去年9月，一个做宠物用品的深圳卖家给我打电话，说他们一款爆款猫爬架在亚马逊断货了11天。运营说是采购没补货，采购说系统没提醒，仓库说货还在海上漂着。三方各有各的道理，最后一起翻记录才发现：那款SKU的补货建议，ERP在两周前确实生成过一条，但数量是0。
原因不复杂，那款产品当时有1800件在途，ERP把在途库存算进了"可用库存"，扣掉之后系统认为不缺货。一个库存口径的问题，让一个日销200单的链接掉了排名，旺季前两周的广告预算也白烧了。
这件事之后，我给自己团队定了一条规矩：看一个跨境ERP的采购补货能力，先不看它有多少功能，先看它的"库存口径"分了几层、在途库存有没有独立建模、补货建议的输入项少了哪几个。这篇文章就是这条规矩的展开版，把采购补货这件事拆成决策链路、人机边界和分阶段优先级三件事，给一份能直接对照自己业务流程的能力清单。
我见过太多卖家选ERP的方式：拿一张厂商的功能对比表，比谁的勾多。这个方法在采购补货这个环节几乎必然失效，因为补货不是靠某一个功能做对的，而是靠一条数据链路从头到尾不断。
结论一：补货失效的主因不是"缺功能"，而是"数据链路断在某一段"。断在库存口径、断在在途建模、断在参数没人维护，表现形式都指向同一个结果，补货建议数量不对。功能表上看不出这些断点。
结论二：效率提升的大头不在常规流程，而在异常处理。常规补货流程本身耗时有限，真正吃掉采购和运营人力的是短装、延期、破损、退货、平台库容突然收紧、汇率跳变这些异常。如果一个ERP只覆盖常规流程，上线后你会发现人工工作量只降了两三成。
结论三：安全库存、再订货点这类参数，是"需要被持续维护的资产"，不是"一次设置好的答案"。参数维护成本，是评估ERP采购补货能力时最容易被忽略、上线后最容易被骂的一项。
结合我自己做库存诊断和系统选型的经验，我把跨境采购补货拆成12项需要覆盖的能力，按六个层归组。下文第六章会逐项展开判断标准，这里先给出全景。
| 层级 | 能力项 | 核心解决什么问题 |
|---|---|---|
| 需求与预测层 | 1. 销量预测与安全库存参数管理 | 补货建议从哪里来，参数能否集中维护 |
| 需求与预测层 | 2. 再订货点与MOQ/装箱率约束 | 建议数量能否落地成可下单的数量 |
| 采购执行层 | 3. 采购单生成、拆分与合并 | 减少手工转录，按供应商/交期合并下单 |
| 采购执行层 | 4. 供应商交期与跟单节点管理 | 交期是否可追溯，延期能否提前发现 |
| 到货与在途层 | 5. 在途库存独立建模与状态可视 | 在途不能混入可用库存 |
| 到货与在途层 | 6. 到货质检与差异登记 | 短装、破损、退运能被记录并回冲 |
| 分配与补货层 | 7. 库存状态分列（可用/锁定/在途/不良） | 库存口径清晰，不重复采购 |
| 分配与补货层 | 8. 多仓调拨与补货规则差异化 | 同货不同规则，国内仓/海外仓/平台仓各按各的 |
| 分配与补货层 | 9. 平台库容与入仓限制联动 | 补货建议不撞平台入仓政策 |
| 资金与对账层 | 10. 头程费用分摊与采购成本归集 | 毛利率算得清，不是算得好看 |
| 资金与对账层 | 11. 汇率折算与采购应付管理 | 多币种采购的账期与汇兑差可跟踪 |
| 异常与协同层 | 12. 预警规则、看板与角色权限 | 断货/滞销/超期能被谁、在什么时候看到 |
按功能模块列清单，是厂商内容的标准写法：库存模块、采购模块、财务模块，各自罗列功能点。这种结构的问题在于，它把读者带进了"我有什么"的视角，而不是"我缺什么"的视角。
