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一个每天处理 15000 个 SKU 的 Excel 流程,我们会怎么把它系统化?
最近我们在做一个澳洲客户的项目方案,需求本身其实不复杂,但我觉得挺有代表性。
客户每天需要处理大约 15000 个 SKU。
现在这项工作主要依赖两份 Excel:一份 Sales Report,一份 Supplier Rules。简单来说,就是根据当天的销售数据和已经设定好的供应商规则,把这些 SKU 分配给对应的供应商,最后生成一份 allocation 结果。整个流程每天都会重复。
如果只是几十、几百条数据,Excel 当然没什么问题。但到了 15000 个 SKU,数据检查、规则匹配、结果生成这些工作继续靠人工处理,就会变成一项很重的日常工作。所以客户找到我们,希望看看这件事能不能自动化。
一、我们没有先考虑"做一个什么系统"
刚接触这类需求的时候,很容易往 ERP、库存管理、采购管理这些方向延伸。毕竟已经涉及 SKU、Sales Report、Supplier,继续往下想,很快就能列出一大串相关功能。但我们这次没有这么做。
我们先把客户每天实际在做的事情顺了一遍。流程大概是这样的:
梳理完以后会发现,目前最需要解决的其实就是这一段。客户并不是没有软件,而是有一项非常具体、每天重复发生的工作,已经不太适合继续人工处理了。
这样一来,第一阶段要做什么反而比较清楚。
二、先把原来的工作方式保留下来
我们在设计方案的时候,并没有要求客户先改变现有的数据格式或者工作习惯。输入还是他们熟悉的两份 Excel,输出也还是 Excel,变化主要发生在中间。原来需要人工检查和处理的数据,交给程序完成:
对使用的人来说,这套流程并不需要很复杂。他还是准备原来的文件,提交以后拿到结果,真正复杂的部分放在后台处理。
这一点其实是我们做中小企业内部系统时比较关注的:系统可以处理复杂逻辑,但不代表员工的操作也要变复杂。
三、同一个需求,我们其实设计了两种方案
这个项目还有一个挺有意思的地方。针对同一套业务流程,我们没有只给客户一种技术方案,而是准备了两种。
第一种比较传统:用 n8n 负责整个 workflow,Python 负责核心的 SKU allocation。用户按照固定步骤提交文件,系统自动验证、处理,再生成结果。
另一种则加入 AI Agent 和 MCP Server。核心 allocation 逻辑依然由 Python 完成,但用户与整个流程的交互方式会更灵活,可以通过 Agent 调用不同的后台工具。
从技术上说,两种都能实现需求。所以这里真正需要判断的反而不是"哪个技术更新",而是客户平时怎么工作。如果每天的操作非常固定,就是上传文件、执行、拿结果,那一个结构清楚的自动化 workflow 可能已经很好用了。如果后面希望用户可以更灵活地调用不同功能,Agent 的方式才会体现出更多价值。
我们在方案里也没有直接替客户决定,而是把两种方式都列出来,因为目前还需要进一步了解他们团队日常的操作习惯。
四、这个项目让我觉得比较有意思的一点
很多企业开始觉得 Excel 不够用以后,下一步很容易想到"是不是应该上一个系统"。这个方向没有问题,但"上系统"其实还有很多种做法。
像这个客户,当前最明显的问题并不是缺采购模块、库存模块或者财务模块,而是每天有 15000 个 SKU 要按照一套已经很明确的规则进行处理。那么第一步先把这件事情做好就可以了,以后如果需求扩大,再继续往外延伸。
这和我们之前遇到的一些项目很像:客户最开始以为自己需要的是一个 ERP,但真正把每天的工作流程画出来以后,会发现最值得优先解决的,往往只有其中几条。
反过来也一样。如果一家企业的采购、库存、销售、财务已经高度关联,很多部门都在维护不同的数据,那这时候继续做一个个小工具可能就不合适了,完整的 ERP 或成熟 SaaS 反而可能是更好的方案。
所以我们现在做这类项目,通常不太喜欢一开始就讨论"要做多少功能"。先看看大家每天到底在做什么,会更容易判断这个系统应该做到哪里。
对于这个项目来说,目前的答案就很简单:先把每天 15000 个 SKU 的 allocation 做好。剩下的,等业务真的需要的时候再做。
你们公司有没有那种每天都要重复做一遍、而且越来越费时的表格工作?欢迎在评论区聊聊你们的情况。
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关于作者
Eric 是 Shinetech Shopify 团队的 Technical Lead,主要负责团队中小企业定制业务系统项目的技术方案和系统架构设计。
实际项目中,我们通常会先和客户一起梳理现有流程,再决定哪些环节需要系统化,以及系统做到什么程度比较合适。
关于 Shinetech
Shinetech 拥有 20 多年软件开发与全球项目交付经验。我们的 Shopify 团队除了电商相关开发,也在为一些有特殊业务流程的中小企业提供 ERP、WMS 和内部业务系统的定制开发。