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他转身打开投影，调出一份某国际建材企业的年度复盘报告。屏幕上跳出一行数据：“因宗教节日导致交货延迟，年均损失订单额12%。”
“人家花了三年才摸清这些‘软规则’。”刘好仃说，“咱们现在开始，不算晚。”
小林记下一条：“未来三个月内，需排查所有目标国的法定节日、宗教假期、行业淡旺季。”
“好。”刘好仃点头，“这叫‘看天吃饭’——得先知道哪天会打雷。”
大家笑出声，气氛轻松了不少。可轻松归轻松，没人停下笔。
接下来的讨论转向风险分析。刘好仃让团队试着从“政策、物流、供应商、突发事件”四个维度，给每个问题打上风险等级。
刚开始还顺利，可一到数据支撑环节，卡住了。
“咱们知道东南亚海运贵，可贵多少？波动多大？”小张盯着空白的表格，“内部数据只有去年的，今年的压根没更新。”
“海外仓的周转率呢？”小林问，“咱们连合作仓的实时库存都看不到。”
刘好仃没说话，掏出手机拨了个电话。几分钟后，他挂断，冲小林点点头：“老陈答应分享他们公司在胡志明仓的近三个月周转数据。”
“陈总这么爽快？”小张惊讶。
“不是我面子大。”刘好仃笑了，“是咱们上个月帮他解决了玻璃色差问题，人家记着人情。”
“所以供应链不只是冷冰冰的路线图，”小林若有所思，“还是人情网？”
“聪明。”刘好仃竖起大拇指，“物流是腿，信息是眼，人情，是拐杖——走得远的人，三条腿都得有。”
有了外部数据注入，分析进度快了起来。他们用图表把各国的清关时效、运输成本、政策变动频率做了可视化处理。屏幕上，一条条供应链像血管一样延伸，有的通畅，有的堵塞，有的干脆标成了红色——高危区域。
“南美这条线，”小王指着巴西段，“政治局势不稳，上个月海关换了三轮负责人，政策朝令夕改。”
“这不是运输问题，是‘地震带’。”小张说，“走这儿，等于踩钢丝。”