更实用的组织方式是按业务决策链：一个补货决策从哪产生、经过谁、落地成什么单据、货怎么走、钱怎么算、出错怎么兜。你对照自己的流程走一遍，缺哪一段一目了然。清单的价值不在"覆盖了多少"，而在"能不能帮你定位断点"。
先把范围划清楚。很多卖家把采购和补货当成一件事，实际上它们的对象完全不同：采购面向供应商，解决"货从哪来、多少钱、什么时候到"；补货面向库存分布和平台规则，解决"哪个仓、哪个平台、补多少、什么时候入"。
在跨境场景下，这两件事被头程、多仓、平台政策拉长成五个阶段。任何一个阶段断掉，后面的建议都不可信。
补货需求的输入至少包含五项：历史销量与预测、当前可用库存、在途库存、待发货订单占用、补货周期（含生产周期＋头程时效＋上架时间）。
缺任何一项，建议都会失真。缺在途会重复采购，缺订单占用会低补，缺补货周期会晚补。我做过粗略的样本观察：五项输入里每缺一项，补货建议数量的偏差通常在20%，60%之间；缺"补货周期"这一项的偏差最大，因为它是唯一带时间属性的输入。
这里要强调一个反常识的点：预测模型的精度对补货结果的影响，远小于输入项的完整性。用一个普通的三期移动平均，配上完整的五项输入，效果往往好过一个"高级算法"配上残缺的输入。
这一阶段的关键不是"能不能生成采购单"，而是生成的采购单能不能直接用。实际业务里，补货建议到采购单之间隔着一堆现实约束：多供应商比价、MOQ、装箱率、整柜/拼柜、交期错开、账期差异。
一个SKU建议补1200件，但供应商MOQ是1000件、装箱率是每箱60件，那实际下单要么1200（20箱整），要么1080（18箱），要么1800（凑整柜）。系统如果只会输出1200，采购就得手工改，改的那一刻，自动化的价值就归零了。
你真正需要的是：建议数量在生成时就把MOQ和装箱率作为约束条件算进去，输出的是一个"可下单数量区间"，而不是一个理想数字。
跨境和国内电商最大的结构差异在这两个阶段。国内仓到仓，物流路径短、状态少；跨境要经过供应商发货、国内集货仓、头程（海运/空运/快递）、目的国清关、海外仓或平台仓、上架，中间还有分箱分柜、并柜、拆柜、质检、换标。
在途库存必须独立建模，理由是它的"可用性"随时间变化、且存在不确定性。同一批1000件货，海运在途、已到港待清关、已入海外仓待上架，这三种状态对补货决策的意义完全不同。
到了分配层，复杂度来自"同货不同规则"：国内仓的补货看生产周期，海外仓看头程时效，平台仓看库容和入仓限制。三套规则并行，且平台政策会变。系统能不能支持这三套规则分别配置，是判断它是否真的适配跨境的分水岭。
我做流程诊断时，会让团队先记录两周的异常处理工时。结果通常是：常规补货操作占采购岗总工时的25%，35%，异常处理占40%，55%，剩下是沟通和协调。
异常包含哪些？供应商延期、短装、发错货、破损、清关延误、平台拒收、库容被砍、汇率波动导致成本超预算、爆款突然起量。这些事的共同点是：它们不在标准流程里，但会出现在每一周。
所以我在评估ERP时，会专门问一个问题："当供应商只发了800件，另外200件说下周补，系统里该怎么记？"这个问题能筛掉一大半系统。
下面五个误区，是我在给卖家做诊断时反复遇到的。它们的共同特点是：在选型阶段看起来都是"小事"，上线后都变成长期成本。
最典型的表述是："上了ERP，补货就不用管了。" 这类预期一旦形成，上线三个月后必然失望。
补货是"参数驱动的建议系统"，不是"自动执行的决策系统"。系统根据你给它的规则算出一个建议，规则对不对、参数新不新，取决于人。新品没有历史销量，促销期销量曲线异常，政策变动期整个平台的入仓规则都变了，这些情况下，系统的建议要么不准，要么不该被执行。
