AI赋能供应链

从战略认知到落地方案共创的实践营

【课程背景】

在数字化转型浪潮下，人工智能（AI）大模型技术正深刻改变企业运营逻辑，尤其在供应链管理领域，传统“流程驱动”的运作方式已难以应对当下高波动、多变量的市场环境。随着ChatGPT、DeepSeek等国产通用大模型的崛起，供应链正加速迈向“知识驱动”的智能范式，AI在采购、库存、调度、合同、报表等关键环节展现出前所未有的重构潜力。

调研显示，多数企业已尝试将AI应用于业务，但整体仍面临“四多四缺”困境：试点场景多、成功复制少；个人尝试多、组织机制缺；调用频次多、能力沉淀少；工具使用多、流程融入缺。特别是在供应链场景中，不少企业难以明确“AI可做什么”“如何组织推动”“谁来主导推进”，导致AI成果零散、落地成效不明显。

此外，市场趋势研判滞后、合同审核依赖人工、报表生成耗时长、调度策略不智能等传统痛点，正在成为企业急需突破的瓶颈。而大模型的崛起，为智能行情预测、自动化合同生成、舆情识别与调度优化等带来了现实可能。

企业若想真正将AI落地到业务流程，必须回答三个问题：选什么场景？怎么组织？如何持续？本课程基于AI大模型的演进趋势，结合典型供应链业务场景，构建“认知→建模→共创→复制”的四段式路径，帮助企业打造智能、实时、可视的下一代供应链体系，并培养推动AI项目落地的中坚力量。

【课程收益】

建立对AI大模型发展趋势与供应链重塑逻辑的系统认知；

掌握AI在采购、库存、合同等关键场景的七大落点与典型用法；

理解从“试点”到“复制”的三步落地模型及组织协同路径；

掌握落地方案撰写方法，并在实操中完成真实输出；

回到岗位即可指导AI项目落地，成为本部门AI转型推动者。

【课程特色】

体系完整：覆盖认知、路径、机制三层，搭建“技术+业务”融合视角；

实战导向：引入真实业务问题演练，输出标准场景方案模板；

深度共创：两晚实操模块，以团队共创驱动成果产出；

可复制性：结合组织能力要求，构建“从试点到推广”的落地结构。

【课程对象】

企业中高层管理者（如供应链VP、战略转型负责人）

数字化、AI、信息化等职能负责人

各业务部门的AI项目推动者或潜力骨干

参与场景共创、技术选型、试点落地等工作的关键人员

【课程时间】3天2晚（6小时/天，晚上2-3小时）

【课程大纲】

一、启航之路：AI大模型的演进与供应链重塑契机

学习目标：构建对大模型的战略认知，厘清其对业务的改变逻辑

1、大模型的技术演进路径

机器学习→深度学习→生成式AI的演变历程

ChatGPT、DeepSeek等典型模型特征对比

大模型的核心能力边界与优势简析

2、大模型对供应链的颠覆性影响

从“流程驱动”到“知识驱动”的范式变迁

AI重塑采购、库存、调度、合同、风险环节的逻辑

数字化供应链的三大核心特征：实时性、智能性、可视性

3、企业场景下的大模型适配要素

数据主权与私有部署的必要性

安全可信AI的合规边界（信创、保密、审计）

AI落地组织能力要求：人、数据、算力、场景

二、结合之道：大模型与供应链的七大落点

学习目标：梳理业务结合点，建立从“可想象”到“可实现”的桥梁

1、智能行情研判与市场趋势预警

抓取主流资讯、交易数据，用AI生成日报周报

预测价格波动、识别政策变化带来的影响

多源数据融合，生成领导汇报材料

2、合同审核与采购决策助手

用AI审查合同关键条款、预测履约风险

合同与市场行情联动，提供议价建议

提取重点字段，自动生成采购记录与审批表

3、物流调度与仓储AI优化引擎

基于历史数据+实时数据推荐最优运输路径

仓储容量动态预测，智能提醒调拨

建立“AI模拟调度系统”辅助指挥

4、智能报表与文档自动生成

一键生成经营月报、物流报表、库存报表

基于模板实现招标、会议纪要、工作总结自动草拟

支持“多表合一、跨部门提效”的数据整合输出

5、企业知识问答与员工提效工具

构建基于公司文档/规章/制度的内部AI助手

用自然语言访问数据报表、业务与管理制度

AI辅助员工完成报告、分析、写作等重复性任务

三、落地之法：典型场景的实践路径与操作模型

学习目标：从场景设计到技术工具，从数据要求到成效预估，教你“怎么干”

1、典型落地路径：采购+合同智能审核

数据准备：合同库、采购历史、供应商信息

工具组合：DeepSeek + 本地知识库 + 模板引导生成

成果产出：合同风险提示、对比表、汇总报告

2、典型落地路径：物流调度+可视化平台

数据接入：GPS轨迹、订单、天气、运力情况

技术实现：路径算法+AI预测+图表可视化

成果产出：调度建议、异常预警、数据大屏

3、大模型项目落地路径设计三步法

选场景（业务可控+数据可得）→小试点→大复制

推进模型：业务-数据-模型-产出全流程拆解

项目成效评估模板（节省时间、人力、异常率下降）

4、场景识别工具方法（AI价值地图、流程筛查）

如何通过价值-复杂度二维图筛选高潜落地点

用流程视角识别“重复、高错、高频”的AI切入口

5、落地方案的“结构五问”（场景-数据-技术-收益-机制）

这个场景为什么值得AI？

数据从哪里来，是否可用？

用什么模型/平台/能力来实现？

带来什么业务效益？

谁来推、如何推、谁来评估？

四、推进之策：企业AI项目的组织落地方法论

学习目标：帮助企业真正“推起来”，从试点到扩展、从个人到组织

1、AI落地的三类角色协同

业务专家如何定义问题与场景

技术团队如何挑模型、布工具、调算法

中层管理者如何推进试点与组织变革

2、私有部署与大模型信创适配路径

DeepSeek + Ollama 本地部署方案

大模型在可信环境下的运行策略

数据隔离、日志审计、权限设置的最佳实践

3、推广复制的“战略+机制”路径

从“工具”变为“机制”：AI能力沉淀到组织

标准化模板建设、能力复用、跨部门协作机制

建议成立“供应链AI创新推进组”+定期评估机制

4、“种子计划+灯塔机制”推广框架

选拔AI敏感度强的骨干组成“种子小组”进行首轮试点

打磨出可复制的“灯塔场景”后形成推广路径并纳入考核

5、企业实操落地的“以赛代训”路径参考

通过“AI场景共创营”“提示词挑战赛”等形式引导基层参与

赛中形成方案，赛后跟进试点，提升落地动能与组织感知

6、共创型推进组运作样板（角色、节奏、评估）

典型构成：AI负责人+业务主管+IT支撑+数据接口人

运作节奏：双周共创会、月度评估、季度回顾报告

评估机制：覆盖试点成功率、推广复制率、用户满意度等指标

五、实操演练（第1晚）：AI场景识别与结构化表达

共创目标：从“想象中的场景”转向“表达清晰的AI落点”

使用“AI场景价值画布”识别真实痛点

每组输出1张结构化场景分析卡片

分享 + 导师点评 + 模板归档

六、实操演练（第2晚）：重点场景落地方案共创

共创目标：完成“可复制、可交付”的AI场景方案初稿

使用“AI三步落地法”模板指导共创

场景设计 + 数据要求 + 落地路径 + 成效评估

小组展示 + 导师优化反馈 + 结营汇报