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InSpark Demo：生鮮/批發報廢前調度 Risk Board
假資料 demo。把生鮮庫存當成「會隨時間貶值的交易部位」：每一批貨都有鮮度、溫度、客戶需求、路線容量與報廢風險。目標不是多一張庫存表，而是讓批發老闆今天少報廢一批貨、少錯過一個清庫窗口。
老闆早上 3 分鐘看這裡
決策面：現在要全價出、折價出、替代給哪個客戶、改哪條車路線，還是提早報廢避免冷鏈/客訴風險。
假批次風險清單
點一批貨，看 InSpark 如何把庫存老化轉成可執行的調度決策。
調度建議
可做動作
核心假設：生鮮批發的痛點不是「知道庫存多少」，而是「在還來得及之前，改客戶、改路線、改價格」。
資料原語：從毛利防守延伸到 perishability risk
批次品項、到貨時間、成本、數量、等級
狀態剩餘保鮮時數、溫度暴露、歷史報廢率
需求今日訂單、客戶偏好、可替代品、歷史 sell-through
約束車次、路線容量、冷鏈要求、交付窗口
決策全價、折價、搭售、改配、改線、提早報廢
這個 demo 想驗證什麼？
- 批發/冷鏈老闆每天是否有「報廢前 6–12 小時」的可改變窗口？
- 折價、搭售、改配客戶、改路線是否真的由同一個人/團隊決定？
- 資料是否拿得到：批次到貨時間、鮮度/溫度、訂單、路線、報廢與折價紀錄。
- 訪談用一句話：「如果早上看到哪幾批貨 12 小時後會快速掉價，你第一個會改價格、改客戶、改路線，還是現場其實改不了？」
Overlap: low-medium。跟原物料風險共用「避免損失」語言，但產業、資料、決策與互動模式不同。