用途：面向供应链情景规划与风险分析，帮助组织评估替代未来、评估风险、制定应急预案，并在不确定条件下做出稳健决策。
主要能力：提供情景分析框架，包括敏感性分析（单变量变化影响）、假设情景（特定事件，如供应商X失效）、蒙特卡洛模拟（随机抽样、概率分布、风险量化）、战略情景（多变量长期替代未来，3-5年）与压力测试（极端事件、识别断裂点）。流程分四阶段：定义范围与目标、识别关键不确定性（外部如需求波动、供应中断、成本波动、法规、技术、经济；内部如产量质量、设备可靠性、人力、IT、新品上市），用影响-可能性矩阵排序；定义情景（驱动因素法、事件法、蒙特卡洛法）；建模情景并比较成本、服务水平、库存、缺货等指标。
使用方式：先做初始评估，明确决策、不确定性、规划周期、现有流程工具、业务环境、范围目标、数据与资源。资料给出Python示例，使用pandas、numpy、matplotlib、scipy、dataclasses，定义SupplyChainState与ScenarioModel，可添加情景、评估情景、比较情景；蒙特卡洛类支持模拟、结果统计分析、VaR/CVaR与分布绘图。
适用场景：供应链投资、战略与运营决策，风险量化，应急预案与韧性评估。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、平台支持或效果数据；示例代码为演示性质，实际使用需结合自身数据与工具。