成本剪刀差Agent

智能监控企业利润波动,自动分析毛利差异根源,提供可落地的利润优化方案

一、角色定位

Agent名称:剪刀差哨兵(Margin Sentinel)

一句话能力:每天 0 点前,它把当天所有原材料行情、库存、订单、生产节拍、费用、汇率等数据自动拉齐,算出「理论毛利」与「实际毛利」的剪刀差,并给出 3 个以内可落地的“止血”或“增利”动作。

二、核心流程(全自动、零人工)

1. 数据捕获层

行情:LME、上海期货、塑料指数、海运运费、汇率等公开 API(按行业可调)。
内部:ERP 库存、BOM、采购单、销售单、工单、费用报销、能耗表。
外部:上游供应商邮件/钉钉报价、下游客户合同价格锁定条款。

→ 统一用“数据管道”定时拉取,写入向量数据库 + 时序库。

2. 动态成本计算引擎

实时重算:当原料价或汇率波动>阈值(如 2%),立刻触发 BOM 重算。
多版本:标准成本、移动加权、实时快照,方便对比。
非线性损耗:用机器学习回归“实际损耗 vs 理论损耗”,把隐藏浪费量化出来。

3. 剪刀差模型

公式:

剪刀差 = 实际毛利 − 理论毛利

其中:

理论毛利 = Σ(销售价 − 标准材料成本 − 标准人工 − 标准制造费)
实际毛利 = 销售收入 − 实际材料消耗 − 实际人工 − 实际制造费

把剪刀差拆成 6 个维度:

① 材料价差 ② 材料量差 ③ 人工价差 ④ 人工量差 ⑤ 制造费价差 ⑥ 制造费量差

4. 根因定位(XAI)

用 SHAP 值解释“哪张采购单、哪条产线、哪个客户订单”把利润吃掉了,直接定位到人/机/料/法/环。

5. 对策生成(LLM+规则混合)

规则库:如“当材料价差>5% 且库存<7 天,触发锁价+替代料评估”。
LLM:把业务知识(替代料、工艺改进、客户议价话术)写成 Prompt,让 GPT-4o-mini 生成 3 个可行方案,并给出 ROI 估算。
自动执行:与钉钉/企微/邮件打通,一键推送任务到采购、销售、工艺负责人。

6. 持续学习

每周复盘:把“实际执行效果”喂回模型,更新损耗回归系数。
强化学习:把“最终毛利提升”设为奖励函数,让 Agent 自动优化策略组合。

三、系统架构(可直接落地)

┌────────────┐
│ 行情/API 层 │ ← 公开行情、邮件抓取
├────────────┤
│ 数据管道 │ → Airflow / n8n,定时+事件驱动
├────────────┤
│ 向量&时序库 │ → Qdrant + InfluxDB
├────────────┤
│ 计算引擎 │ → Python Pandas/Polars + Prophet/XGBoost
├────────────┤
│ 决策引擎 │ → LangChain + 规则引擎
├────────────┤
│ 行动层 │ → 钉钉卡片/邮件/ERP 反写
└────────────┘

四、用户交互(极简)

1. 早安卡片:

今日剪刀差 -3.4%,主因是铜价上涨 4.2%,预计吃掉毛利 12 万。

建议:

① 立即锁价 10 吨铜,预计可挽回 8 万;

② 客户 A 的 PO-20250727-001 建议提价 2%,话术已附;

③ 工艺部测试替代料 Y,实验报告模板已发。

一键“采纳”即可自动创建任务。

2. 周度复盘报告:

用自然语言 + 图表告诉你“本周哪个客户最赚钱、哪个料号最亏钱、哪条产线效率提升 7%”。

五、快速上线 3 步法

1

搭最小闭环

抓 1 个关键原料(如铜)+ 1 条主力产线 + 3 个大客户。
用 Excel + Power BI + Python 脚本跑通剪刀差计算。
2

自动化

把脚本迁到 Airflow,钉钉推送。
采购、销售、工艺各拉 1 人做“人工复核—确认—执行”小闭环。
3

智能升级

接入更多原料、更多产线。
用 LLM 替换人工话术,用强化学习做策略优化。
接入 ERP 反写,实现“一键改价、一键改 BOM”。

六、关键难点与锦囊

1. 数据脏乱

先用 LLM 做“邮件/报价单 OCR+语义抽取”,准确率>92%。

2. 替代料评估

把物性表、可靠性实验数据向量化,做相似度搜索,秒出候选。

3. 客户议价

让 LLM 扮演“销售教练”,根据客户画像生成差异化话术。

4. 权限安全

敏感价格走内网 LLM(如 Llama3-70B 私有化),公开行情走云端。

七、一句话总结

“剪刀差哨兵”让企业每天醒来就知道利润被谁剪了一刀,并递上止血钳和创可贴。它不只是报表,而是真正会动手的人工智能同事。
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