电梯门打开,我手里还攥着那份《股权激励三年评估报告》。陈峰已经在会议室门口等着了,格子衫领口歪了一边,手里抱着笔记本,屏幕上是ERP新系统的架构图。
我把文件夹递过去,“把这里面的研发和运营数据,全接进‘智能预测’模型。”
他愣了一下,“这可是三年的项目周期记录,全放进去?”
“对。”我说,“系统要是学不会人怎么做事,那它就不配叫智能。”
会议室里已经坐了几个人。IT团队占了一半桌子,剩下的是几个仓库和供应链的老员工。他们看见我进来,有人下意识挺直了背。
没人说话。
我拉开椅子坐下,“今天不是听汇报的。是来让你们骂系统的。”
有个穿工装裤的大哥笑了,“李总,我们还没用呢,怎么骂?”
“那就先试试。”我说。
陈峰点开演示界面。屏幕跳转到一个三维地图,上面密密麻麻全是光点。每个点代表一个区域仓库,颜色从绿到红,表示库存健康度。
“这是当前状态。”他说,“接下来,系统会基于过去三年的订单量、物流周期、季节波动、促销节奏,还有天气、竞品动态这些外部数据,生成未来三个月的库存建议。”
话音刚落,右侧弹出一张表格。华东仓被标成橙色,提示“取暖设备库存偏低,建议补货1200台”。
那个穿工装裤的大哥猛地抬头:“等等,我们上个月才做过盘点,现在确实差这么多?”
“查一下。”我说。
他掏出手机打了个电话。两分钟后挂掉,眉头皱起来:“真差了九百多台。下一批货排在二十天后。”
“系统预测的是三十八天后缺货。”陈峰说,“提前预警窗口是四十七天。”
屋里安静了几秒。
另一个女员工开口:“那它怎么知道要补这个?我们自己都没发现趋势。”
“因为它看了你们去年冬天的数据。”我指着屏幕,“十二月七号,气温突降八度;同一天,某竞品涨价百分之十五;社交媒体上‘暖气片’搜索量上升三百倍。这三个信号叠加,系统判定需求将爆发。”
她摇头:“听着像算命。”
“这不是算。”我说,“是你干过的事,它记下来了。你每次补货前都有一堆动作,系统把这些动作连成线,就看懂了规律。”
IT组一个戴眼镜的年轻人举手:“可万一模型错了呢?比如今年天气暖冬,我们按它说的囤货,压死了怎么办?”
“责任在我。”我说,“但你要问的是:过去三年,谁的判断更准?是你凭经验拍脑袋,还是系统看完整数据链?”
没人回答。
陈峰调出历史回测结果。屏幕上列出过去十二次重大补货决策,左边是人工预判时间,右边是系统预警时间。平均差值:41.3天。
“最长一次差了六十三天。”他说,“那次是西南地区防洪物资调度,系统提前看到气象局内部预警和河道水位变化。”
穿工装裤的大哥突然说:“要是早有这东西,去年空调那波就不会断货了。”
“现在有了。”我说。
有人开始翻自己的平板,对照系统建议和实际库存。一个年轻女孩小声说:“华南仓的母婴用品推荐……跟我们下周计划采购的清单几乎一样。”
“不是几乎。”陈峰纠正,“完全一致。只是它比你们早提了二十六天。”
屋里气氛变了。
刚才质疑的年轻人低头敲代码,嘀咕:“得加个参数权重调整入口,不然没法解释给领导听。”
“可以调。”我说,“但有个规矩:任何修改必须三级审批,且留痕审计。谁改的、什么时候改的、为什么改,全公开。”
他抬头:“那我们岂不是被系统管着?”
“不是管。”我说,“是帮你看清现实。以前你做决定靠经验,现在经验变成数据,数据训练系统,系统反过来提醒你。这不是取代,是升级。”
女员工问:“那以后考核是不是也看这个?”
“对。”我说,“接下来六个月,所有供应链KPI都要加上两条:预测准确率、响应速度。你反应越快,扣分越少。”
她眨眨眼:“那我得赶紧学怎么看了。”
会议进行到一半,陈峰突然收到一条警报。他盯着屏幕看了两秒,抬头:“系统刚触发一级预警——华北仓冷链运输车调度异常,可能影响明天早上的生鲜配送。”
我问:“依据是什么?”
“过去四小时,三辆GPS信号中断,同时温控数据波动超过阈值。系统对比了司机打卡记录和路线偏离情况,判定风险概率87%。”
我直接拨通物流主管电话:“停用这三辆车,启用备用车队。通知客户延迟两小时送达。”
挂掉电话,我看向在场所有人:“刚才那一分钟,系统救了至少五十万损失。它不光能预测未来,还能实时发现问题。”
这章没有结束,请点击下一页继续阅读!