合作方代表们纷纷点头，一位金发男士抬手道：“没错，我们郊区门店的母婴用品经常积压，市中心门店却频频缺货，系统完全跟不上实际需求。”

江屿切换页面，展示优化后的方案：“针对这个问题，我们构建了三维需求模型，结合区域人口结构、消费力等级和实时销售数据，动态调整补货比例。同时，将补货响应时间压缩至4小时，应急订单可优先调配周边门店库存。”

他点击模拟演示按钮，屏幕上出现实时运算画面：输入某区域的销售数据后，系统在30秒内生成精准的补货清单，缺货率预估从18%降至5%，积压率从22%降至8%。

合作方代表们发出阵阵惊叹，纷纷前倾身体，仔细查看演示细节。

陈岚的脸色渐渐沉了下来，见干扰网络无果，便直接开口发难：“江先生的方案听起来很美，但实际落地效果能保证吗？云景之前也做过类似优化，最后还是出现了数据偏差。”

“我带来了小范围试点数据。”苏晚晴立刻接话，将一份打印好的报告分发下去，“这是我们上周在两家门店做的试点结果，缺货率实际降至4.7%，积压率7.3%，完全达到预估标准。而且，系统适配了云景现有的技术架构，无需额外投入硬件改造。”

报告上的数据详实，附带试点门店的签字确认，容不得质疑。陈岚一时语塞，只能恨恨地抿了抿唇。

演示进行到核心环节——应急补货机制模拟。江屿输入一场突发促销活动的场景数据，系统迅速响应，自动调配周边三家门店的库存，生成最优配送路线，响应时间仅3小时45分钟。