你是不是也遇到过这种情况：周末爆单，结果发现珍珠断货；月底盘点，才发现上个月浪费了近万元原料？这在中小型连锁饮品店太常见了。问题不在员工不用心，而是传统靠人盯、靠表记的管理方式根本跟不上高频消耗节奏。
场景：连锁茶饮门店高频耗材失控
以一家拥有12家直营店的区域连锁奶茶品牌为例，每店日均出品180杯，涉及6大类原料（奶精、茶叶、小料、糖浆、包装、冰块）。过去依赖店长手写补货清单，总部统一采购配送。但实际执行中，经常出现A店囤积过多而B店缺货的情况。
更麻烦的是，总部无法实时掌握各店真实消耗数据——等到发现异常时，往往已经造成损失。我们调研发现，这类企业平均每月因库存不准导致的损耗占总成本5.7%，远高于行业3%的警戒线。
问题一：人工记录滞后，决策靠‘感觉’
很多店长习惯下班前翻看销售系统，再凭记忆估算补货量。但高峰期出杯速度快，小料使用波动大，这种‘拍脑袋’的方式极易出错。比如某店连续三天销量上涨30%，但店长未及时调整进货计划，导致第三天下午被迫停售两款主打产品。
为什么会这样设计？因为传统ERP系统操作复杂，录入一条库存变动要切换4个页面，店员宁愿事后补也不愿实时更新。这不是责任心问题，而是工具门槛太高。
问题二：总部与门店信息割裂，协同效率低
另一个典型问题是信息不同步。当某款新品上线，总部通知调整配方，但个别门店仍沿用旧版，造成口味不一致。顾客投诉后追溯才发现，是培训材料没传达到位。
设问一下：如果每个环节都要人工传递和确认，那和纸质时代有什么区别？显然，我们需要一个能自动同步、智能提醒的中枢系统。
方案：用低代码搭建动态库存预警系统
解决方案不是换一套昂贵ERP，而是基于搭贝低代码平台，快速构建一套轻量级、可配置的库存管理模块。核心逻辑是：将‘经验判断’转化为‘规则驱动’，让系统自动发现问题并提示动作。
- ✅ 设置安全库存阈值：根据历史销量和采购周期，为每种原料设定最低库存红线。例如珍珠的安全库存=日均用量×2天（应对突发需求），低于该值即触发预警。
- 🔧 接入POS销售数据流：通过API对接门店收银系统，每完成一笔订单，自动扣减对应原料库存。无需人工干预，数据实时更新。
- 📝 生成智能补货建议单：系统每日自动生成补货清单，并按配送路线合并多店需求，提升物流效率。
这套系统最巧妙的设计在于‘动态调整机制’——它会学习节假日、天气、促销活动对销量的影响，自动微调预测模型。比如每逢雨天，热饮销量上升18%，系统会提前一天建议增加相关原料备货量。
反问一句：你还愿意让店长花两小时手工做表，而不让他们专注服务顾客吗？
为什么选择低代码而非定制开发？
关键在于响应速度和试错成本。传统开发周期动辄3个月起步，而搭贝平台允许运营人员直接拖拽组件，三天内就能上线MVP版本。更重要的是，当业务规则变化时（如更换供应商包装规格），只需修改参数即可，无需重新编程。
扩展说明：低代码并非替代专业IT，而是把标准化、重复性的流程交给可视化工具处理，让技术人员聚焦于数据安全、接口优化等高阶任务。这是一种典型的‘分层治理’思维。
案例验证：12家茶饮店实测6周效果
| 指标 | 实施前 | 实施后 | 变化率 |
|---|---|---|---|
| 原料损耗率 | 5.7% | 2.9% | -49.1% |
| 补货响应时间 | 平均48小时 | 平均12小时 | ↓75% |
| 店长事务性工作时长 | 2.3小时/天 | 0.8小时/天 | ↓65.2% |
| 断货发生次数 | 每周6.2次 | 每周1.1次 | ↓82.3% |
该品牌在6周试点期内，逐步推广至全部门店。初期曾出现部分老店长抵触情绪，认为‘机器管不了细节’。为此团队采取‘双轨运行’策略：前两周保留纸质记录作为对照，用实际数据证明系统准确性后，接受度迅速提升。
值得一提的是，不同规模门店做法有差异。大型旗舰店（日均300+杯）启用了高级功能如‘高峰波段预测’，而社区小店则仅使用基础预警，体现‘按需配置’原则。
效果总结：从被动应对到主动预防
最终实现的不只是效率提升，更是管理模式的转变。过去是‘出了问题才解决’，现在是‘问题还没发生就被拦截’。一位区域经理反馈：‘以前每周要处理3起断货投诉，现在一个月都不到1起。’
系统上线三个月后，企业进一步将其扩展至设备维护提醒、员工排班优化等场景，形成统一的门店运营中枢。这也印证了一个趋势：未来的门店竞争力，不在于开了多少家，而在于能不能用最小成本维持最高运转精度。
