案例 19 · 消费品研发与包装

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我把问题拆成两个方向：流程自动化和决策高质量化。
比如一个需求提交给研发之前，有些东西其实不需要人来判断。原料有没有、成本有没
有可能达到、一些基础规则是否满足，这些都可以提前检查。另一方面，真正需要产品
经理、研发人员做判断的地方，则应该让AI把历史成功或失败的经验找回来，帮助他们
做更充分的决策，把最终判断交给人。
我理解的FDE视角，是先看业务到底在哪里损耗了信息、经验和人的判断力，再决定AI
能做什么。
Q2：在你参与之前，这个问题过去是怎么解决的？
过去的方式有它的合理性。
消费品企业已经有很多SaaS系统，也有很多成熟的业务流程。企业会购买不同的
SaaS，分别服务研发、生产、渠道等单点环节。
这种方式在过去是有效的，因为它至少解决了“信息有没有记录”的问题。但它有一个
天然的限制：系统记录的是结果，人负责输入信息。
只要信息需要人主动输入，就一定会发生损耗。而消费品业务偏偏有大量非结构化的信
息，是表单很难承载的。单点SaaS产生数据孤岛，要再花大精力去建设数据中台；所以
过去的SaaS解决的是上一阶段的问题。
当业务规模变大、SKU不断增加之后，真正的问题从“有没有系统”变成了“整个链路上
的上下文能不能流动起来”。
以包装开发流程为例，这个问题特别典型。
一个产品研发出来之后，包装还需要经过审核。随着SKU增加，待审核包装不断堆积，
排队等审核。
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