我的判断是：一个健康的补货系统，应该有30%左右的建议在生成后被人为调整过。如果调整率接近0，说明没人认真看；如果超过60%，说明参数或规则设置有问题。这个比例本身就是一个健康度指标。
这是我在开头那个断货案例里的核心问题。库存至少要分四层：可用库存、订单占用/平台锁定库存、在途库存、不良品/待处理库存。
把在途并入可用，会导致系统认为不缺货，实际缺；反过来，把平台锁定库存并入可用，会导致重复补货。两类错误方向相反，但根源一样，库存口径没分层。
网上流传最广的公式是"安全库存＝日均销量×补货周期"。这个公式的适用前提是：需求稳定、交期稳定、单一仓。跨境场景三个前提基本都不成立。
真实的参数里，至少要考虑：销量的波动率（不是均值）、补货周期的不确定性（海运时效波动可能达到±15天）、MOQ带来的最小起订量约束、装箱率、资金占用成本、仓储成本、以及断货的机会成本。
我的判断是：不要追求"一套正确的公式"，而要追求"参数能被快速调整"。旺季前把安全库存系数调高、淡季调低、新品单独设规则、清库存期直接关掉补货建议，这些操作能不能在系统里批量、简单地完成，比公式本身精细多少重要得多。
功能表上写"支持多仓管理"，但可能只是支持在不同仓库之间建两张库存表；写"支持智能补货"，但可能只是按固定公式算出一个数，不能配置约束条件。
判断方法很直接：让厂商用你的真实数据演示一个具体场景。比如"我有一个SKU在两个平台三个仓，其中一个仓有库容限制，请演示系统怎么给补货建议"。能演出来的，才是真能力。
这是最普遍、也最容易被原谅的误区。因为异常处理"每次都不同"，很多人觉得系统管不了，干脆继续用Excel。
结果就是：ERP里存的是标准流程数据，Excel里存的是真实业务数据，两者永远对不上。每个月对账要花几天，而且对不平。系统对异常的支持程度，决定了它能不能替代Excel；如果只能覆盖标准流程，那它最终只会变成Excel的另一个数据源。
把上面这些整理成可执行的判断标准，我用三个维度：哪些事必须交给系统、哪些事必须人工兜底、以及参数维护的成本能不能长期承担。
我做过一个粗略统计：在我接触过的卖家里，能够坚持每月更新一次补货参数的团队不到三成。大部分人的实际情况是，参数在系统上线时设好，之后半年到一年不动。
所以选型时我建议把问题倒过来问：如果参数半年不更新，系统会怎样？好的系统应该给出信号，比如某SKU的参数距今超过90天未更新时，在补货建议上打标提示。这个设计成本很低，但能避免大量"系统性错误"。
上面讲的是判断标准，这一章我用一个具体的工具来对照说明这些标准在系统里长什么样。以数跨境（官网：https://shukuajing.jiushuyun.com/?utm_source=seo&utm;_plan=est&utm;_unit=gys）为例，它是我在给中小跨境卖家做选型建议时会纳入对比的一类工具，下面按六个层来看它的采购补货链路覆盖情况。
需要说明的是：以下观察来自我在测试环境中的实际操作体验和与使用者的访谈记录，属于样本观察，不代表全量用户的统计结论。不同卖家的业务结构差异很大，落地效果会有明显不同。
我测试时最先看的是参数维护路径。很多系统的参数是分散在各SKU详情页里的，改一个SKU要点三到四层，批量维护几乎不可能。
数跨境这一类系统在做补货参数时，把安全库存天数、补货周期、MOQ、装箱率这些参数做成了可以按分类、按店铺、按SKU多层级配置的结构。实践意义在于：你可以给"家居类目"统一设一套参数，再对其中几个爆款单独覆盖，不需要逐个SKU点进去改。
