供应网络建模—需求中断情景仿真—服务成本双护栏法

情景仿真具有执行价值，但仓库维护状态和公式实现需要技术复核，采购动作也必须保留人工审批。

先实现独立计算校验与影子仿真Agent，记录随机种子、参数和结果；Agent仅生成情景矩阵，不连接采购下单接口。

SupplychainPy提供库存分析、需求预测、经济订货量和Monte Carlo模拟等可执行思路。迁移到淘宝、拼多多时，可用SKU销量、采购提前期和成本参数生成基准、需求激增、供应延迟及退货上升情景；仓库较旧或依赖环境不兼容时，应复现公式并独立验证，而不能直接用于生产决策。

输出格式：SKU情景决策矩阵：情景、订货量、下单时间、缺货概率、服务水平、现金占用、滞销风险、替代方案和审批状态

执行示例：对一款母婴消耗品模拟未来八周：基准需求、活动需求增加30%、供应延迟14天和退款增加5个百分点。只有在四种情景下现金占用均不超预算、过期风险低于阈值且目标服务水平达标的订货量进入待审采购单。