一个香港电商老板，用 AI 把补货时间从 5 小时压到 2 小时
Ricky 在香港经营一家宠物健康用品电商 Vetmacy，团队一共 3 人。他每天最重要的工作之一，是搞清楚哪些商品缺货、需要补多少、向哪家供应商下单。这件事听起来不复杂，但 Ricky 每天要花 4 到 5 个小时。
他的数据散落在四个地方：库存在 ERP，销量在电商后台，供应商报价在邮箱 PDF，沟通记录在即时通讯软件。四套系统互不相通，全靠人工搬运。
2026 年 3 月底，Ricky 开始用 WorkBuddy。四个月后，这套流程被拆成两个环节，逐步自动化。
缺货监控：从 30 分钟到 1 分钟
以前，Ricky 每天要从邮箱、ERP、电商后台下载数据，手动找出缺货商品，生成清单，再通过即时通讯软件通知团队。整个过程 30 到 45 分钟，逐行核对，容易漏。
现在，他配置了一个自动化任务，每天固定时间运行：
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自动读取各渠道库存和销售数据 -
生成缺货清单，包含条码、名称、缺货天数 -
推送到团队群组，同时写入电子表格存档
每次运行 1 到 3 分钟，人工介入几乎为零。
这并非让 AI 回答一个问题，而是要让一项任务在没人发指令的情况下自主启动、执行。
补货决策：从 4 小时到 2 小时以内
知道缺什么只是第一步。每款商品补多少、向谁下单、何时下单，才是真正费脑子的部分。需要同时看销量走势、周转天数、供应商报价、最小起订量、资金状况。这些数据同样分散在各个系统里。
以前，Ricky 公司有一位员工专门干这个：从各个系统提数据，手动汇总成决策表格。连同缺货监控，整套流程每天 4 到 5 小时。
现在 WorkBuddy 承担完整链路：
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自动读取 Google Sheets、邮箱 PDF、即时通讯软件、ERP 里的需求和报价 -
基于销售速度和库存计算建议补货量，匹配供应商起订规则 -
生成订单草稿，推到邮箱和团队群组供审阅 -
团队确认后，通过 API 写入 ERP，生成采购订单
日均耗时降到 2 小时以内。
两个关键瞬间
效率提升之外，Ricky 提到两个让他意外的时刻。
一次，他计划给一款热销商品追加两到三成补货量，凭经验觉得够了。WorkBuddy 分析近几周销售后认为不够，因为销量在持续加速。Ricky 采纳了建议，调成更激进的策略。后来证明，如果按原计划，补货周期内会断货。
另一次，WorkBuddy 提醒几款产品销量异常增长，偏离正常波动范围。Ricky 核查后发现是旧数据重复计算。如果没有这个提醒，按错误数据补货，很可能积压库存。
这两件事让 Ricky 觉得 WorkBuddy 不像普通工具：它会结合数据做判断，还会拦住风险。
小团队能借鉴什么
Ricky 的案例有三个值得注意的点。
第一，不追求系统完美。他没有替换掉邮箱和即时通讯软件，而是让 AI 去适配现有流程。读取 PDF、识别手写单据、对接 ERP，全都发生在原有协作方式之上。
第二，把重复劳动压缩到接近零，但保留人工确认。订单草稿仍需团队审阅，API 写入前有人点头。自动化不是无人化，是把人挪到核心判断环节。
第三，记忆系统起的作用比想象中大。四个月 177 次迭代，WorkBuddy 记住了不同品牌的起订规则、季度变化、不计入起订金额的产品清单。下次不再重复交代。沉淀下来的领域知识，是后续异常检测的基础。
对于同样数据分散、人手有限的小团队，这个案例给出了一条可行路径：先找最耗时、最机械的那件事，把它自动化，再逐步扩展。