2026 战略路线图

AI+ 供应链计划平台
里程碑路线图

从产品核心价值验证,到规模化增长引擎,再到平台生态化。 以AI能力为纽带,将用户价值、投资回报、技术演进与生态构建融为一体。

用户价值
投资价值
技术路径
生态合作
向下滚动探索

三期里程碑 · 四维一体

每一个里程碑都从用户价值、投资回报、技术演进和生态构建四个维度同步推进

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第一阶段

2026 H1

解决痛点,证明价值,灯塔树立

Excel 替代者 -- 10倍体验与价值

用一个核心方案,替代计划员80%的机械劳动,让关键决策从'拍脑袋'变为'数据驱动'。通过核心场景切入市场,在1-2个重点垂直领域追求深度,为客户带来立竿见影的ROI。

AI 赋能前 vs 赋能后

计划编制
x手动逐行填写计划表格
AI智能补全,仅需微调
异常处理
x逐条排查数十条预警
AI聚类归纳,直击重点
审批协同
xExcel邮件反复传递
在线协同,实时可追溯
日报生成
x耗时数小时整理报告
AI自动生成结构化报告

用户价值

聚焦高频高价值操作:计划查看与仪表盘、计划编制与调整、任务协同与审批。AI在此阶段的核心是'提效、减负、防错',将计划员从重复、繁琐的数据处理中解放出来。

可配置计划工作台

多维度数据表格编制,基础版本管理,业务日历引擎。客户1天理解、1周上线。

基线预测与异常洞察

经典预测模型一键生成基准预测,自动高亮偏差>30%的数据,实现基础归因。

计划值智能补全

AI自动补全整行/整列趋势值,用户只需微调,手动输入量减少70%。

基础协同与审批

多角色在线提交审批,单元格级批注与@提醒,线下会议线上化。

投资价值

证明产品市场匹配(PMF),以远超Excel的体验解决核心问题,获得客户认可与付费验证。标杆客户实现预测准确率提升10%+,编制时间缩减50%。

远超业内解决方案

透视表与拆解编制工具,解决客户最痛的细分场景

标准化可复制交付

客户1天理解、1周上线,验证核心价值和收费能力

技术路径

以数据质量为基石,先做数据质量检查AI,再做预测AI。建立数据清洗能力、经典统计模型(Holt-Winters等),以及基础的AI审计机制。明确'AI增强,而非AI替代'的交互范式。

数据质量AI

自动识别脏数据、断档数据,AI运行前发出预警

经典预测模型库

集成Holt-Winters等标准模型,一键生成基准预测

可解释性设计

AI推荐预测值时提供逻辑证据,构建用户信任

生态合作

规划与主流ERP(SAP、Oracle等)、电商平台的预集成策略,提升开箱即用价值。与1-2个种子客户深度共创,积累行业Know-How。

ERP预集成

支持主流ERP/电商平台数据一键接入

种子客户共创

与灯塔客户深度合作,验证并打磨产品

AI 核心能力矩阵

计划值填写自动补全

AI自动补全整行/整列趋势,根据关联品类历史比例给出建议值

手动输入量减少70%

计划数据纠错

实时检查并识别异常值(如预测值为历史均值10倍),建议修正值

从源头保障数据质量

计划偏差主动提醒

AI自动聚类归纳偏差原因,标记最需关注的TOP 3

5分钟内抓住重点

日/周报自动生成

自动汇总核心KPI差异、TOP5达成与未达成品项、关键异常事件

数小时整理变为分钟级
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第二阶段

2026 H2 - 2027 H1

深化关系,提高粘性,规模化增长

企业决策中枢 -- 从工具到大脑

从供应链部门的效率工具,升级为企业销售与运营协同的核心大脑,沉淀可复制的行业智能。当核心部门长期使用并在平台上协同决策时,替换成本变得极高,实现客户数与客单价的非线性增长。

