01
需求预测
优先试点这一场景的目标是把销量、促销、天气、节假日和渠道整理成预测、区间、偏差和风险。
- 输入
- 销量、促销、天气、节假日和渠道
- 输出
- 预测、区间、偏差和风险
- 验收
- 检查预测偏差、缺货率、人工覆盖原因记录率
- 边界
- 展示误差区间，突发事件由计划员调整
27
供应链计划
专业与生产供应链计划的关键是解释预测、暴露假设并记录人工覆盖原因。
- 覆盖角色
- 需求计划、供应计划、库存计划、补货、S&OP、供应链负责人
- 白皮书位置
- p112-114 · 2 张配图
01
应用场景全景表
9 个场景 · 输入、交付与人工边界左起第一列是这个岗位可交给 WorkBuddy 的场景； 中间两列是它需要什么、能交付什么；最后一列是必须由人或系统决定的部分 —— 这一列才是评审时真正要看的，因为它决定哪些环节不能自动化。
| 场景 | 需要输入 | WorkBuddy可辅助交付 | 人工或系统边界 |
|---|---|---|---|
| 需求预测 | 销量、促销、天气、节假日和渠道 | 预测、区间、偏差和风险 | 展示误差区间，突发事件由计划员调整 |
| 库存与补货 | 库存、在途、销量、交期和服务水平 | 补货建议、缺货和超储风险 | 写入计划前人工审批 |
| 采购计划 | 需求、BOM、库存、提前期和MOQ | 采购需求、到货计划和缺口 | 供应商承诺需采购确认 |
| 供应风险监控 | 供应商、运输、天气、新闻和库存 | 风险事件、影响和预案 | 外部信息分可信度，重大风险升级 |
| 备选供应方案 | 规格、认证、产能、价格和交期 | 备选供应商和验证清单 | 替代需要工程、质量和采购批准 |
| 产销协同 | 销售预测、产能、库存和活动 | 供需差异、方案和会议材料 | AI不替代S&OP决策会议 |
| 多仓库存平衡 | 多仓库存、需求、调拨成本和时效 | 调拨建议和缺货影响 | 调拨写库前核验真实库存 |
| 情景分析 | 需求变化、供应中断、成本和约束 | 多方案成本、服务和风险对比 | 假设必须可见且可修改 |
| 计划偏差复盘 | 预测、计划、实际和例外 | 偏差来源、采纳率和改进项 | 区分模型误差、数据问题和人为覆盖 |
02
三个优先场景
按落地难度排序，建议从 01 开始三个优先场景在各岗位下按同一套方法拆解：明确任务口径 → 收集并检查输入 → 让 WorkBuddy 执行整理、检索或生成 → 输出可编辑结果 → 由岗位负责人复核后进入下一流程。
01需求预测
02库存与补货
03采购计划
02
库存与补货
这一场景的目标是把库存、在途、销量、交期和服务水平整理成补货建议、缺货和超储风险。
- 输入
- 库存、在途、销量、交期和服务水平
- 输出
- 补货建议、缺货和超储风险
- 验收
- 检查预测偏差、缺货率、人工覆盖原因记录率
- 边界
- 写入计划前人工审批
03
采购计划
这一场景的目标是把需求、BOM、库存、提前期和MOQ整理成采购需求、到货计划和缺口。
- 输入
- 需求、BOM、库存、提前期和MOQ
- 输出
- 采购需求、到货计划和缺口
- 验收
- 检查预测偏差、缺货率、人工覆盖原因记录率
- 边界
- 供应商承诺需采购确认
03
四层能力与实施条件
从文件层到决策层，越往后越需要治理同一个岗位的场景会分散在四层里：文件层只用本地文档就能跑， 知识层要先建好有版本、有出处、有权限的资料，系统层要接业务系统， 决策层则必须保留人工批准。先看自己能从哪一层起步。
文件层
- 采购计划
- 产销协同
- 情景分析
- 计划偏差复盘
使用本地文档、表格和模板，结果可人工检查
知识层
- 库存与补货
建立有版本、有出处、有权限的知识资料
系统层
- 库存与补货
- 多仓库存平衡
通过受控的Connector、MCP或API读写业务系统
决策层
- 需求预测
- 供应风险监控
- 备选供应方案
展示依据、假设和影响，高风险决定由人批准
04
试点建议与实施边界
试点怎么推进
推荐先做“计划偏差复盘”。它所需输入是预测、计划、实际和例外，目标交付是偏差来源、采纳率和改进项。
试点可按四个动作推进：第一，抽取一批真实历史任务作为基线；第二，用同一批输入让人工流程和WorkBuddy流程并行；第三，记录失败、遗漏和人工修改原因；第四，只在结果稳定、权限清楚、可以回滚时扩大范围。
建议验收指标包括：预测偏差、缺货率、人工覆盖原因记录率。如果结果需要大量重做、来源无法追溯、系统写入不可回滚，试点应暂停并先修复数据或流程。
不能越过的边界
- 多仓库存平衡：调拨写库前核验真实库存。
- 情景分析：假设必须可见且可修改。
- 计划偏差复盘：区分模型误差、数据问题和人为覆盖。
- 第三方案例中的效率数字和产品能力先作为线索，正式采购或发布前回查官方资料与实际测试。
05
主要资料来源
白皮书列出的入选来源文章- 4flow供应链会客厅｜当AI开始预测需求，供应链会发生什么？
- 【企业AI案例】星巴克叫停 AI库存盘点：企业 AI 最大的坎，不是模型，而是供应链闭环
- AI采购培训｜采购与供应链AI实践应用课程推荐
- 人工智能AI在物流供应链领域的应用案例 --供应链风险管理平台 Everstream Analytics
- AI+供应商管理：老采购用AI做供应商画像
供应链计划的场景能不能落到你们现在这套流程上？
把你们这个岗位最耗人的一件事说清楚，我们按上面四层能力给出可切入点、需要对接的系统清单和人工边界 —— 不是通用方案，是照着你们现有流程改的版本。
