《AI协同供应链调度困局：从需求拆解到落地增效的全流程实践》

接手某制造业企业的供应链智能调度系统升级项目时，团队面临的是典型的“legacy系统重构+业务需求激增”双重挑战。原有系统是5年前的单体架构，负责衔接采购、仓储、物流三大环节，却深陷“三流割裂”的泥潭：信息流滞后直接导致30%的调度指令基于“过时库存”生成，去年双十一期间，因采购部门未及时获取仓储库存不足的信息，超量采购了500件某型号零部件，最终积压在仓库造成近20万元资金占用；决策流固化让调度规则调整异常艰难，此前业务端为配合季度促销提出“订单金额超50万优先发货”的需求，技术团队耗时2周修改2000多行核心逻辑才完成迭代，错过促销活动前的最佳上线窗口期；响应流迟缓则让物流异常处理陷入被动，上个月有3辆运输车辆因高速拥堵延误，人工排查路况、调整调度方案耗时4小时，导致12笔订单逾期交付，客户投诉率环比上升15%。更严峻的是，业务端要求在10周内完成重构，同时新增“动态规则配置台”“异常预警看板”“多维度调度报表”三大功能—按传统开发节奏，仅梳理原有系统的“采购-仓储-物流”数据流向、拆解需求模块就需3周，后续编码、测试、联调更是难以按期完成。为此，我们放弃“纯人工堆人力”的思路，构建了“AI工具矩阵+人工决策”的协作闭环：以Cursor为核心编码协作工具，搭配Tabnine（实时代码补全与逻辑推演）、Diagrams AI（流程可视化与架构生成）、DeepCode（代码质量与性能风险分析）、ChatGPT-4（需求拆解与技术文档生成）、Codeium（隐性经验转化为可复用模板），核心目标是“用AI承接‘规则性、重复性、校验性’工作，让人聚焦‘核心决策、复杂逻辑设计、业务价值对齐’”。

需求拆解阶段的核心难题，在于业务语言与技术逻辑之间的“断层”—业务方口中的“智能调度”，起初只是模糊的“要根据库存、订单紧急度、物流成本自动调整发货顺序”，既未明确“紧急度的量化标准”，也未界定“成本最优的计算维度”。传统开发模式下，这类需求往往需要3-5轮反复沟通才能落地，仅梳理“需求澄清清单”就需1周时间。为打破这一僵局，我们将ChatGPT-4作为“对话式拆解助手”，首先输入初步需求，AI立即生成了包含12个关键问题的清单，比如“紧急订单的优先级是否需区分‘交货期紧迫度’与‘客户等级’？若区分，权重如何分配？”“物流成本计算是否需纳入‘燃油价格波动系数’