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第四范式成立于2014年9月,是企業(yè)級(jí)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)先驅(qū)者與領(lǐng)導(dǎo)者。第四范式提供以平臺(tái)為中心的人工智能解決方案,并運(yùn)用核心技術(shù)開(kāi)發(fā)了端到端的企業(yè)級(jí)人工智能產(chǎn)品,致力于解決企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中面臨的效率、成本、價(jià)值問(wèn)題,提升企業(yè)的決策水平?,F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于金融、零售、制造、能源與電力、電信及醫(yī)療保健等領(lǐng)域,在中國(guó)所有以平臺(tái)為中心的決策型企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)中排名第一。
附件:
第四范式公司介紹-羅戈網(wǎng)申獎(jiǎng)_羅戈網(wǎng)_gTC0II4GCXA1.pdf
第四范式智能供應(yīng)鏈解決方案for羅戈網(wǎng)申獎(jiǎng)_羅戈網(wǎng)_B68Z20SBwBMk.pdf
案例1:休閑零食行業(yè)頭部客戶(hù)的智能供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型
項(xiàng)目背景:中國(guó)頭部的休閑食品零售企業(yè),擁有超過(guò)1000個(gè)SKU,10個(gè)倉(cāng)庫(kù),3000家門(mén)店的規(guī)模,同時(shí)擁有直營(yíng)、加盟、云商、APP、經(jīng)銷(xiāo)、團(tuán)購(gòu)等多個(gè)渠道的銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)。
痛點(diǎn):雖然組織上已經(jīng)拆解為前中后,沒(méi)有銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的打通造成結(jié)構(gòu)性庫(kù)存過(guò)高和斷貨并存。計(jì)劃體系產(chǎn)銷(xiāo)協(xié)同脫節(jié),關(guān)鍵信息的傳遞、執(zhí)行出現(xiàn)偏差,影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。倉(cāng)庫(kù)和門(mén)店分開(kāi)管理造成運(yùn)營(yíng)割裂,現(xiàn)有的物流網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)綜復(fù)雜,嚴(yán)重阻礙效率;商品數(shù)量過(guò)多,缺乏商品上下市的管理。
實(shí)踐:
重新規(guī)劃和定義供應(yīng)鏈的模式,通過(guò)服務(wù)組網(wǎng)產(chǎn)品統(tǒng)一事前數(shù)字化供應(yīng)鏈端到端的管理,梳理相應(yīng)的流程明確業(yè)務(wù)規(guī)則,確定相應(yīng)的KPI,提升運(yùn)營(yíng)效率
通過(guò)品類(lèi)規(guī)劃的智能選品控制渠道+地點(diǎn)+商圈的商品運(yùn)營(yíng),幫助客戶(hù)修剪九大品類(lèi)貢獻(xiàn)率低的SKU,降低庫(kù)存和減輕供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的負(fù)擔(dān)
整體規(guī)劃全國(guó)的物流網(wǎng)絡(luò),整合原有的一二次物流,全國(guó)需要多少個(gè)RDC,每個(gè)RDC的定位、作用、服務(wù)能力以及服務(wù)哪些客戶(hù),沉淀數(shù)據(jù)到服務(wù)組網(wǎng)服務(wù)于不同業(yè)務(wù)
重新定義整個(gè)成品的A\B\C的分類(lèi),通過(guò)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)和自動(dòng)補(bǔ)貨產(chǎn)品提升下單的自動(dòng)化比例
成效:
整合一二次物流,降低物流成本,減少成品周轉(zhuǎn)天數(shù)40%,降低成品庫(kù)存50%。
修剪了30%的SKU數(shù)量,節(jié)省1.5億的庫(kù)存金額和釋放2萬(wàn)多立方米的庫(kù)容。
實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈inbound鏈路和outbound鏈路的數(shù)字化完整閉環(huán)的管理,數(shù)量、單據(jù)、能力;
基于B2B\B2C、冷鏈、越庫(kù)等物流特性,將客戶(hù)核心的倉(cāng)配基礎(chǔ)服務(wù)能力沉淀到系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)云倉(cāng)云配;
實(shí)現(xiàn)倉(cāng)配資源的能力靈活配置與組合,提升整體服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的組裝能力,并可以根據(jù)資源服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)的完成升級(jí)與降級(jí);
通過(guò)系統(tǒng)鏈接前中后臺(tái)、以及客戶(hù)、承運(yùn)商等角色,避免由于信息不同步導(dǎo)致的各部門(mén)或角色銜接問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)信息流、物流服務(wù)同時(shí)在多個(gè)角色之間,無(wú)時(shí)間差協(xié)同。
案例2:某農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化
利用環(huán)境學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí),對(duì)從農(nóng)場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品調(diào)撥-工廠(chǎng)生產(chǎn)加工-物流運(yùn)輸-客戶(hù)配送的全鏈條供應(yīng)鏈進(jìn)行成本優(yōu)化及時(shí)效性?xún)?yōu)化,使得供應(yīng)鏈成本降低30%;
3.創(chuàng)新成果
傳統(tǒng)人工方式下,各節(jié)點(diǎn)管理繁雜無(wú)序、效率低下;導(dǎo)致供應(yīng)鏈損耗率高;訂單滿(mǎn)足率低,時(shí)效性差。最后甚至?xí)屍髽I(yè)面臨虧損。
人工智能可以解決傳統(tǒng)人工統(tǒng)籌方式在供應(yīng)鏈物流的預(yù)估、計(jì)劃、決策等環(huán)節(jié)的局限:
1.預(yù)估:人工方式面對(duì)真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化,往往預(yù)估誤差大,極大影響了企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈物流的把控。
2.計(jì)劃:人工方式面對(duì)復(fù)雜度高的實(shí)際業(yè)務(wù),運(yùn)籌調(diào)度往往停留在局部,難以從全局角度進(jìn)行計(jì)劃安排。
3.決策:人工方式在優(yōu)化過(guò)程中,常顧及當(dāng)前利益而犧牲長(zhǎng)遠(yuǎn)利益,看似滿(mǎn)足了眼前的客戶(hù)訂單,實(shí)則抬高了企業(yè)成本,造成企業(yè)虧損。
借助AI,企業(yè)供應(yīng)鏈物流不僅在各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了智能升級(jí),更是能在生產(chǎn)、加工、倉(cāng)儲(chǔ)、銷(xiāo)售等數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn),錯(cuò)綜復(fù)雜的運(yùn)輸鏈條當(dāng)中給出最佳的決策方案。讓企業(yè)供應(yīng)鏈物流得以以最低成本,實(shí)現(xiàn)最高效率。
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