StockWise AI — Explainer

Concept

StockWise AI is a vertical SaaS product for e-commerce SMBs that eliminates the two most expensive inventory mistakes:

• Stockout → lost sales and lost customers.
• Overstock → capital tied up in unsold goods and storage costs.

The MVP delivers demand forecasting (30-day horizon), proactive low-stock alerts, and prescriptive purchase orders ("Order 50 units of SKU-WIDGET-A from Demo Supplier Co. within 7 days") — all driven by historical sales data pulled from the merchant's Shopify store.

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Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Spring Boot 4.0.4                       │
│                         Java 25                              │
│                                                             │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────┐  │
│  │  AuthController│  │DashboardCtrl │  │ProductController │  │
│  │  /auth/**    │  │/dashboard    │  │/products/**      │  │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └────────┬─────────┘  │
│         │                 │                    │             │
│  ┌──────▼───────────────────────────────────────▼─────────┐  │
│  │              Service Layer                              │  │
│  │  AuthService │ RecommendationService │ ProductService   │  │
│  │  ShopifyService         ForecastingService              │  │
│  └──────────────────────────┬───────────────────────────┘  │
│                             │                               │
│  ┌──────────────────────────▼───────────────────────────┐  │
│  │        JPA Repositories (H2 dev / PostgreSQL prod)    │  │
│  │  User │ StoreConnection │ Product │ SalesData │ Forecast│  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  ┌──────────────────┐   ┌────────────────────────────────┐  │
│  │  ShopifyClient   │   │  ForecastingClient             │  │
│  │  (OpenFeign)     │   │  (OpenFeign → Python TimeSFM)  │  │
│  │  OAuth2 + REST   │   │  Falls back to moving avg       │  │
│  └──────────────────┘   └────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  SyncScheduler (@Scheduled + Virtual Threads)         │  │
│  │  Syncs Shopify every 6h, forecasts every 12h          │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Key design decisions

Concern	Decision	Reason
Auth	Stateless JWT (jjwt 0.12.6)	No server-side session state; horizontally scalable
Forecasting	Built-in moving average + optional Python TimeSFM sidecar	MVP works without external infra; upgradable
Shopify integration	OpenFeign + URI override for multi-tenant domains	Clean per-store URL routing without service discovery
Concurrency	Virtual Threads (Java 25) for batch jobs	Low overhead for I/O-bound sync tasks
DB (dev)	H2 in-memory	Zero-config local development
DB (prod)	PostgreSQL	Battle-tested, full JPA support

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API Endpoints

All secured endpoints require Authorization: Bearer <JWT>.

Auth

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE1%%	%%INLINE2%%	❌	Register new account
%%INLINE3%%	%%INLINE4%%	❌	Login → JWT

Dashboard

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE5%%	%%INLINE6%%	✅	KPIs + top forecasts + urgent alerts

Products & Forecasts

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE7%%	%%INLINE8%%	✅	List all SKUs
%%INLINE9%%	%%INLINE10%%	✅	30-day forecast for a SKU
%%INLINE11%%	%%INLINE12%%	✅	Force fresh forecast

Recommendations

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE13%%	%%INLINE14%%	✅	All active replenishment alerts

Shopify Integration

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE15%%	%%INLINE16%%	✅	OAuth2 callback (shop + code params)
%%INLINE17%%	%%INLINE18%%	✅	Manual re-sync
%%INLINE19%%	%%INLINE20%%	✅	List connected stores

Provider / Lead-Time Config

Method	Path	Auth	Description
%%INLINE21%%	%%INLINE22%%	✅	Set supplier name + lead time for a SKU

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Business Analysis

Problem × Market

E-commerce inventory management is a high-frequency, high-stakes decision problem. Shopify alone serves 2M+ merchants; WooCommerce adds tens of millions more. Most sub-50-employee stores rely on spreadsheets or gut feel. A $30/month SaaS that prevents even one stockout saves the merchant multiples of that.

Monetisation (SaaS tiers)

Plan	SKU cap	Price / mo
Starter	100 SKUs	$29
Growth	1 000 SKUs	$79
Pro	Unlimited	$199

Enabling tech

• TimeSFM (Google, open source) — zero-shot time-series foundation model; no training data required from the customer. Enables a micro-startup to deliver enterprise-grade forecasts without a data science team.
• Shopify Partner API — mature OAuth2 + REST; 2M+ potential customers in one app store.
• Spring Boot 4 / Java 25 Virtual Threads — high-throughput sync jobs with minimal infrastructure.

