概览
销售按目标做预测。生产按自己能造多少来排产。财务按向董事会承诺过的数字编预算。同一个季度三个数字,而组织的解决办法是让每个部门各按各的行事。
后果落在别处。生产按保守的数字备货,销售真做出来时供不上;或者按乐观的数字备货,多出来的东西在仓库里躺一年。无论哪一种,成本都出现在与「造成它的那份预测」不同的部门里,而这恰恰是没人去修它的原因。
本该解决这件事的共识会议,是靠权威解决的——最资深或最自信的人赢——而不是靠「谁以前更常说对」的证据。
那份证据是存在的。每一份预测都有一段相对于实际的历史,而且通常在同一个方向上、以差不多的幅度偏离,按产品、按团队都是如此。一份连续八个季度乐观 18% 的预测不是预测,它是一个带着已知修正系数的目标。没有人去应用这个修正,因为没有人量过它。
这个智能体把它量出来,展示各份计划在哪里分歧,并把每一处分歧的后果折算成缺货或积压。它不设定任何计划,也不锁定任何生产——那是一项带有它看不到的商业背景的决定。
价值
靠证据而不是靠资历达成共识
这是那场会议唯一能改善什么的方式。
偏差一被量出来就能修正
通常是可得的最大一次准确度提升。
让成本变得可见
出现在真正会承担它的那个部门。
功能说明
量出每份预测自身的偏差
连续八个季度乐观 18%,那不是预测,是一个带着已知修正系数、却没人去用的目标。
展示各份计划在哪里分歧
按产品、按期间来看,而不是用一个把一切都掩盖掉的公司级总差额。
为分歧定价
每一处分歧折算成缺货或积压要花多少钱。这就是能结束会议的那个数字。
指出在哪里该信哪份预测
历史准确度因产品而异。同一个团队在一条线上可靠,在另一条线上就不可靠。
找出从不变动的预测
每个周期都原封不动重复的数字是一个占位符,不是一份计划,它会被当作占位符对待。
不设定任何计划
它没有通往计划系统的通道,也不锁定任何生产、采购或产能。
这会改变什么
这会如何改变你的一周
- 它接手的工作
- 把销售、生产和财务的预测与它们各自的历史准确度对照起来。
- 目前由谁完成
- 一场共识会议,由最资深或最自信的人来定。
- 多久一次
- 每一个规划周期。
- 通常的人工投入
- 偏差必须按来源、按产品、跨多个期间量出来。
为什么偏偏是运营。一份连续八个季度乐观 18% 的预测,是一个带着已知修正系数的目标,而没人去用它,因为没人量过它。成本还落在与造成它的那份预测不同的部门里。
无人值守运行
由你或某个事件启动,然后自行完成。没有什么需要等人坐到工位前。
每一次都是同一标准
第两百件与第一件用同一把尺子衡量。一致性正是人做不到长期保持的部分。
它无法自行采取行动
需求计划对账代理 没有任何发送、支出或承诺的途径。正是这个限制,让依据它的输出行动是安全的。
运行方式
该智能体通过 PROMIVO 运行时在服务器端运行。每次运行都会逐步记录,每次工具调用在执行前都会进行权限检查。
- 1输入按智能体的输入结构进行校验
- 2模型claude-opus-5,并自动回退
- 3工具extract_structured_data
- 4权限自动执行 READ 级操作;更高的等待你批准
- 5输出符合输出结构的结构化结果
- 6日志记录 token、耗时和每一个步骤
演示
演示数据Illustrative sample output, abridged.
输入
{
"horizon": "Q4 2026",
"currency": "USD",
"forecasts": [],
"minimumTrackRecord": 6
}输出
{
"escalate": true,
"disclaimer": "An analysis of your own forecasts against your own actuals. No plan has been set or published, no production, purchase or capacity committed, no service level recommended, and bias-corrected figures are existing forecasts with measured error applied rather than independent forecasts.",
"divergences": [
{
"period": "Q4 2026",
"spread": "Sales 41,000 · Finance 36,000 · Operations 31,000",
"product": "Product A",
"unitsApart": 10000,
"costIfWrongEitherWay": "Building to Operations and Sales being right costs 340,000 in stockouts. Building to Sales and Operations being right leaves 10,000 units held for roughly a year at 61,000. Both numbers land in departments that did not produce the forecast."
}
],
"biasBySource": [
{
"source": "Sales",
"product": "Product A",
"direction": "optimistic",
"consistency": "consistent-correctable",
"periodsMeasured": 8,
"magnitudePercent": 18.4
},
{
"source": "Operations",
"product": "Product A",
"direction": "conservative",
"consistency": "consistent-correctable",
"periodsMeasured": 8,
"magnitudePercent": 9.1
},
{
"source": "Sales",
"product": "Product C",
"direction": "unbiased",
"consistency": "noisy-not-correctable",
"periodsMeasured": 8,
"magnitudePercent": 2.1
}
],
"biasCorrected": [
{
"note": "Sales corrected for its measured 18.4% optimism gives 33,500. Operations corrected for its 9.1% conservatism gives 33,800. Both existing forecasts, with their own measured error applied — not a new forecast. They agree once the bias is removed, which is the finding.",
"product": "Product A"
}
],
"mostReliableBy": [
"Product B: Operations has been within 4% for eight periods. Product C: Sales, where Operations has been erratic. Reliability is not uniform across the range."
],
"escalationReason": "Product A forecasts are 32% apart with a priced consequence above threshold, and one source shows 18.4% consistent bias.",
"unchangedForecasts": [
"Product D's finance number has been identical for three cycles. That is a placeholder and should not carry equal weight in the meeting."
],
"insufficientTrackRecord": [
"Product E launched two quarters ago. No bias correction is applied to it."
]
}使用条件
集成
无需集成。
开始之前
- 按来源、产品和期间的各份预测
- 各份预测对应的往期实际值
- 缺货成本和积压持有成本,如果你有的话
- 需要 全量访问 套餐或更高
使用场景
共识会议之前
分歧、历史准确度,以及每一处的代价。
缺货或呆滞报废之后
是哪份预测造成的,以及当时是否已知它有偏差。
新产品规划
在可比的上市中,哪些预测曾经可靠。
年度规划
经偏差修正的基线,而不是「去年加个百分比」。
价格
常见问题
它会产出自己的预测吗?
它产出的是每一份现有预测的偏差修正版本——就是那份预测,加上它实测的历史误差——并明确标注为此。它不会再造第四个数字去和另外三个吵架。
它会锁定生产或采购吗?
不会。它没有通往计划系统的通道。锁定产能或库存是一项带有它看不到的商业背景的决定。
它会评判哪个团队预测得差吗?
它按预测、按产品报告实测偏差,把它当作流程的属性而不是人的属性。销售预测本来就是一个目标,说它有偏差,是在描述它的用途。
评价
客户运行过该智能体后,评价功能将开放。
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