部调拨、内部交易）流程复杂
  3. 决策依赖经验 - 库存分配、采购决策主要依赖人工经验，缺乏数据支持
  4. 风险预警滞后 - 滞销、缺货等风险发现不及时
  5. 管理成本高昂 - 多系统维护、人工统计报表等工作量大

问题影响：

  • 集团资源配置效率降低20-30%
  • 库存周转率低于行业平均水平
  • 决策失误导致的损失占总成本的5-8%
  • 人工操作错误率高达15%

现有解决方案的不足：

  • 通用ERP系统过于复杂，定制成本高
  • 传统进销存软件缺乏AI智能决策能力
  • 缺乏针对集团化企业的多组织架构支持
  • 移动端支持不足，管理灵活性差

技术基础优势：

  • 基于D8D Starter的成熟全栈架构，减少基础开发工作量
  • 现有用户管理、认证授权系统可直接复用
  • 通用CRUD服务支持快速业务模块开发
  • 完整的测试基础设施确保代码质量

Proposed Solution

核心概念和方法： 在D8D Starter模板基础上构建集团化进销存系统，采用"统一平台+多租户隔离"架构，利用现有技术栈快速实现业务功能。

关键差异化因素：

  1. 技术复用优势 - 基于成熟的D8D Starter全栈架构，开发效率提升50%
  2. AI智能决策 - 集成销售预测、库存优化、供应商匹配等AI算法
  3. 多组织架构 - 在现有用户权限基础上扩展母子公司树形层级管理
  4. 数据驱动 - 基于历史数据的智能分析和预警
  5. 移动优先 - 利用现有响应式设计，支持H5+小程序双端

成功因素：

  • 充分利用现有技术基础，专注于业务逻辑开发
  • 提供真实可用的AI决策支持
  • 保持系统轻量级，避免传统ERP的复杂性
  • 良好的用户体验和移动端支持

产品愿景： 成为中小型企业集团首选的智能化进销存管理平台，通过AI技术显著提升供应链管理效率和决策质量。

Target Users

Primary User Segment: 母公司管理员

  • 业务背景： 负责全集团供应链管理和决策
  • 工作流程： 监控各子公司运营状况，审批重大采购，分析集团数据
  • 核心需求： 全局数据视图、跨公司审批、智能分析报告
  • 痛点： 缺乏统一管理工具，决策信息不完整

Secondary User Segment: 子公司业务人员

  • 业务背景： 负责具体业务操作（采购、销售、库存管理）
  • 工作流程： 日常业务处理、数据录入、业务查询
  • 核心需求： 便捷的业务操作、实时库存查询、客户管理
  • 痛点： 多系统操作复杂，数据统计工作量大

目标业务场景：

  • 制造业原材料采购和成品销售管理
  • 零售业多门店库存调配和销售分析
  • 批发业客户管理和订单处理
  • 跨公司内部交易和库存调拨

Goals & Success Metrics

Business Objectives

  • 基于D8D Starter快速构建集团统一的供应链管理平台
  • 通过AI技术实现智能化决策支持
  • 降低人工操作成本30%以上
  • 提升库存周转率15-20%
  • 验证D8D Starter在复杂业务系统中的适用性

User Success Metrics

  • 系统使用率： 各子公司业务人员使用率 > 90%
  • 操作效率： 日常业务处理时间减少40%
  • 决策质量： AI建议采纳率 > 70%
  • 用户满意度： 整体满意度评分4.2/5以上

Key Performance Indicators (KPIs)

  • 库存优化： 库存周转率提升15%，缺货率降低50%
  • 采购效率： 采购决策时间减少60%，供应商匹配准确率85%
  • 销售增长： 销售额提升10%，客户满意度提升20%
  • 成本控制： 运营成本降低25%，人工错误率降低80%
  • 系统性能： API响应时间 < 200ms，系统可用性99.5%
  • 开发效率： 基于模板开发时间减少50%

MVP Scope

Core Features (Must Have)

