AI一句话, 自动配上对的补货策略

AI实操案例 ⑤

AI一句话，
10个SKU自动配上对的补货策略

前四课，你的AI数字员工走完了"发现问题到行动"的完整链路：体检看现状、预警盯异常、预测看未来、补货建议出行动方案。10个SKU，该补的补了，该清的清了。

但有一个问题一直没解决：每个SKU该用哪套补货策略？

你前面学过三种策略——R,Q（库存降到R就补固定量Q）、T,S（定期盘点补到S）、s,S（加一道门槛，库存降到s补到S）。也学过怎么选：值不值天天盯、能不能用固定量、贵不贵要不要防小单。

但现实中，大多数企业一套R,Q管所有SKU。蓝牙耳机用R,Q没问题——需求量大、波动小，标准场景。但数据线4月突增65%，固定量Q可能补不够；手机膜单价8元，天天盯的人力成本比库存成本还高。该省的没省，该防的没防。

这一课，让AI把策略选择的逻辑跑一遍——上传10个SKU的数据，AI根据每个SKU的需求特征，自动匹配最优补货策略，输出策略参数和选择理由。

你要准备什么

前几期的数据这次全用得上：单位成本、当前库存、6个月月销量、提前期。这些数据你的库存系统里都有，不需要额外算任何东西。

你需要准备的原始数据（6列，10行）：

这些数据前几期都上传过，这次多了单位成本——用来判断"值不值天天盯"。不需要你算任何策略参数，这些AI来算。

上传数据，告诉AI你要什么（指令模板见文末），AI直接输出一张策略匹配结果——

AI输出的策略匹配结果：

策略参数全部基于前面课程算过的数字——R=65是预警课的触发线，Q=83是EOQ课的最优批量，s和S也是同样的逻辑算出来的。不是新数字，是老数字的新组合。

一套R,Q管所有SKU，该省的没省、该防的没防

你可能觉得，R,Q不就是"库存降到R就补Q件"吗？简单好用，所有SKU都用这套不就行了？

问题出在"所有SKU"这四个字上。看三个SKU，你就明白为什么一套R,Q管不过来。

蓝牙耳机——R,Q的教科书场景。 月均100件，需求量大，波动中等。库存降到65件补83件，Q=83是EOQ课算出来的最优批量。值不值天天盯？值，月卖100件，一天3件多，不盯容易断货。能不能用固定量？能，波动小，每次补83件不会多太多也不会少太多。贵不贵？订购成本500元不算高，不需要加门槛。三个问题都指向R,Q，标准答案。

数据线——看起来跟手机壳一样稳，但4月露了馅。 月均230件，乍看跟手机壳差不多。但4月突增到380件，变异系数远超15%。值不值？值，需求量大。能不能用固定量？不能——4月突增就是证据。贵不贵？波动大比订购成本更贵，用s,S吸收。s=167是按数据线自己的安全库存和周需求算出的触发线，S=353是触发线加数据线自己的最优批量。库存降到167件时补到353件，补多少不固定，按当前实际库存算。突增月消耗大，补的量自动变大；正常月消耗小，补的量自动变小。s和S之间的差值，就是用来吸收波动的。

手机膜——不值得天天盯。 月均120件，需求平稳。值不值？需求不算小但单价8元，年消耗金额才11520元——不值。能不能用固定量？能，波动小。但连续盘点意味着每天盯着这个SKU的库存变化，你花在盯库存上的人力成本，可能比这个SKU一年的库存成本还高。T,S策略每2周盘点一次，补到240件，不盯库存看日历，省下来的人力去盯蓝牙耳机。

三个SKU，三种策略，不是AI在挑花哨的，是需求特征逼出来的。蓝牙耳机量大稳定，R,Q最省成本；数据线有波动，s,S防补不够；手机膜单价低，T,S省人力。策略选错不是算错了，是白花力气——该防的波动没防住，该省的人力没省下来。

把这一步固化成技能

跟前四课一样，操作两三遍之后，WorkBuddy会识别你的模式：你要的不是一句"用R,Q"，是一张包含需求特征标签、匹配策略、策略参数、选择理由的完整匹配表，并且异常波动要标注。把这个模式反向生成Skill，命名"策略匹配"。

以后新品上架或季度复盘，上传数据说一句"跑策略匹配"——匹配表自动出来，格式统一，直接拿去调整采购计划。

现在你有五个Skill了，分工明确：

五步走完，从"一套方法管所有"到"因材施教"

体检看现状，预警盯异常，预测看未来，补货建议出行动，策略匹配配对方法。五步走完，你的AI数字员工不只帮你发现问题、算出数字，还帮你给每个SKU配上对的补货方法。

一套R,Q管10个SKU，3个配对了，7个被错配——该省人力的没省（手机膜天天盯），该防波动的没防（数据线固定量补不够），该清仓的还在补货（耳机收纳盒）。策略匹配做的事，就是把7个错配纠正过来。

下一课，AI实操案例系列继续——呆滞库存识别与处理。策略匹配告诉你"不补货该清仓"，但哪些SKU算呆滞、呆滞了多久、该怎么处理，AI帮你自动识别并给出处理方案。

附：WorkBuddy指令模板