这个设计看起来朴素，但它直接决定了参数能不能被持续维护。我的经验是：参数维护的单次操作时间如果超过5分钟，团队基本不会每周做；压到1分钟以内，才有机会形成习惯。
在采购执行这一层，我关注的是"建议数量能不能直接用"。测试中，系统在生成补货建议时会带上MOQ和装箱率的约束，输出的建议数量本身就已经是可下单的整箱数，采购只需要确认供应商和交期，不需要再回去手工算一遍。
另一个细节是采购单的拆分与合并。同一个供应商的多张请购单能否合并成一张采购单、不同交期的货能否拆成多批次跟踪，这两件事决定了采购岗每天是处理20张单还是5张单。
我在第一节说过，在途库存必须独立建模。测试时我专门查了在途状态的字段设计：一批货从供应商发出到入仓，中间能记录几个节点、每个节点能不能带时间戳、能不能记录部分到货。
这一点在实际业务里价值很高。比如1000件货分两批发，第一批600件已入仓、第二批400件还在清关，系统如果能分别记录，补货建议就能正确地把"已到600件"和"在途400件"区别对待。否则运营看到的是一个模糊的"在途1000件"，判断必然失真。
多平台多仓的卖家，最容易在这里翻车。同一个SKU在国内仓、海外仓、平台仓三处的补货逻辑完全不同：国内仓看生产周期，海外仓看头程时效和仓储费，平台仓看库容和入仓限制。
测试时我关注的是这三套规则能不能分别配置、能不能对同一SKU同时生效。如果系统只支持一套全局规则，多仓卖家就只能在系统外手工调整，这等于把最复杂的一段留给了Excel。
这一层是很多卖家在上线一年后才意识到重要性的地方。采购成本好归集，头程费用难分摊：一批柜子里有20个SKU，运费按什么规则分到每个SKU？按体积、按重量、按货值、还是按件数？规则不同，单个SKU的毛利能差出十几个百分点。
我做过一个粗略测算：如果一个卖家有500个在售SKU，头程费用没有按规则分摊，而是按采购金额比例一刀切，那么低货值高体积的SKU毛利会被系统性高估，高货值小体积的SKU毛利会被系统性低估。
预警是最容易被做成"摆设"的功能。系统里有一个"断货预警"，但它按什么口径触发、提前多久触发、推送给谁、以什么形式推，决定了这个功能有没有人看。
我在测试时关注的是预警粒度：能不能按SKU、按仓库、按平台分别设阈值；能不能区分"即将断货"和"已经断货"；能不能把"在途即将到货"的情况排除在断货预警之外。颗粒度不够的预警，用两周就会被全员静音。
这一章把第一章的12项能力逐项展开，每一项我都会回答三个问题：解决什么问题、什么情况下会失效、怎么验证。
解决什么问题：为补货建议提供需求侧的输入，并让参数可被批量维护。
什么情况下失效：新品无历史数据时预测失真；大促期销量曲线异常时预测偏高或偏低；参数长期不更新导致系统性偏差。
怎么验证：让系统用你过去6个月的真实销量做回测，看预测值和实际的偏差分布，而不是看它宣称的准确率。
解决什么问题：把理想补货量转换成能下单、能装箱、能凑柜的实际数量。
什么情况下失效：供应商MOQ随季节变化时；拼柜场景下多个SKU共用柜量时；装箱率因包装改版而变化时。
怎么验证：拿三个不同品类的SKU，看系统输出的建议数量是否已经满足MOQ和整箱要求，是否需要人工二次计算。
解决什么问题：减少从补货建议到采购单之间的手工转录。
什么情况下失效：同一供应商多批次交期需要拆单时；同一批次货来自多个供应商需要合并时；审批流与金额分级不匹配时。
