核心用法
inventory-reorder-calculator 是一款面向电商运营和供应链管理的实用计算工具，专注于解决"何时补货、补多少"的决策难题。它通过结构化交互收集关键业务参数（当前库存、日均/周均销量、供应商 lead time、MOQ、安全库存目标等），运用经典库存管理模型（ROP = 提前期需求 + 安全库存）生成可落地的补货建议。
显著优点
1. 决策框架完整：不仅输出数值，更强调先明确风险目标（不断货优先 vs 现金流优先），再选择计算逻辑，避免"公式正确但方向错误"。
2. 风险量化意识：主动区分 lead time 固定值 vs 波动区间，支持季节性、大促、现金约束等现实因素，输出风险区间而非单点预测。
3. 可复用资产：生成 Python 脚本作为交付物，方便运营团队固化计算逻辑，实现从"一次性咨询"到"可持续工具"的转化。
4. 交互式澄清机制：计算前强制确认 5 项关键假设（safety stock 设定习惯、lead time 波动认知、MOQ/现金/季节约束等），显著降低误用概率。
潜在缺点与局限性
- 数据质量依赖：需用户准确提供销量预测和 lead time 数据，若输入为拍脑袋估算，输出可靠性同步下降。
- 模型简化：采用经典安全库存模型，未内置需求分布拟合（如正态/泊松分布参数估计），对长尾 SKU 或极端波动场景可能低估风险。
- 无实时对接：需手动输入数据，未与 ERP/OMS 系统直连，高频决策场景下效率受限。
- MOQ 处理较粗：提及 MOQ 约束但未说明具体优化算法（如整数规划），复杂多 SKU 联合补货场景覆盖不足。
适合人群
- 年销千万级以上的电商运营负责人，SKU 数量多、供应链分散
- 处于高速增长期或季节性波动明显的品牌（如大促前备货决策）
- 供应链 lead time 不稳定、需建立补货 SOP 的中小团队
- 希望将运营经验沉淀为可量化工具的从业者
常规风险
1. 过度精确幻觉：用户可能将输出数值当作"正确答案"，忽视"假设表"中的不确定性，导致僵化执行。
2. 季节性盲区：若用户未主动提供大促/季节参数，模型默认沿用历史均值，可能严重低估峰值需求。
3. 安全库存悖论：建议的安全库存水平若未经过服务水平（service level）与资金成本的权衡，可能偏向保守或激进。
4. 脚本维护成本：交付的 Python 脚本需团队具备基础技术能力维护，否则易沦为一次性文件。
> 使用建议：将其定位为"决策辅助+知识转移"工具，而非黑箱优化引擎；关键 SKU 建议结合 ABC 分类和模拟仿真交叉验证。