登陸新大陸的“航海圖”：Gartner供應(yīng)鏈AI案例庫(kù)

“16世紀(jì)的航海家憑借指南針發(fā)現(xiàn)了新大陸，今天的供應(yīng)鏈管理者正手握AI這一現(xiàn)代"導(dǎo)航儀"，探索著供應(yīng)鏈管理的未知疆域”

當(dāng)年的海上貿(mào)易路線重塑了全球商業(yè)?，F(xiàn)在AI技術(shù)為企業(yè)開辟了前所未見的供應(yīng)鏈優(yōu)化路徑。不過，先進(jìn)技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用之間總有差距。好在Gartner多年跟蹤的供應(yīng)鏈AI案例庫(kù)給管理者提供了一張清晰的航海地圖。

想要準(zhǔn)確理解AI在供應(yīng)鏈中的作用，我們得先搞清楚AI的分類。嚴(yán)格按照Gartner的分類法，AI分為三種主要類型。這不只是技術(shù)區(qū)分，更反映了企業(yè)AI應(yīng)用的成熟度。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)的AI（ML-Based AI）：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法找規(guī)律、做預(yù)測(cè)的AI系統(tǒng)。這些系統(tǒng)常和優(yōu)化算法配合使用，能增強(qiáng)或自動(dòng)化決策過程。

• 生成式AI（GenAI）：能從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成全新內(nèi)容的AI技術(shù)。它創(chuàng)造的內(nèi)容相似但不重復(fù)。

• AI代理（Agentic AI）：基于一個(gè)或多個(gè)軟件實(shí)體構(gòu)建的AI解決方案。這些實(shí)體能在數(shù)字或物理環(huán)境中感知、決策、行動(dòng)并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的AI（ML-Based AI）：優(yōu)化的引擎

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI是推動(dòng)供應(yīng)鏈變革的核心力量，案例庫(kù)中相關(guān)案例是最多的。它通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別能力，解決了傳統(tǒng)方法搞不定的復(fù)雜問題。

需求預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)了

服裝零售商GUESS用ML模型整合了50多個(gè)關(guān)鍵變量。季節(jié)性、促銷活動(dòng)、門店屬性，甚至店內(nèi)同類產(chǎn)品的組合情況都考慮進(jìn)去了。他們能精確預(yù)測(cè)到"某個(gè)SKU在某個(gè)門店某一天"的需求。結(jié)果？全價(jià)銷售率提升了5%，季末積壓庫(kù)存大幅減少。

思科的預(yù)測(cè)團(tuán)隊(duì)更厲害。他們用因果AI深入分析全球金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)、競(jìng)爭(zhēng)因素對(duì)需求的真實(shí)影響。不是簡(jiǎn)單看歷史銷售數(shù)據(jù)，而是找到需求背后的根本驅(qū)動(dòng)力。這樣構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型更有韌性，即使在市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時(shí)也能保持高準(zhǔn)確性。

庫(kù)存管理變聰明了

制藥巨頭葛蘭素史克和輝瑞都用ML技術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整經(jīng)濟(jì)訂貨量和安全庫(kù)存。大量SKU實(shí)現(xiàn)了"無接觸式"自動(dòng)化處理。

生產(chǎn)調(diào)度更高效了

捷豹路虎在全球半導(dǎo)體短缺危機(jī)中，用ML優(yōu)化復(fù)雜的車輛生產(chǎn)計(jì)劃。AI系統(tǒng)能模擬不同排程方案對(duì)產(chǎn)量的影響。根據(jù)訂單年限、市場(chǎng)平衡等動(dòng)態(tài)規(guī)則調(diào)整，還能主動(dòng)識(shí)別潛在的零部件短缺問題。結(jié)果是未排程的車輛減少了32%。

質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)提前發(fā)現(xiàn)

思科的"AI Armor"和"ARGUS"系統(tǒng)展示了如何用ML構(gòu)建主動(dòng)的質(zhì)量防線。AI Armor通過分析內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)，在零部件問題升級(jí)為重大質(zhì)量事故前發(fā)出預(yù)警。異常檢測(cè)的平均時(shí)間縮短了兩周以上。

物流可視性大幅提升

聯(lián)合利華的虛擬海洋控制塔（VOCT）整合了100多個(gè)節(jié)點(diǎn)（包括250多家物流服務(wù)商）的數(shù)據(jù)。結(jié)合衛(wèi)星跟蹤提供的實(shí)時(shí)船只位置和速度數(shù)據(jù)，對(duì)海運(yùn)過程中的每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