Sources

• AI SaaS trend analysis:
• TimeSFM repository:

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How to Run

Prerequisites

• Java 25+
• Maven 3.9+

Development (H2 in-memory)

cd solutions/2026-06-18-stockwise-ai
mvn clean spring-boot:run

App starts on http://localhost:8080.

H2 console: http://localhost:8080/h2-console

• JDBC URL: jdbc:h2:mem:testdb
• User: sa / Password: (empty)

Demo account seeded on startup:

Email:    demo@stockwise.ai
Password: stockwise123

Quick API test

# 1. Login
TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"demo@stockwise.ai","password":"stockwise123"}' \
  | jq -r '.token')

# 2. Dashboard
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://localhost:8080/api/v1/dashboard | jq

# 3. Recommendations
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://localhost:8080/api/v1/recommendations | jq

# 4. Forecast for a SKU
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "http://localhost:8080/api/v1/products/SKU-GADGET-B/forecast" | jq

# 5. Configure supplier lead time
curl -X PUT -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"sku":"SKU-GADGET-B","providerName":"Fast Parts Ltd","leadTimeDays":5}' \
  http://localhost:8080/api/v1/providers/config | jq

Production (PostgreSQL)

Set environment variables before running:

export SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:postgresql://localhost:5432/stockwise
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME=stockwise
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=secret
export SPRING_JPA_HIBERNATE_DDL_AUTO=update
export APP_JWT_SECRET=<minimum-32-char-random-secret>

mvn clean spring-boot:run

Optional Python forecasting sidecar

Set FORECASTING_SERVICE_URL=http://your-timesem-host:5000 to enable TimeSFM-powered forecasts. The service falls back to a built-in moving-average algorithm when the sidecar is unavailable.

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File Structure

src/main/java/com/forge/solutions/stockwiseai/
├── config/
│   ├── AppConfig.java           # @EnableFeignClients, @EnableScheduling
│   ├── DataInitializer.java     # Demo data seed on startup
│   ├── JacksonConfig.java       # (pre-written) Jackson 3 / tools.jackson.*
│   └── SecurityConfig.java      # JWT stateless security
├── controller/
│   ├── AuthController.java
│   ├── DashboardController.java
│   ├── GlobalExceptionHandler.java
│   ├── ProductController.java
│   ├── ProviderController.java
│   ├── RecommendationController.java
│   └── ShopifyOAuthController.java
├── client/
│   ├── ForecastingClient.java   # Feign → Python TimeSFM
│   └── ShopifyClient.java       # Feign → Shopify Admin API
├── dto/
│   ├── AuthResponse.java
│   ├── DashboardResponse.java
│   ├── ForecastDto.java
│   ├── LoginRequest.java
│   ├── ProductDto.java
│   ├── ProviderConfigRequest.java
│   ├── RecommendationDto.java
│   ├── RegisterRequest.java
│   ├── ShopifySyncResponse.java
│   └── StoreConnectionDto.java
├── model/
│   ├── ForecastResult.java
│   ├── Product.java
│   ├── SalesData.java
│   ├── StoreConnection.java
│   └── User.java
├── repository/
│   ├── ForecastResultRepository.java
│   ├── ProductRepository.java
│   ├── SalesDataRepository.java
│   ├── StoreConnectionRepository.java
│   └── UserRepository.java
├── scheduler/
│   └── SyncScheduler.java       # 6h sync + 12h forecast refresh
├── security/
│   ├── JwtAuthFilter.java
│   └── JwtService.java
└── service/
    ├── AuthService.java
    ├── ForecastingService.java
    ├── ProductService.java
    ├── RecommendationService.java
    ├── ShopifyService.java
    └── UserDetailsServiceImpl.java

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FinOps Analysis

Estimación de Costos Operativos

Para StockWise AI, hemos realizado una estimación conservadora de los costos operativos mensuales iniciales, asumiendo un despliegue lean para un Producto Mínimo Viable (MVP) y un crecimiento controlado.

