Appearance
27-供应链计划:WorkBuddy 应用场景
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
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。
应用场景全景表
| 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 |
三个优先场景
1. 需求预测
- 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
2. 库存与补货
- 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
3. 采购计划
- 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
四层能力与实施条件
| 层级 | 本岗位可优先放入的场景 | 实施条件 |
|---|---|---|
| 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 |
建议从这个试点开始
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。
实施边界
- 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。
主要资料来源
- flow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
内容来源
本节内容整理自《WorkBuddy 企业岗位应用全景白皮书》(曾俊|北京硅基行动科技有限公司,2026 研究版),由皮皮未来在本地站点中拆解、结构化后呈现。涉及 WorkBuddy 当前版本能力、企业版配置、价格与部署方式时,请以官方最新资料为准。