自制简易库存软件可以通过以下步骤进行：
需求分析
明确库存管理的需求，包括库存信息的录入和查看、销售和采购订单的管理、成本核算和库存预警等。
确定系统的最终用户及其使用习惯和偏好。
考虑是否需要与其他管理系统软件进行集成，以及是否需要支持多种平台。
设计
数据库设计：设计数据库模型，包括商品表、库存表、订单表等，确保数据存储和访问效率。
界面设计：设计用户界面，使其简洁且易于操作，包括商品信息录入、库存查询、订单处理等功能模块。
功能模块设计：根据需求设计各个功能模块，如出入库管理、库存预警、报表分析等。
编码
选择合适的技术栈和工具，如Python配合Django框架和SQLite数据库。
根据设计文档进行编码，实现软件的各项功能。
测试
进行单元测试、集成测试和系统测试，确保软件稳定性和可靠性。
测试过程中发现并修复bug，优化性能。
上线使用
将软件保存为Excel文件或其他格式，方便用户随时使用。
提供用户手册和在线支持，帮助用户更好地使用和维护软件。
示例代码（使用Python和Excel）
建立数据表格
在Excel中创建一个数据表格，记录商品信息，包括商品名称、编号、数量、单价、总价、入库时间、出库时间和备注。
添加数据
可以手动添加数据，也可以通过导入CSV文件来添加数据。
制作库存管理界面
使用Excel的“表单”功能制作库存管理界面，添加查询、添加、修改和删除功能。
设置数据验证
使用Excel的“数据验证”功能设置数据验证，确保数据的准确性。
使用Python处理数据
使用pandas库读取和操作Excel数据，进行库存数据的自动计算和跟踪。
示例代码（Python）
```python
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
def check_inventory（file_path）:
读取Excel库存数据
df = pd.read_excel（file_path）
基础数据处理
df['实际库存'] = pd.to_numeric（df['实际库存'], errors='coerce'）
df['系统库存'] = pd.to_numeric（df['系统库存'], errors='coerce'）
计算差异
df['差异数量'] = df['实际库存'] - df['系统库存']
return df
示例使用
file_path = 'inventory.xlsx'
result = check_inventory（file_path）
print（result）
```
建议
选择合适的技术栈：根据需求和技能选择合适的技术栈，如Python、JavaScript、MySQL等。
注重用户体验：设计简洁直观的用户界面，确保用户能够快速上手并高效完成库存管理工作。
持续优化：根据用户反馈和需求变化，持续优化和更新软件，确保其持续高效运行。