采購(gòu)變得更智能

施耐德電氣連接了250多個(gè)系統(tǒng)，為10萬(wàn)家供應(yīng)商創(chuàng)建了"單一事實(shí)來源"。在此基礎(chǔ)上，他們用ML進(jìn)行規(guī)范性分析：自動(dòng)檢測(cè)價(jià)格異常、監(jiān)控合同條款合規(guī)性、對(duì)海量采購(gòu)支出進(jìn)行智能分類。這幫公司節(jié)省了超過1億歐元。

客戶體驗(yàn)更好了

思科的智能退貨引擎（IRE）用ML模型解析客戶提交的故障描述文本。能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)硬件是否真的故障，決定是否需要更換。智能診斷取代了冗長(zhǎng)的人工判斷，將首次修復(fù)率從88%提升至96%，客戶滿意度也從88%上升到95%。

這些ML案例告訴我們，最有影響力的應(yīng)用不是孤立的"點(diǎn)解決方案"，而是構(gòu)建在統(tǒng)一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的"智能系統(tǒng)平臺(tái)"。思科的ARGUS、施耐德電氣的采購(gòu)平臺(tái)，它們不只是一個(gè)模型，而是連接了數(shù)十乃至數(shù)百個(gè)后臺(tái)系統(tǒng)、整合了多個(gè)業(yè)務(wù)功能的"數(shù)據(jù)大腦"。

ML的真正力量在于從優(yōu)化單一任務(wù)躍升至優(yōu)化整個(gè)端到端流程。企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)應(yīng)該是從零散的ML項(xiàng)目，演進(jìn)為構(gòu)建一個(gè)整合的、跨職能的供應(yīng)鏈"智能決策系統(tǒng)"。

內(nèi)容、代碼與交互：生成式AI的興起

如果說機(jī)器學(xué)習(xí)AI是優(yōu)化供應(yīng)鏈"數(shù)字"世界的引擎，那么生成式AI就是解鎖"知識(shí)"世界價(jià)值的鑰匙。GenAI的核心優(yōu)勢(shì)在于理解、處理和創(chuàng)造非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這正是傳統(tǒng)ML模型的短板。

工廠維護(hù)更智能

海爾的工廠有近2000臺(tái)設(shè)備，維修知識(shí)分散在51個(gè)技術(shù)子領(lǐng)域，新員工培訓(xùn)要六年。他們開發(fā)了基于大型語(yǔ)言模型的專家系統(tǒng)。整合了10萬(wàn)條維修記錄和1000多份標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序，用知識(shí)圖譜組織起來。設(shè)備故障時(shí)，維修工程師只需輸入故障代碼，系統(tǒng)就能快速提供專家級(jí)的診斷分析和維修方案，還能自動(dòng)生成維修報(bào)告。

培訓(xùn)和知識(shí)管理自動(dòng)化

強(qiáng)生公司的計(jì)劃人員過去要花大量時(shí)間從數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中解讀和總結(jié)關(guān)鍵信息。他們開發(fā)了GenAI"計(jì)劃師助手"。這個(gè)工具提供智能搜索和摘要功能，將超過五小時(shí)的信息收集工作縮短至幾分鐘。更重要的是，它能幫計(jì)劃人員快速獲得基于事實(shí)的洞察，從而與業(yè)務(wù)伙伴更有效溝通。

流程設(shè)計(jì)更快更準(zhǔn)

拜耳在變革項(xiàng)目中面臨傳統(tǒng)流程設(shè)計(jì)耗時(shí)、容易出錯(cuò)的問題。他們開發(fā)了名為"The Ninja"的GenAI解決方案，能自動(dòng)創(chuàng)建專家級(jí)的業(yè)務(wù)流程定義。這個(gè)AI不僅能生成流程，還能分析潛在風(fēng)險(xiǎn)并提出緩解策略。幾分鐘內(nèi)完成過去需要數(shù)天的流程定義。

這些GenAI案例揭示了超越直接成本節(jié)約的更高層次價(jià)值："被重新部署的專業(yè)知識(shí)的價(jià)值"。GenAI帶來的真正回報(bào)，不只是讓任務(wù)變得更快，而是讓高技能、高成本的專家從低價(jià)值、重復(fù)性工作中解放出來，去專注于高價(jià)值、戰(zhàn)略性的工作。

