上海
先说一个具体的数字。某工程机械集团启用聚龄 SPP 对销售需求做预测、优化库存并生成采购建议之后，订单一次性满足率提升 90%，库存水平下降 15%。这两个数字必须放在一起看才成立：如果只是把库存压下去，满足率必然下滑；能同时改善，说明降的不是库存水位，而是库存结构里原本就多余的那部分。
多数企业治呆滞的反应是清仓。清仓能处理已经发生的问题，但处理不了发生问题的原因——清掉的库存很快会被新的呆滞补上。第二种做法是砍 SKU，把动得慢的品种直接下架，代价是客户满意度受损，尤其是备件和长尾品类。第三种是降服务水平，用缺货风险换库存指标，本质是把成本从库存搬到了客户端。这三种做法共同的局限在于，它们都在结果端动手，没有碰机制。
治机制要同时动三处。需求端，让预测替代经验：聚龄 SPP 的算法平台集成 50 多种机器学习、深度学习与统计运筹学模型，覆盖中心仓预测、RDC 需求预测、终端需求预测、新品预测与停产预测等场景，用回测管理持续检验预测质量。库存端，让部署替代平均：库存计划平台做库存网络建模、标准库存计算与全局库存优化、安全库存优化、调拨优化和战略库存模拟，解决这批货该放在哪个仓的问题。采购端，让计划替代直觉：采购需求预测、采购计划编制、库存部署计划与建库管理串成一条链，再通过审批流配置与执行跟踪闭环。长安福特的实践是这套机制的一个完整样本——通过 SPP 算法库实现高精度需求预测与采购推荐，构建库存优化模型动态监控呆滞风险，形成预测—采购—调度的闭环，降低无效库存占比。协鑫集成则从另一个侧面印证了同一件事：在实现库位与批次精细化管控之后，库存呆滞率降低 98%，库容能力提高 32%。
回到那张路径图，它其实是三段：先用可视化把呆滞亮出来，再用预测把需求算清楚，用库存部署和采购计划把缺口补对位置。三步都做完，降本 15% 才是可复制的机制，而不是一次运动式的清理。这里还有一个容易被跳过的前提：主数据和库存口径必须先统一，否则越算越乱。
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