AI在供应链端到端（End-to-end）的应用

《专业版》

时长：一般为2天

对象：制造业 (端到端供应链各链条参与人员)

技术挑战与未来趋势

挑战：数据孤岛、算法透明度（可解释性）、边缘计算部署难度。

趋势：

生成式AI：如ChatGPT用于自动化供应链文档处理（采购合同、报关单）。

多智能体系统：多个AI代理自主协商采购、物流等决策。

可持续供应链：AI优化碳足迹（如选择低碳运输路线）。

企业落地建议

1.分阶段实施：从高价值环节（如预测）切入，逐步扩展。

2.数据基础：建立统一的数据中台，整合ERP、IoT、外部数据。

3.人机协同：培养“AI供应链工程师”团队，避免完全依赖黑盒模型。

AI正在将供应链从“成本中心”转变为“战略竞争力”，据麦肯锡统计，全面应用AI可降低供应链成本1530%，同时提升服务水平10%以上。企业需结合自身数字化基础，选择适合的AI应用场景。

课程大纲：

前言：

（1）AI的训练平台

（2）AI的训练体系

（3）AI的应用

1.供应链需求预测与计划（耗时2小时）

（1）智能预测

AI数据获取

历史销售数据

市场趋势

社交媒体舆情

天气等因素

利用机器学习（如时间序列分析、LSTM神经网络）提升需求预测准确率（降低误差率可达2050%）

（2）动态定价

AI实时监控供需变化

竞争对手价格

动态调整产品定价以平衡销量与利润

（3）紧急插单响应

客户级别的影响

利润率的介入

齐套率与供应商交付不及时的影响

案例：施耐德预测与计划体系的AI训练逻辑

2.采购与供应商管理（耗时2小时）

（1）供应商风险评估

NLP技术分析新闻、财报、社交媒体，评估供应商的财务稳定性或地缘政治风险

产能

质量

交付

原料的稳定性

（2）自动化采购

RPA（机器人流程自动化）+AI实现采购订单自动生成、审批和跟踪。

电子采购商城与各场景采购的匹配与关联性

（3） 供应商的闭环管理

准入与筛选

门槛文件植入成本计算体系与成本影响力

供应商的品类

供应商绩效

供应商汰换

（4）采购成本模型

成本模型架设与成本模型的12个数据纬度

人、机、料

三大费用（销售、管理、财务）

物流（内外）

包材（循环）

税金与利润

案例：AI下的成本模板搭建，拒绝虚假报价

3.生产与制造优化（耗时2小时）

（1）预测性维护

IoT传感器+AI模型（如随机森林、深度学习）预测设备故障，减少停机时间。

设备故障大纲

备件与维保的贝叶森模型

案例：特斯拉工厂通过AI分析设备振动数据，提前更换故障部件。

（2）柔性生产调度

AI实时调整生产计划以应对订单变化或原材料延迟。

自动化排产

覆盖物料、工位、设备、质检、能源等纬度的短板偏差

紧急插单

（3）插单与生产计划

插单的序列与等排队计划

计划执行的主要节奏

资源（齐套率）与插单

4.仓储与库存管理（耗时2小时）

（1）智能分仓与补货

AI优化区域仓库的库存分布，降低跨区调货成本。

系统数据分享与数据捕捉

供应商响应能力与计算体系

交付的精准性与库存周转

案例：京东通过AI算法将热门商品预存至离消费者最近的仓库，实现“半小时达”。

（2）无人仓储

AGV机器人+计算机视觉实现自动拣货、盘点。

视频视觉AR的自动分拣

AR实施识别包装破损

标准化无人仓的设置步骤

标准化无人仓的设置节拍

（3）生产内部车间与无人仓库的基本配合体系

调度大屏的设置逻辑

工单与工位、需求时间与运送时间

工种熟练程度与容错时长

退货与包材循环

（4）安全库存的设置

MAD值（ABC物料）与APE值的覆盖（XYZ物料）

数据的修正（动态管理）

（5）AI与周转提升

周转模型

自动识别提升周转的8套体系

案例：霍尼的AI库存自动报警体系

5.物流与运输（耗时2小时）

（1）路径优化

强化学习（如DQN）优化配送路线，考虑实时路况、油价、司机行为等。

运输成本构成（普货与冷、超低温、危化品）

油料

路桥费

税金

司机

保险

折旧

社会成本

（2）货运风险管理

AI分析船舶AIS数据、港口拥堵情况，预警延误风险。

风险转移与风险分析

保险的价值与保险集采的模型计算

案例：AI助理下的物流成本的持续节约模型

6.销售与客户服务（耗时1小时）

（1）智能售后

NLP处理客户投诉，自动识别质量问题并反馈至生产端。

售后服务大纲

服务件与人工成本

服务频次与产品版本提升的耦合关系

（2）逆向物流

AI预测退货概率，优化退货处理流程。

成本与服务

外包售后的临界线分析

案例：Zara通过AI提前识别可能退货的订单，减少二次运输成本。

7.信息化载体的端到端协同与数字孪生（耗时1小时）

（1）供应链数字孪生

通过AI构建虚拟供应链模型，模拟突发事件（如台风、罢工）的影响并生成应对方案。

横向协同的必要性

OKR的植入

（2）SAAS的一码通与完全兼容共享

SRM（供应商管理系统）

CRM（客户管理体系）

WMS（仓库管理体系）

MES（生产执行系统）

IBP（集成商务计划）

TMS（运输管理体系）

（3）区块链+AI溯源

AI分析区块链上的供应链数据，快速定位质量问题源头。

数据追溯

数字化供应链的必要性

总结：AI是未来；如何切入，是核心；如何应用是生产力