手机屏幕上的进度条跳到一百后，林峰手指动了。
他点开系统后台，调出物流模块的原始数据入口。页面加载出来，密密麻麻的运输记录铺满屏幕，从华东仓到东南亚中转站，再到南美末端网点，每一条线路都有编号和时间戳。
他没等助理来报，直接拖出过去三个月的所有运行日志。优化方案上线已经四十天，该看结果了。
电脑右下角弹出提示：多维对比分析模型已激活。
林峰点了确认。系统开始自动匹配优化前后的数据组，按城市、线路、货品类型、运输方式做交叉比对。他靠在椅背上，盯着进度条一点一点往前走。
五分钟后，第一份可视化报告生成。
他把界面投到墙上大屏。图表分三列排开：运输成本、配送时效、仓储占用率。每项都拉出了折线图和柱状对比。
干线运输的成本降得最明显。华东到华南主干道单吨运费压了下去，平均降幅十二点三。西南片区也接近这个数字。但往下看，末端配送那一栏几乎没怎么动，只低了三个点。
林峰皱眉。
他重新筛选数据，去掉春节前后那两周的异常单量。再算一遍。
结果还是差不多。
他拿起笔，在便签上写下几个字：**末端卡住了**。
这时候门被敲了两下，助理探头进来，“运营部刚提交了最新调度反馈，要不要现在看？”
“发我邮箱。”林峰说，“你让调度组把最近一个月超时超过四十八小时的订单明细导一份过来，重点标出城市内转运环节。”
助理点头出去。
林峰继续翻报告。仓储利用率这块倒是不错，全国八个中心仓平均提升了百分之九，其中成都和郑州两个新试点仓达到百分之八十六以上。说明智能分拣和动态库存策略起了作用。
但他知道，这些数字好看是因为前期投入大。真正难啃的是最后一公里。
手机震动，邮箱提示音响起。
他点开附件，是一张表格，列出了一百七十三个延迟严重的末端订单。大部分集中在二线以下城市，尤其是山区县市。原因五花八门：交通管制、临时封路、配送员交接失误、站点人力不足。
林峰一条条往下看。
有条备注引起他注意：“某县级站点连续三周缺编两名骑手，外包公司未补人，导致包裹积压。”
他截图，转发到内部群，@了运营负责人：“这个县的情况不是个例。查一下其他类似区域有没有同样问题。”
回复很快蹦出来：“正在梳理，预计一小时内汇总。”
林峰关掉聊天窗口，打开地图插件，定位那个县城。放大之后能看到主要配送路线绕不开一段山路，雨季容易塌方。之前设计线路时就提过风险，但当时评估认为影响不大。
现在看，不只是天气的问题。
他回到主报告，在“末端配送”那一栏加了个红色标签：**结构性瓶颈**。
系统提示音又响，第二轮深度分析完成。这次加入了实地调度数据和客户签收时间记录。结果显示，虽然整体准时率提高了八个百分点，但在三四线城市，实际送达时间仍比承诺晚平均六点二小时。
这不是技术能解决的。
林峰起身走到白板前，写下三个词：**人、路、管**。
人是指配送队伍的稳定性；路是城市内部交通条件和政策限制；管是当地站点的管理能力。这三项都没跟上干线优化的速度。
他回到座位，打开语音记录功能，对着麦克风说：“初步结论，本轮物流优化成效集中在干线降本和仓储提效，末端配送改善有限。主要制约因素为基层人力配置不足、部分区域交通管控趋严、外包站点响应滞后。建议下一阶段聚焦末端网络加固，优先解决人力缺口和流程断点。”
说完，他把这段录音转成文字，附在报告最后一页。
这时候助理又进来，“财务那边问，要不要把节省下来的干线成本部分切到末端补贴预算里？他们说如果要扩编，需要提前批款。”
“先不急。”林峰说，“让他们做个测算，假如每个县级站点增加一名专职配送员，全年新增人力成本多少。另外，查清楚目前外包公司的合同条款，有没有履约标准和惩罚机制。”
助理记下走了。
林峰重新看向屏幕。整个报告已经整理完毕，结论清晰：**优化成果显着，但分布不均**。
他最担心的事发生了——大家看到整体数字变好，就以为任务完成了。
可真正的难点才刚冒头。
他点开公司全员通讯录，找到运营、技术、财务三个部门负责人的名字，勾选后点击发送。报告副本连同他的语音摘要一起推送过去，后面跟着一行字：“二十四小时内提交针对末端问题的改进建议草案，必须包含可执行动作和资源需求清单。”
发送成功提示跳出。
林峰靠回椅子，端起桌上的咖啡杯。杯子早就凉了，他喝了一口，放下。
窗外阳光斜照进来，落在键盘上。楼下的街道车流正多，喇叭声隐约传来。
他打开另一个界面，调出系统任务列表。最新的那条还在：“解锁国际高端市场准入权限——倒计时69小时。”
时间没停。
他关掉任务页，重新打开物流报告首页。在最终结论那一行下面，用红字写了一句批注：
**主要矛盾转移——由全面降本转向精准补弱**
写完他没保存，也没退出。
手指停在鼠标左键上，盯着“提交归档”按钮看了两秒。
这时候办公桌另一侧的座机响了。
他转头看了一眼。
铃声持续响着，没人替他接。
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