案例：即时零售便利店 · 川渝区夜间运营经理的 15 分钟
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这不是单纯的配送问题，而是"现场"如何被远程看见、共享、计算和干预的问题。
不能，管理必须靠到店
可以，但只能处理少数问题
可以，只要数字系统足够完善
请记下此刻的票数分布 —— 活动结束时我们再投一次。
4–5 人一组。准备好后进入数据包，倒计时随之启动。
| 门店 | 在途订单 | 预计高峰单量 | 在岗店员 | 已接单骑手 | 库存 | 系统状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A 店 商圈店 |
38 | 120+ | 3 | 6 | 雨衣·充电宝告急 | 正常 |
| B 店 社区店 |
12 | 40 | 2 | 3 | 正常 | 正常 |
| C 店 地铁口店 |
25 | 90 | 2 | 5 / 打卡 3 | 正常 | 定位漂移告警 |
| D 店 写字楼店 |
9 | 25 | 1 | 2 | 正常 | 摄像头离线 20 分钟 |
雨衣售罄，退单开始堆积；系统此前没有发出预警。店长电话占线，暂时联系不上。
"定位漂移"原因查明：打卡的 3 人中，1 人被困在暴雨路段返程途中，实际可调度骑手只有 2 人；系统显示的另外 2 人，是定位漂移造成的"幽灵骑手"。
系统建议：把 B 店骑手调往 A 店。但 B 店店长来电反对 —— 社区订单里有多位老人购买的急用药。
数据会失真，算法不懂情境 —— 你改不改原来的方案？
数据是否真实、完整、及时？
C 店的幽灵骑手 · D 店的黑屏
算法建议能否替代现场判断？
效率最优 vs 老人的急用药
看得见、算得对，你够得着吗？
15 分钟窗口 · 占线的电话
现在，回到最初的投票：A、B、C —— 你改选吗？