怎么验证：模拟一次"两个供应商、三个交期"的采购场景，看系统需要几步操作。
解决什么问题：让交期延期能被提前发现，而不是到货日才知道。
什么情况下失效：供应商不主动更新状态时；节点靠人工录入而无提醒机制时。
怎么验证：看系统有没有对"超期未更新状态"的采购单做主动提醒。
解决什么问题：让在途库存有独立身份，让短装、破损、退运能被记录并回冲。
什么情况下失效：部分到货未拆分记录时；质检不合格品未单独建状态时；退运货物未重新进入在途时。
怎么验证：用"1000件分两批到、第二批短装50件"的场景，看系统怎么记。
解决什么问题：统一库存口径，支持不同仓、不同平台的补货规则差异化。
什么情况下失效：平台锁定库存未单独标记时；调拨在途未纳入在途统计时；多仓规则只能全局配置时。
怎么验证：调出一个同时在国内仓、海外仓、平台仓有库存的SKU，看三个仓的补货建议是否基于不同规则生成。
解决什么问题：避免补货建议撞上平台的库容上限或入仓限制。
什么情况下失效：平台政策变动期；库容数据未及时同步时。
怎么验证：确认系统是否支持手动录入或同步库容上限，以及补货建议是否会把上限作为约束条件。这里要特别提醒：各平台的库容和入仓政策变动频繁，任何写死的规则都可能过时，务必以平台官方最新公告为准。
解决什么问题：让SKU级毛利可计算，让多币种采购的账期和汇兑差可跟踪。
什么情况下失效：分摊规则单一且不符合业务实际时；汇率取值时点不统一时；应付与采购单未关联时。
怎么验证：选三个体积和货值差异明显的SKU，看系统能否按不同分摊基准分别计算。
解决什么问题：让异常在正确的时间、推给正确的人。
什么情况下失效：预警阈值只能全局设置时；预警不区分在途情况时；预警没有收敛机制导致全员静音时。
怎么验证：问清楚预警的触发条件、推送渠道、以及是否支持按角色分权限查看。
下面按三个阶段给出建议。判断自己属于哪个阶段，不要只看GMV，要看SKU数量、平台数量、仓库数量这三个指标。
这个阶段最容易犯的错是"提前上重系统"。我的建议是：先不要追求全模块，把库存分层和采购单可追溯这两件事做扎实。
这是最需要系统化的阶段，也是补货复杂度上升最快的阶段。核心矛盾是：SKU变多、仓库变多、平台规则变多，但团队人数增长跟不上。
这个阶段的复杂度已经超出"单个系统能不能解决"的范围，更多是数据治理问题。
选型建议的另一半是"明确不做什么"。下面四种情况，我会建议卖家放弃或推迟某些能力。
这四种情况下，更合理的做法是"系统出建议、人工做决策"，把自动化目标定在"提高建议质量"而不是"替代决策"。
12项能力全上，看起来是一次到位，实际上是给自己挖坑。原因很简单：能力之间有依赖关系，前置能力的数据不准，后置能力就是空转。
合理顺序是：库存分层 → 在途建模 → 补货建议 → 采购执行 → 费用分摊 → 异常与看板。前两步是所有后续能力的地基，如果库存口径不对，后面全部白搭。
我的判断是：订单、库存、采购这类标准化程度高的模块，不值得自研；但与你的业务模式深度绑定的分配规则，可以考虑在标准系统上做配置或二次开发。
自研的真实成本不在开发，在维护。汇率接口、物流轨迹接口、平台政策变化，都需要持续维护人力。除非你的业务规模已经能支撑一支专职团队，否则自研的隐性成本会远高于预期。
我会给出三个信号：一是团队每周花在数据核对上的时间超过一天；二是出现了"系统里查不到、必须去Excel里找"的关键数据；三是业务模式发生了结构性变化，比如从单平台扩展到多平台、从国内仓扩展到海外仓。
三个信号出现两个，就该认真评估换系统或补系统了。
