那次复盘一开始不紧张，订单量不多、原材料成 本也没超预算，看起来一切正常。
我把 BOM 拉成结构图，一看：13个产品、130种物料，结构复杂度随着销量增长在放大。成 本不是突然升高，而是“被结构推上去的”。
? 后来我做了几件事：
1、不先谈成 本，先看结构放大器：哪些物料反复出现、覆盖多个产品，是“潜在放大器”。
2、拆开“用得多” vs “花得多”：成 本高的不一定是用量大的，而是被反复使用却没人关 注的“结构偏重物料”。
3、圈出单点风险区：高覆盖 × 单一供应 × 成 本不低的组合，蕞容易成为风险爆点。
✅ 我现在已经很少先看成 本 ，而是优先看结构变重、放大节点、单点风险是否被识别。
这套判断逻辑，我已经整理成了一套BOM结构分析模板。在课里也会完整讲怎么判断结构偏重、怎么圈出放大器、怎么把“判断”转成“行动”。
?如果你也在做产品或供应链分析，想知道这套结构复盘方法怎么落地，可以问。#数据分析 #成本管理 #成本核算 #会计 #经营分析 #bom #成本核算表 #供应链 #供应链管理 #生产
我把 BOM 拉成结构图，一看：13个产品、130种物料，结构复杂度随着销量增长在放大。成 本不是突然升高，而是“被结构推上去的”。
? 后来我做了几件事：
1、不先谈成 本，先看结构放大器：哪些物料反复出现、覆盖多个产品，是“潜在放大器”。
2、拆开“用得多” vs “花得多”：成 本高的不一定是用量大的，而是被反复使用却没人关 注的“结构偏重物料”。
3、圈出单点风险区：高覆盖 × 单一供应 × 成 本不低的组合，蕞容易成为风险爆点。
✅ 我现在已经很少先看成 本 ，而是优先看结构变重、放大节点、单点风险是否被识别。
这套判断逻辑，我已经整理成了一套BOM结构分析模板。在课里也会完整讲怎么判断结构偏重、怎么圈出放大器、怎么把“判断”转成“行动”。
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