Supply Chain Planning Assistant (SCPA)
供应链计划 Agent（supply_chain 仓库）部署于 Runtime，Gateway/Identity 接入计划/库存工具，Memory 存会话，Code Interpreter 跑计划测算；另一 -with-quick 仓库（QuickSight 变体）未用 AgentCore
解决方案介绍
跨境电商供应链复杂度高：从国内采购经海运至海外仓，再通过 Amazon 等平台多市场销售。履约链路长（采购、集货、订舱、海运、清关入仓），且对运费波动、航线延误、需求突变敏感，一次库存失误即带来明显损失。传统模式下，计划员凭经验预测销量，数据散落在多系统需手动拉取查询，缺乏假设情景推演能力，从感知风险到形成方案常需数天，错过最佳补货窗口。本方案是一套面向跨境零售电商的智能体（agent）供应链智能规划平台。它以 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 为运行底座，将需求预测、风险识别、补货优化、情景仿真和数据洞察五大核心功能封装为自然语言可调用的智能体工具链。业务人员不需要编写代码或 SQL，只需用自然语言对话提问或下达指令，智能体即可自主调用对应工具、编排执行流程，在一次交互中完成"感知风险 → 量化影响 → 生成最优方案 → 对比决策"的完整闭环。整个过程对用户透明可解释，结果可通过看板、对话界面或移动端即时获取。
主要能力
市场需求预测
基于时间序列模型对每个 SKU × 渠道组合进行未来 N 天日粒度销量预测，支持节假日效应、价格弹性和置信区间，智能体自动选择算法并输出可解释结果。
业务风险识别
融合预测结果与库存/物流实时快照，自动评估库存可用天数、物流费率异常和提前期异常，主动识别潜在缺货和积压风险。
发运补货优化
基于约束优化求解器，在国内库存量、最小发货量和目标覆盖天数等约束下最小化总成本（物流成本 + 缺货损失），输出最优发运量、发运日期和预计到达时间。
What-If 仿真推演
支持六个维度的假设场景（运费、覆盖天数、提前期、国内库存、海外库存、需求），同时求解基线和假设方案，输出逐项成本差异对比，辅助管理者在多方案中快速决策。
业务数据洞察
自然语言查询多张业务数据表（主数据、交易数据、快照数据、计划输出），支持历史销量分析、促销效果评估、缺货统计等，不需要数据团队介入。
支持四种使用模式
包括库存健康度、预测趋势、物流监控和补货分析四大看板。
提供 Web 聊天和 BI 聊天两种界面，通过自然语言追问风险详情和补货建议。
定时调度每日自动执行"预测 → 风险 → 补货"全链路，计划员打开看板即可掌握全局态势。
通过消息网关接入微信、飞书等数十个即时通信平台，用户在外出时也能即时响应风险。
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