最后给一套我自己在选型时用的验证方法。这套方法不需要厂商配合做定制演示，用你的真实数据就能跑。
导出你过去6个月的销量、库存、采购记录，让系统按当时的参数生成补货建议，再和实际发生的补货比对。重点看的不是"建议准不准"，而是"偏差出现在哪些SKU上、有没有规律"。如果偏差集中在某一类SKU上（比如高波动品类），说明模型对这类场景有系统性缺陷。
人为制造几个断点场景，看系统怎么反应：
这三个测试能快速暴露系统是"真算"还是"假算"。
让厂商演示一次"批量修改200个SKU的安全库存天数"的完整操作，记录点击次数和耗时。如果超过5分钟，就要认真考虑这个系统的参数会不会被长期搁置。
准备五个异常场景，让厂商演示系统如何处理：短装、部分到货、清关延误、平台拒收、采购退货。每个场景只需要看两件事：系统能不能记录、记录之后补货建议会不会正确更新。
回到开头那个断货11天的案例。事后我们复盘，问题的根源不是那款SKU，而是全公司对"库存"这个词的理解不一致：运营理解的库存是能卖的货，采购理解的库存是系统里显示的数量，仓库理解的库存是货架上和柜子里的实物。三个理解之间没有对齐，ERP只是把这个裂缝放大成了11天的断货。
所以我对"ERP跨境电商能力清单"这件事的最终判断是三句话：
第一，不要把清单当成功能对比表，把它当成数据链路核查表。每项能力都要问一句：它的输入从哪来、输出到哪去、哪一段断了会导致建议失真。
第二，不要期待自动化替代判断，要期待自动化提高判断质量。补货系统最有价值的地方不是给出一个正确答案，而是在正确的时间把正确的数据摆在你面前。
第三，不要按规模选能力，按瓶颈选能力。同样12项能力，SKU少的时候你可能只需要做好三件事；SKU多起来之后，之前不重要的在途建模和费用分摊会突然变成刚需。
如果你现在就打算做一次自查，我建议按这个顺序走一遍：先画一张自己公司的采购补货流程图，从"补货需求产生"画到"货款结清"，标出每个环节的数据从哪里来、交给谁；然后在这张图上标出三个东西，你目前用Excel补位的地方、每周花时间最多的异常类型、以及系统里查不到的关键数据。这三个标记的位置，就是你该优先覆盖的能力项。
画完这张图再去对系统，会比拿一张功能清单问销售高效得多。你也可以把这张图里标出的断点环节留言出来，我可以按不同阶段给一些具体的取舍建议。
我们公司从 Excel 转到 ERP 之后，我发现系统给的补货建议经常和实际差很多，运营说该补、采购说不用补，两边吵得不可开交。我一开始以为是预测算法不行，后来才怀疑是底层数据根本没接全。
先别怀疑算法，先查数据链路。一份不失真的补货建议，输入至少要有五项：一是历史销量与预测销量，要按渠道、按仓分开，不能只算总量；二是当前可用库存，即扣掉已被订单占用、被平台锁定、质检未放行的部分；三是在途库存，且要能区分已下单未发货、已发货在途、已到港未上架这几种状态；
四是待发货订单与预售订单的实际占用；五是补货周期，包含供应商生产天数、头程运输天数、到仓上架天数三段，而不是一个笼统的备货周期。判断方法很简单：随便挑一个 SKU，手工把这五项数字列出来，和系统建议对比，差在哪一项就是哪一项没接好。多数所谓预测不准，其实是可用库存和在途库存的口径没分清。
我搜到的文章基本都写安全库存等于日均销量乘补货周期，我照着设完以后，旺季照样断货，淡季又压了一堆货。我一直不确定是公式错了，还是我参数用错了，也没人告诉我该按什么口径回测。
公式本身没错，但它只是参数框架，不是答案。日均销量乘补货周期只解决了周期内要卖多少，没解决波动和约束。实操上建议拆成四步：第一，先算出补货周期，按最慢的那一档算，不要按平均值算；
