连锁鲜饮与生鲜零售实践场景30 家标杆门店 4 周灰度对照后推广

智能订货系统 · AI 自主决策订货平台

千店订货从拍脑袋变成店长 3 分钟确认，缺货降 60%、损耗降 30%

针对千家连锁门店店长每天订货靠经验估算、频繁导致原料报损或热销断货的难题，共事通过 AI Agent 综合历史销量、天气、保质期与商圈活动，每天自动生成针对各店的订货建议，由店长 3 分钟确认调整下单。

门店缺货率: −60%
鲜食损耗率: −30%
订货人效: 4×

客户是谁

连锁鲜饮 / 生鲜零售

规模

向千店规模复制的日订货场景

区域

中国城市商圈门店

决策角色

店长 · 区域经理 · 供应链计划

系统给建议可以，但明天下午有 150 杯团餐这件事，必须还是我按下去。确认权在店长，我才敢用。

标杆门店店长灰度对照门店访谈提炼，隐去品牌名称

挑战

鲜奶鲜果只有 2–3 天保质期。店长经验参差，不是断货丢销售，就是订多了当晚报损。督导人手永远不够。

连锁门店人工经验报货极易导致缺货脱销或生鲜积压损耗；核心鲜奶、鲜果等短保原料保质期仅 2-3 天，店长经验参差不齐；多级审批链条漫长，供应链库存周转缓慢，全网年均原料损耗与缺货机会损失巨大。

原有系统为何扛不住

×原有进销存系统仅按‘过去 7 天平均销量 × 1.1’机械计算，完全无法感知降温暴雨带来的冰饮销量断崖式下滑。
×周边突发因素（如门前封路、大厂放假、附近商圈活动）完全无法被传统大系统感知。
×督导人工巡店协助订货人手严重不足，且同样缺少实时微观数据支撑。

做法

共事如何切入

不替换企业供应链 ERP，而是构建极简的‘每日建议推送工作台’：每天中午由 Agent 自动计算好次日建议清单并附带归因解释，店长看到依据确认即完成下单。

1不替换供应链 ERP，只做每日建议工作台：中午出次日清单，附带归因。
2把天气、在途、保质期和商圈活动写进安全阈值，而不是‘7 天均量 × 1.1’。
3店长保留终裁，突发团餐当场微调即重算。

用到的 HAFlow 能力

现有系统受控调用
POS 流水、WMS 在途、气象 API
多 Agent 专业分工
聚合、环境感知、波动模拟、归因建议
人机确认节点
店长 3 分钟确认或按突发情况改单
过程透明反馈
每条建议写明‘为何订 8 箱’

查看平台八项能力

人机协同

AI 判断与执行

多源数据聚合 Agent：自动汇集各门店实时消耗、结存库存与在途补货批次。
环境感知预测 Agent：读取各门店精确经纬度的次日气象预报、气温走势及节假日属性。
SKU 波动模拟 Agent：模拟天气与活动影响下的销量波动曲线，结合保质期测算安全订货阈值。
归因建议生成 Agent：自动输出带有理由的订货单（如‘建议订货 8 箱，因明日中雨降温且在途有 3 箱将于明晨送达’）。

人在关键节点

店长针对门店突发情况（如承接附近公司下午茶 150 杯）做微调，系统即刻联动重算。
店长拥有最终确认下单裁决权，赋予一线人员确定性控制感。
区域经理对全区异常波动排名前 5% 的门店进行重点关照与支持。

对接的现有业务系统

连锁门店 POS 收银系统流水中央仓储物流管理系统（WMS）商业气象服务开放 API门店移动端工作台

结果

实施前后对照
维度	之前	之后
订货依据	经验 + 7 日均量	天气 / 保质期 / 在途可解释建议
店长耗时	每天约 45 分钟	3–5 分钟确认
缺货与损耗	两端同时失控	缺货 −60%，损耗 −30%

业务结果

门店缺货率降低 60%，因断货造成的销售机会损失大幅减少。
鲜食生鲜原料损耗率压降 30%，有效保住单店利润。
单店订货处理人效提升 4 倍，店长每日计算时间由 45 分钟缩短至 3-5 分钟。

如何验证：在 30 家标杆门店开展为期 4 周的灰度对照试验，对比使用 AI 建议组与经验订货组的损耗率与断货率。

边界

已经在现场跑通的部分，和仍在扩大验证的部分，分开写清楚。

已在真实业务中验证

预测模型的多源特征输入架构、归因解释算法逻辑与店长人机协同确认原型完全跑通

仍在演进或待规模化

超千家门店全面规模化推广后的极端节假日峰值预测仍处于持续演进中

本案例基于连锁零售订货预测实践提炼，实事求是呈现业务价值。