用户价值

从'是什么'到'为什么'再到'怎么做'。提供驱动因素分析、假设模拟沙盘、多版本预测对比与智能共识,承载正式的S&OP流程。AI的核心价值是'洞察、模拟、寻优'。

驱动因素预测工场

建立促销/价格/市场等驱动因素库,量化影响力,提供实时'假设分析'沙盘。

高级协同与共识管理

多版本预测对比碰撞融合,基于权重和历史准确率的'智能共识'推荐算法。

价值量化仪表盘

直观展示计划平台带来的收益:库存成本降低、缺货率下降、人力节省。

对话式数据洞察

管理者直接询问AI'下降的主要原因是什么?',秒级获得量化归因分析。

投资价值

构建数据飞轮:客户越多、使用越久、数据越丰富、洞察越精准、产品价值越高。形成竞争壁垒和高续费理由。行业模型包作为高阶模块销售,提升客单价。

提升客单价与续费率

AI驱动的'价值仪表盘'与ROI计算器,将产品从成本项变为投资项

高粘性跨部门销售

多部门深度参与后替换成本极高,从单点销售扩展到企业级销售

数据效应与壁垒

长期使用沉淀数据,积累经验给AI强化训练,形成越用越强的飞轮

技术路径

在第一阶段基础上引入驱动因素模型(促销弹性、新品渗透等)、机器学习模型(自动选择最优模型)、模型衰减监控与自修复机制。建立隐性规则挖掘和预测可信度评估能力。

ML模型工厂

自动为不同产品分群训练最优模型,监控衰减、自动重训练

模型偏差与安全

建立偏见检测、回滚机制,数据脱敏处理,明确AI决策失误责任界定

隐性规则挖掘

分析历史决策数据,自动挖掘未被明文记载的专家经验

生态合作

发布行业模型包(快消、耐用消费品等),启动合作伙伴认证培训计划。与咨询公司、系统集成商建立联合解决方案开发和利润分成机制。

行业模型包发布

快消行业包(促销弹性、新品渗透)、耐用品行业包(生命周期预测)

伙伴认证体系

为咨询公司、集成商设计认证培训和利润分成机制

AI 核心能力矩阵

驱动因素分析与模拟

量化促销/价格/市场活动影响力,实时假设分析沙盘推演

从'是什么'到'为什么'