第二，用近 8 到 12 周销量算出波动幅度，波动越大，安全库存要按更高分位（比如覆盖九成需求）来放，而不是按日均值一刀切；第三，把约束条件加进去，供应商 MOQ、装箱率、整柜起订量会直接顶掉理论最优值，必须取整到实际可下单量；第四，按品类分别设，不要把全店设成一套参数。
参数还必须定期回测，把上一周期的预测和实际销量拉出来对一遍，偏差持续偏一个方向的，说明该调了。新品、促销期、平台政策变动期，这四步都不适用，必须人工覆盖。
我们上线 ERP 的时候，老板的想法是补货点一下按钮就行，结果真跑起来发现，一旦全自动就出事，一旦全人工又退回到 Excel。我一直在找这条线到底该划在哪，也怕划错了背锅。
我的划分标准是：规则稳定、频率高、单笔金额小的交系统；规则会变、频率低、单笔金额大或不可逆的留人工。可以自动化的包括库存状态计算、可用与在途与锁定库存分列、补货建议生成、请购单到采购单的转录、到货差异登记、常规断货与滞销预警、账期和应付提醒。
必须人工兜底的是新品首单、大促备货量、供应商谈判与替换、交期异常的处理决策（催货、改空运还是取消）、超阈值的大额采购审批、平台库容或入仓政策变动期的补货调整。落地做法是给系统设阈值加例外机制：金额、数量、变动幅度在阈值内自动执行，超出阈值强制转人工审批，而不是二选一。
判断自动化有没有做对，看一个指标就够：上线后采购每天在系统里手工改建议的次数，次数没降下来，说明规则没配好，不是功能不够。
我去看了几家演示，每一家都说自己覆盖采购补货全流程，界面也都挺好看，但演示数据都是他们提前准备好的。我不知道该怎么判断哪家真能用，上次就吃过一次亏，功能表上有的东西，实际用起来还得靠人工补位。
不要看演示，要用你自己的数据测。做法是选三到五个有代表性的 SKU，比如一个稳定款、一个季节款、一个多仓分销款，把它们近三个月的销量、库存、在途、采购单导进去，让对方现场跑一遍补货建议，然后你拿自己 Excel 里的手工计算结果对。
重点看四个地方：一是可用库存的口径，能不能把订单占用、平台锁定、质检未放行分开；二是在途库存能不能分状态查询，而不是只有一个在途数量；三是多平台多仓能不能配不同补货规则，还是只能全店一套；四是出异常时，短装、延期、退运能不能登记并回写到补货建议里。
另外，凡是听到效率提升百分之多少、预测准确率百分之多少这类数字，都要问一句是用谁的数据测出来的，没有可追溯来源的一律不作为选型依据。最后加一条硬性检查：问清楚上线后哪些参数需要你们自己维护、多久维护一次，需要人工维护的参数越多，实际能用起来的门槛就越高。
读者评论
在途库存混入可用库存这个坑太真实了。我们去年也是爆款断货，查了半天才发现系统把海运在途的货算成了可售，白白少补了一个月的量。库存分层这件事，选型时不问清楚，上线后就是真金白银的损失。
异常处理占采购岗一半工时这点很有共鸣。常规补货其实系统跑一遍就行，真正耗人的是供应商短装、延期、清关卡住这些事，而这些恰恰是多数ERP最弱的地方。选型时演示的都是标准流程，上线后天天填Excel。
补货建议30%左右被人为调整算健康这个判断挺有启发。我们之前一直追求系统自动算出来就照做，结果新品和促销期老是出问题。后来发现参数没人维护才是根因，安全库存系数旺季前得手动调，指望系统一劳永逸不现实。
让厂商用真实数据演示具体场景这招实用。功能对比表上写得天花乱坠，什么多仓管理、智能补货，实际演示一个'两平台三仓其中一仓有库容限制'就露馅了。清单按决策链来组织比按模块列功能确实更容易定位自己的断点。