• Tokens LLM Mensuales: Se estima un consumo de aproximadamente 500,000 tokens/mes. Este cálculo se basa en la generación de recomendaciones prescriptivas para un número inicial de SKUs. Asumimos un promedio de 300 tokens por recomendación (input + output) y que 3,000 recomendaciones se generan mensualmente para un conjunto de clientes iniciales.
• Desglose de Costos Mensuales:

* APIs Externas (LLM): $15/mes (utilizando gpt-4o-mini de OpenAI, que es muy económico para este volumen). * Cloud Compute: $25/mes (equivalente a 1 instancia AWS EC2 %%INLINE27%% o GCP %%INLINE28%% para el backend de Spring Boot y el microservicio de Python). * Base de Datos: $10/mes (equivalente a 1 instancia AWS RDS %%INLINE29%% o GCP Cloud SQL %%INLINE30%% con 20GB de almacenamiento). * Costo Total Estimado: $50/mes.

• Costo de Infraestructura Cloud: El costo total de infraestructura (compute y base de datos) se estima en $35/mes.

Estimación de Ingresos y Margen de Beneficio

Basado en el modelo de monetización por suscripción, con un nivel 'Starter' a $25/mes (hasta 100 SKUs):

Ingresos Mensuales Estimados: Con una base inicial de 20 clientes en el plan 'Starter', los ingresos serían de $500/mes (20 clientes $25/mes).

• Margen de Beneficio: Considerando los costos operativos de $50/mes y los ingresos de $500/mes, el margen de beneficio es del 90%.

* ((500 - 50) / 500) * 100 = 90%

Este alto margen indica una excelente viabilidad financiera para la micro-startup en sus etapas iniciales, con costos variables muy bajos asociados al crecimiento del cliente.

Estrategias de Optimización de Costos (FinOps)

Para mantener un control riguroso de los costos y mejorar la rentabilidad a medida que StockWise AI escala, se recomiendan las siguientes estrategias FinOps:

1. Optimización del Uso de LLM:

* Caché de Respuestas: Implementar un sistema de caché para las recomendaciones generadas por el LLM. Si un SKU o un patrón de inventario similar ya ha sido analizado, se puede servir la respuesta desde caché, reduciendo las llamadas a la API de OpenAI. * Uso Condicional de LLM: Para recomendaciones sencillas o situaciones de reorden estándar, considerar la generación de texto basada en reglas predefinidas en lugar de invocar el LLM, reservando el LLM para escenarios más complejos o personalizados. * Batch Processing: Agrupar las llamadas al LLM para la generación de recomendaciones que no requieren inmediatez, ejecutándolas en lotes durante horas de menor tráfico para aprovechar posibles tarifas de API más bajas o gestionar mejor los límites de tasa.

1. Optimización de Infraestructura Cloud:

* Serverless para el Microservicio de Forecasting: Migrar el microservicio de Python (actualmente co-ubicado o en una instancia pequeña) a una arquitectura serverless (ej. AWS Lambda, Google Cloud Functions). Esto permite pagar solo por las ejecuciones y recursos consumidos, eliminando el costo de una instancia 24/7. * Reservas y Planes de Ahorro: Una vez que la carga de trabajo de la instancia de Spring Boot y la base de datos se estabilice, adquirir instancias reservadas (Reserved Instances) o planes de ahorro (Savings Plans) a 1 o 3 años. Esto puede reducir los costos de EC2 y RDS entre un 20% y un 60%. * Autoescalado: Implementar grupos de autoescalado para los servicios de cómputo para asegurar que los recursos se ajustan dinámicamente a la demanda, escalando hacia abajo durante períodos de baja actividad para minimizar costos. * Monitoreo y Alertas de Costos: Configurar dashboards de costos y alertas de presupuesto en la plataforma cloud (ej. AWS Cost Explorer, GCP Billing Reports) para tener visibilidad en tiempo real del gasto y detectar anomalías o excesos de forma proactiva.

1. Optimización de Base de Datos:

* Serverless Database: Evaluar opciones de bases de datos serverless como AWS Aurora Serverless o GCP Cloud SQL Serverless para una mayor flexibilidad y pago por uso, especialmente si el patrón de acceso a la base de datos es intermitente o variable. * Optimización de Consultas: Realizar revisiones periódicas de las consultas SQL y asegurar una indexación adecuada para reducir la carga de la base de datos y optimizar el rendimiento, lo que puede permitir el uso de instancias de DB más pequeñas o con menos capacidad de cómputo.