商品与库存信号
根据库存、日均销量和补货提前期计算覆盖天数，生成紧急、补货、关注或健康状态，并给出建议数量。
Technology Evidence · Project 2026
把运营规则做成可执行的自动化工具
项目从美妆电商的真实工作流出发，把商品、库存、订单和异常处理中的重复判断转化为透明、可验证、可迭代的浏览器工具。
自研交互原型规则可见浏览器本地运行
Evidence, Not Claims
两项可操作的业务实证
页面不是概念海报。你可以切换经营情景、重新计算库存覆盖、处理订单异常并导出演示结果。所有数字均为明确标注的示例数据，不代表真实经营指标。
订单异常自动分流
把库存不一致、地址缺失、履约超时风险和支付复核按优先级排队，形成清晰的下一步动作。
透明的技术边界
当前演示仅使用本地浏览器数据，不连接电商平台、ERP 或真实订单；数据层可在后续替换为授权 API。
交互演示：本页数据均为示例，在当前浏览器中计算，不连接真实店铺、订单、消费者信息或第三方生产系统。默认载入 10 个 SKU 和 10 条订单异常，无需手动触发即可查看结果。
默认分析已载入
Tool 01 · Inventory Signals
商品与库存信号分析
覆盖天数 = 当前库存 ÷ 情景日均销量
| SKU / 示例商品 | 库存 | 日均销量 | 覆盖 | 状态 | 规则建议 |
|---|
Tool 02 · Exception Routing
订单异常自动分流
按业务风险排序，并把异常映射到下一步动作
| 演示订单 | 异常 | 优先级 | 建议动作 | 处理 |
|---|
Architecture
从演示原型到可连接系统
界面逻辑和演示数据分离。获得合法授权后，数据源可逐步替换为平台 API、ERP、CSV 或内部服务，同时增加权限、审计和任务队列。
平台 API、ERP、CSV 或授权人工输入
商品、库存、订单和履约状态
覆盖计算、异常优先级和任务分流
告警、补货建议、处理队列和导出
Project & Team
项目于 2026 年启动
由创始人、项目负责人卢广哲推动，围绕美妆经营、供应链协同和运营自动化持续迭代。