网络参数显式化—库存策略仿真—服务成本稳健准入法

参数、情景、约束和结果均可机器化处理，适合生成供应链决策支持，但采购指令仍应人工审批。

Agent负责数据质检、参数估计、情景仿真和策略排名；新品、异常需求、现金越界及法规敏感SKU自动转人工，不自动下采购单。

Stockpyl提供单级和多级库存模型、补货策略、供应链网络对象及仿真能力。可迁移到淘宝、拼多多SKU的供应商—国内仓—跨境履约节点，通过基线、需求上冲、交期延误等情景比较缺货率、库存成本和总成本。

输出格式：库存策略情景表：SKU、节点、策略参数、情景、服务水平、缺货率、总成本、峰值资金占用、约束违例及建议

执行示例：对销量稳定的母婴消耗品，分别模拟当前固定周期补货和订货点策略；在需求上升30%及交期延长7天的情景下，只有同时满足目标订单满足率、现金上限和保质期约束的策略进入小批量试行。