智能共识推荐

自动对比多方预测版本,生成初步共识草案与分歧说明

协同会议效率提升3倍

前瞻性供需失衡预警

提前数周/月预测潜在供需失衡风险,不再局限于事后归因

变被动为主动

预测可信度评估

为每个预测值提供动态可信度评分和不确定性原因说明

决策有据可依
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第三阶段

2027 H2+

构建壁垒,拓展边界,平台生态化

产业协同网络 -- 从软件到生态

沉淀数据和行业解决方案,以极低边际成本满足个性化需求,实现规模化复制。品牌商、经销商、零售商、代工厂在平台上基于共享计划实时协同,形成产业互联网。

用户价值

产业级协同:品牌商与经销商共享预测,协同补货自动化。常规决策由系统自动执行,人力仅处理例外。计划员的角色从'算账员'转变为'策略官'。

产业协同网络

品牌商向经销商共享产品线预测,经销商在线协同反馈调整

自主决策与执行

常规补货决策自动下达,'预测-计划-执行'闭环自动化

智能解决方案配置器

对话式向导,回答业务问题即可自动组装个性化解决方案

投资价值

收入多元化:从软件订阅扩展到交易佣金和增值服务费。模块化AI应用商店创造持续增购路径。实施成本陡降,可快速切入此前无法进入的中小企业市场。

AI应用商店

生鲜临期预警、冷链计划管理等垂直场景付费插件

从功能付费到价值分润

客户运营成本节省的价值分成模式,刺激增长想象力

交付成本陡降

数百万咨询费项目转化为即选即用标准化产品

技术路径

知识图谱与解决方案工厂:将多行业最佳实践深度解构与标准化,封装成可插拔的行业解决方案模板。架构支撑从私有化部署平滑转向SaaS+PaaS。

知识图谱引擎

沉淀行业最佳实践、业务规则、协同流程为标准化模板

自决策引擎

规则内自动下达采购/生产建议单,小闭环自动化

SaaS+PaaS架构

从私有化部署平滑转向,低代码/零代码实施

生态合作

开放平台战略:提供实施伙伴赋能工具包,以极低自身人力成本覆盖不同区域。与天气、货运平台等外部数据源预集成,形成完整的供应链数据生态。

实施伙伴赋能

行业模板、配置工具、测试环境和知识库全套工具包

解决方案市场

合作伙伴开发的垂直行业方案可在平台上销售分成

AI 核心能力矩阵

协同预测与自动补货

品牌商与渠道协同预测,系统自动生成并执行补货建议

产业链效率革命

知识图谱驱动配置

基于沉淀的行业知识,自动推荐最优解决方案组合

交付周期从月缩至天

自主决策闭环

常规决策在预设规则内自动执行,人力仅处理例外

计划员转型策略官

创新扩散预测

结合历史创新产品扩散曲线,反向推导最优产能爬坡计划

驾驭爆款不确定性

平台演进全景

从效率工具到决策中枢,再到产业生态 -- 四个维度同步跃迁

第一阶段2026 H1

效率工具

Excel 替代者

用户范围

计划员 (个人效率)

商业模式

基础订阅

技术能力

经典模型 + 规则AI

生态广度

ERP预集成

第二阶段2026 H2 - 2027 H1

决策中枢

企业S&OP大脑

用户范围

多部门 (组织协同)

商业模式

订阅 + 行业模块

技术能力

ML工厂 + 数据飞轮

生态广度

行业模型包 + 伙伴认证

第三阶段2027 H2+

产业生态

供应链协同网络

用户范围

产业链 (上下游协同)

商业模式

平台 + 分润 + 市场

技术能力

知识图谱 + 自决策引擎

生态广度

开放平台 + 解决方案市场

投资逻辑演进

投资逻辑王牌功能商业价值
远超业内解决方案透视表与拆解编制工具以10倍体验获得客户认可
提升付费意愿与客单价AI价值仪表盘与ROI计算器产品从成本项变为投资项
高粘性跨部门销售协同工作台与内部分账多部门锁定,替换成本极高
构建数据壁垒行业基准数据库与匿名对标越用越强的飞轮效应
可重复增购路径模块化AI应用商店持续增长的增值收入
降低交付成本AI辅助实施与自助配置数月缩短到数周,规模化扩展

角色视角 · 阶段演进

每个角色在三个阶段中获得的AI赋能持续升级

第一阶段

AI补全计划值、纠错提醒、日报自动生成,手动输入量减少70%

第二阶段

对话式数据洞察、智能共识草案、促销备货建议

第三阶段

仅处理例外,常规决策由AI自主执行,角色升级为策略官

核心原则与技术护栏

贯穿三个阶段的产品哲学与技术底线,确保AI能力的可信、可控、可持续演进

人机协同

AI增强,而非AI替代

AI提供预测值和置信区间,但计划员拥有最终调整和确认权。人机协同是核心范式。

信任构建

数据可解释性

AI每一个推荐都附带逻辑证据。例如:'由于历史促销弹性为1.2,且气温预测升高,故建议上调15%'。

持续进化

干预留痕与学习

记录计划员手动调整AI的理由。系统自动复盘,实现'人机共进化'。

安全合规

数据安全与脱敏

非私有化大模型场景下,所有数据进行脱敏处理。支持私有化部署平滑过渡。

技术韧性

模型衰减与自修复

持续监控模型准确率,外部市场变化时自动触发重训练,确保预测引擎始终最佳。

质量保障

AI审计机制

自动识别源系统脏数据和断档数据,AI运行前发出预警。算法偏差检测和回滚机制。

变革管理

组织变革支持

配套培训帮助计划员从'算账员'转变为'策略官'。提供AI驱动下的新标准作业程序。

规模化

低代码实施能力

AI辅助数据清洗和模型配置,降低交付成本。比竞争对手更快进入新行业。