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。”
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