阳光学子深耕智能化生鲜超市管理，解锁利润增长与市场需求契合密码

智能化生鲜超市管理——提升利润与市场需求的实践探索

在现代零售行业中，生鲜超市由于商品的易腐性、需求波动大等特点，一直面临着库存管理与定价策略的挑战。为了应对这些难题，提升生鲜超市的盈利能力并优化顾客需求的满足，来自阳光学院经济管理学院的瑞麒实践队开展了一项关于蔬菜自动定价与补货问题的研究，致力于通过前沿算法技术，探索提升超市效率与市场竞争力的创新方法。

研究目标与创新点

实践活动开展之初，瑞麒实践队的队员们深入福州市的一些大小超市里，队员们以严谨的学术态度和专业的调研素养，运用经过多轮论证与优化、精心设计的调查问卷，与超市中不同的工作人员展开深入交流。随着人们生活水平的提高，对生鲜产品的品质和新鲜度要求越来越高。然而，传统的生鲜超市在蔬菜定价和补货方面往往依赖经验和直觉，缺乏科学的决策依据。这不仅导致了利润的损失，还可能无法满足市场的需求。因此，瑞麒实践队决定运用先进的算法和数据分析技术，为生鲜超市提供一套科学、精准的自动定价与补货策略。

为了科学地指导补货与定价策略，瑞麒实践队首先收集了大量的历史销售数据，利用数据分析和机器学习模型，构建了一套高效的预测与优化框架。具体的研究方法包括：皮尔逊相关性分析、LSTM时间序列模型、随机森林、ARIMA模型等方法

同时，为弥补问卷调查在生鲜超市蔬菜的自动定价与补货问题，瑞麒实践队同步开展深度访谈工作。队员们在轻松融洽的氛围中，引导超市工作人员分享自身经历与内心想法，从而精准捕捉到诸多难以通过问卷数据体现的提升商超利润和满足市场需求，为后续研究提供丰富且具深度的定性资料。

研究成果与行业影响

问卷回收完毕，瑞麒实践队运用诸如皮尔逊相关性分析、LSTM时间序列模型等专业统计软件，从多个维度对调研数据展开深度挖掘与系统分析。研究的最大亮点是将补货与定价问题转化为组合优化问题。在此基础上，瑞麒实践队设计了混合整数线性规划模型，通过算法求解，帮助生鲜超市制定最优的补货与定价方案，实现了以下目标：最大化收益和降低运营成本。

同时本次研究的成果不仅仅为生鲜零售行业提供了科学、智能化的管理方案，还推动了行业的数字化转型。具体而言，研究成果具有以下几方面的影响：提高零售企业的利润空间、促进市场公平竞争、助力行业智能化发展。

通过此次实践，瑞麒实践队深刻感受到了科技创新对行业发展的巨大推动力，也看到了生鲜零售行业在智能化道路上的巨大潜力。期待这些研究成果能为更多企业带来启发，推动零售行业朝着更加智能和高效的方向不断发展。

后续影响

同时本次研究的成果被2025年第四届计算创新与应用物理国际学术会议（EI）录用，和华安县仙都镇上苑村的成果采纳和项目推荐。

来源：大学生云报  作者：蒋怡娴

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