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运行环境：jupyter notebook (python 3.12.7)

• 库存覆盖天数（Inventory Coverage） = 当前库存 ÷ 预测未来日均需求量
• 面向未来，预测指标 → “当前库存能撑多久？是否需补货？”

日均与月均的选择

库存覆盖天数 = 当前库存​ ÷ 未来日均需求量 

→直接计算库存能支撑多少天，适用于短期库存管理（如7天、30天预测），尤其是高频补货行业（如零售、快消、医药）。

库存覆盖月数 = 当前库存​​ ÷ 未来月均需求量

→中长期库存规划（如60天、90天、180天），更适合供应链周期较长的行业（如大宗商品、制造业原材料）。

→如果计算“库存覆盖天数”，需将月均需求量转换回日均：

因素​​	​​选择“日均”​​	​​选择“月均”​​
​​供应链补货周期​​	短（<30天）	长（≥30天）
​​管理层汇报习惯​​	运营层（日/周）	战略层（月/季）
​​数据颗粒度​​	需高精度（如医药GSP）	可接受粗略估算
​​行业常见做法​​	零售、快消、医药流通	制造业、大宗商品、原材料、国家医药储备