  • 组织架构管理

    • 基于现有用户系统的母子公司树形层级管理
    • 数据访问权限隔离与穿透（扩展现有RBAC）
    • 跨公司业务支持（调拨、内部交易）

  • 供应商管理

    • 基于通用CRUD的供应商全生命周期管理
    • 证件管理和合作等级
    • 供应商评价和备注系统

  • 销售管理

    • 基础销售流程（客户→订单→出货→库存）
    • 多彩宝订单导入和校验
    • 多维度订单统计（子公司/母公司视角）
    • AI客户分析和信用评估

  • 库存管理

    • 总库存和分仓库库存管理
    • AI辅助分仓库自动分配
    • 实时库存监控和预警
    • 库存盘点和库位管理

  • 采购管理

    • 采购计划和订单管理
    • 进货单和合同管理
    • AI供应商匹配和采购审批

Out of Scope for MVP

  • 高级财务核算功能
  • 复杂的多语言支持
  • 第三方ERP系统深度集成
  • 高级报表自定义功能
  • 复杂的权限工作流

MVP Success Criteria

  • 能够处理90%的基础进销存业务需求
  • AI决策建议准确率达到80%
  • 系统稳定运行无重大故障
  • 用户培训后能够独立操作系统
  • 基于D8D Starter的开发效率提升50%

Technical Considerations

Platform Requirements

  • Target Platforms: Web应用 + 移动端H5，支持主流浏览器和移动设备
  • Browser/OS Support: Chrome, Safari, Firefox, Edge最新版本，Android/iOS移动端
  • Performance Requirements: API响应时间<200ms，支持100+并发用户，复杂查询<1s

Technology Preferences (基于D8D Starter)

  • Frontend: React 19 + TypeScript + shadcn/ui，响应式设计
  • Backend: Hono 4.8.5 + TypeScript + TypeORM
  • Database: PostgreSQL 17 + Redis 7缓存
  • AI服务: 第三方AI接口集成
  • Hosting/Infrastructure: 多八多云端容器环境，Docker部署

Architecture Considerations

  • 多租户架构: 在现有用户系统基础上扩展company_id字段实现数据隔离
  • 模块化设计: 利用现有通用CRUD服务快速开发业务模块
  • API设计: 保持现有Hono RPC类型安全架构
  • 安全架构: 扩展现有JWT认证和RBAC权限控制

Constraints & Assumptions

Constraints

  • 技术基础: 必须基于D8D Starter现有技术栈
  • Budget: 开发成本1.4-1.8万元，年云平台费用3000-5000元
  • Timeline: 3个月完成MVP开发，6个月达到生产就绪
  • Resources: 2名实习生 + 1名技术负责人

Key Assumptions

  • D8D Starter现有架构能够支撑复杂业务系统
  • 现有用户管理和权限系统可以扩展支持多组织架构
  • 通用CRUD服务能够满足进销存业务需求
  • 第三方AI接口稳定可靠
  • 企业集团具备基本的数字化基础

Risks & Open Questions

Key Risks

  • 架构扩展风险： D8D Starter在多租户场景下的性能表现
  • AI集成风险： 第三方AI接口稳定性、准确性和成本控制
  • 数据安全风险： 跨公司数据隔离和权限管理
  • 性能风险： 大数据量下的查询和统计性能

Open Questions

  • D8D Starter现有架构在多租户场景下的具体扩展方案
  • AI算法与现有业务逻辑的集成方式
  • 移动端技术方案详细设计
  • 数据迁移和系统切换策略

Areas Needing Further Research

  • D8D Starter在多租户架构下的性能优化
  • 具体AI算法选型和性能验证
  • 移动端技术方案详细设计
  • 第三方服务集成方案

Next Steps

Immediate Actions

  1. D8D Starter架构评估和多租户扩展方案设计
  2. 业务数据模型设计和现有实体扩展
  3. AI服务供应商评估和选择
  4. 开发团队分工和详细开发计划制定
  5. 原型设计和用户验证

PM Handoff

This Project Brief provides the full context for 集团管理多公司AI智能进销存应用系统. The project will be developed based on the existing D8D Starter template, leveraging its mature full-stack architecture to accelerate development. Please start in 'PRD Generation Mode', review the brief thoroughly to work with the user to create the PRD section by section as the template indicates, asking for any necessary clarification or suggesting improvements.

项目已就绪，可以开始PRD生成流程。