AI供应链优化+AI门店排班：蜜雪冰城降本20%、瑞幸提效的AI商业落地实战

你夏天买奶茶排队的时候有没有想过，店家怎么总能备足原料还不浪费？就拿蜜雪冰城来说，全国四万多家店每天要消耗多少柠檬、珍珠？要是全靠人工算，估计得累死不少人吧？但人家现在靠 AI 把这事儿玩明白了，你敢信？

小索奇发现啊，他们家供应链中心藏着个 "智能大脑"。就拿柠檬采购来说，AI 会扒拉过去几年的销售数据，看看夏天草莓芒果茶卖得多火；再瞅瞅天气预报，高温天销量肯定涨三成；甚至连学校周边店周末需求大，写字楼店工作日忙这种细节都算进去。这么一分析，采购多少原料心里就有数了，2023 年他们买了 11.5 万吨柠檬，成本居然比同行低了 20% 还多。说白了就是 AI 能算准每家店每天要多少料，既不缺货让顾客空跑，也不囤货浪费钱，这操作是不是很秀？

说到这儿可能有人会问，同样是用 AI 管供应链，为啥瑞幸的玩法不一样？他们家更绝，直接盯着用户差评干活。顾客说 "这咖啡太苦"，AI 马上捕捉到关键词，转头就建议少进这款豆子；哪种豆子好评多，采购量立马往上提。就靠这套逆向操作，瑞幸不仅库存周转快了，2021 年营收还暴涨了 97.5%。你看，同样是 AI，一个盯着库存表，一个盯着评价区，这思路差异还真大。

其实不止供应链，现在连门店排班都靠 AI 算。学校周边店上下学时段忙，商圈店晚上人多，这些规律 AI 摸得门儿清。系统自动生成排班表，哪个时段该加人，哪个时段能少排点，算得比店长还精。瑞幸就靠这招，高峰时单人出品效率能到 1.33 杯每分钟，比行业平均水平高不少。这工作效率提上来了，员工不用瞎忙，顾客也不用久等，简直双赢啊。

说白了就是把销售数据、天气情况甚至周边人群画像都喂给 AI 模型，让机器自己找规律。现在的大模型可聪明了，不光能处理文字，连图像音频都能分析。就像 OpenAI 新推的超级助手，不光能安排日程写邮件，连复杂的数据分析都能搞定。前面提到的这些 AI 应用，其实都是大模型在行业里的落地，从简单工具变成了能帮人做决策的协作者。

不过这里有个有意思的点，同样是 AI 管供应链，为啥蜜雪冰城盯着库存，瑞幸盯着差评？其实这就是 AI 落地的关键 —— 得结合自家生意的特点来。卖平价奶茶的控成本是王道，做精品咖啡的抓口味更重要，你看，没有万能的 AI 方案，适合自己的才管用。

现在不光是大公司在用 AI 降本增效，小索奇发现连开小餐馆的老板都开始用 AI 算账了。有个开面馆的朋友说，自从用了 AI 排班系统，人力成本降了一成，员工还不抱怨加班了。这背后的逻辑其实都一样：用机器干那些重复又费脑子的活儿，人就专心搞服务搞创新。

你们公司有没有试过用 AI 解决实际问题？是像蜜雪冰城那样优化库存，还是像瑞幸那样分析用户反馈？效果怎么样？欢迎在评论区聊聊，说不定你的经验能给别人启发呢。

毕竟 AI 再厉害，最终还是得帮人解决问题才行，对吧？