自主前沿：AI代理的實(shí)踐

代理式AI代表了供應(yīng)鏈AI應(yīng)用的前沿。它將機(jī)器學(xué)習(xí)的分析能力、生成式AI的推理與交互能力以及任務(wù)執(zhí)行能力融為一體，創(chuàng)造出能夠自主行動(dòng)的系統(tǒng)。

Gartner案例庫(kù)中唯一的代理式AI案例是聯(lián)想的智能產(chǎn)品配置器。這說明這項(xiàng)技術(shù)才剛剛開始。

聯(lián)想的解決方案并非一個(gè)單一的AI模型，而是一個(gè)多代理系統(tǒng)。其架構(gòu)的核心要素包括：

1. 知識(shí)庫(kù)： 系統(tǒng)首先構(gòu)建了一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù)，其中包含了歷史采購(gòu)數(shù)據(jù)、詳細(xì)的產(chǎn)品信息、市場(chǎng)營(yíng)銷策略和客戶畫像等上下文信息。

2. 工具包（Toolkit）： 系統(tǒng)將多個(gè)現(xiàn)有的聯(lián)想配置系統(tǒng)（如用于檢查配置策略、庫(kù)存策略、集成級(jí)別的系統(tǒng)）集成為一個(gè)“工具包”。這些系統(tǒng)通過API等方式暴露其功能，供AI代理調(diào)用。

3. 協(xié)同工作的大腦： 系統(tǒng)由“協(xié)同工作的代理”組成，它們共同努力，以提高配置推薦的效率和準(zhǔn)確性。

工作流程推演：基于案例描述以及對(duì)通用代理式工作流的研究，可以推斷出該智能配置器的典型工作流程：

1. 感知（Perceive）： 一個(gè)主代理接收到來自外部銷售團(tuán)隊(duì)成員的配置請(qǐng)求，這個(gè)請(qǐng)求很可能是通過自然語(yǔ)言提出的（例如，“我需要為客戶X配置一臺(tái)用于AI訓(xùn)練的服務(wù)器，預(yù)算Y，要求Z”）。

2. 規(guī)劃（Plan）： 主代理將這個(gè)高階任務(wù)分解為一系列具體的子任務(wù)，例如：驗(yàn)證組件兼容性、查詢實(shí)時(shí)庫(kù)存、核實(shí)價(jià)格、應(yīng)用當(dāng)前的市場(chǎng)推廣策略、計(jì)算預(yù)計(jì)交付日期等。

3. 行動(dòng)與編排（Act & Orchestrate）： 主代理開始執(zhí)行計(jì)劃。它不會(huì)自己執(zhí)行所有計(jì)算，而是像一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)理一樣，調(diào)用其“工具包”中的其他專業(yè)系統(tǒng)或?qū)ｉT的子代理來完成特定任務(wù)。例如，它會(huì)向庫(kù)存系統(tǒng)API發(fā)送請(qǐng)求以查詢某個(gè)GPU的可用數(shù)量，向ERP系統(tǒng)API請(qǐng)求獲取價(jià)格信息。

4. 推理與決策（Reason & Decide）： 代理收集并綜合所有子任務(wù)返回的信息。在這一步，它展現(xiàn)出真正的智能。如果發(fā)現(xiàn)客戶請(qǐng)求的某個(gè)組件缺貨，它不會(huì)簡(jiǎn)單地停止，而是會(huì)根據(jù)知識(shí)庫(kù)中的兼容性數(shù)據(jù)，主動(dòng)尋找一個(gè)性能相當(dāng)、有庫(kù)存的替代品，并進(jìn)行決策。

5. 響應(yīng)（Respond）： 最終，代理將一個(gè)完整的、經(jīng)過驗(yàn)證的、可執(zhí)行的產(chǎn)品配置方案和報(bào)價(jià)，以清晰的格式呈現(xiàn)給銷售人員。

聯(lián)想案例的成功不只在于AI模型的智能，更在于"工具包"的成功整合。AI的價(jià)值是通過編排和調(diào)用現(xiàn)有系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的。這引出一個(gè)重要結(jié)論：阻礙企業(yè)部署代理式AI的最大瓶頸，往往不是AI技術(shù)本身，而是遺留系統(tǒng)的現(xiàn)代化程度。

成功企業(yè)的共同特點(diǎn)

深入分析這些案例后有個(gè)發(fā)現(xiàn)：那些在AI應(yīng)用上最成熟的公司，如思科、聯(lián)合利華和施耐德電氣，并非只在一個(gè)領(lǐng)域部署AI。相反，他們?cè)诳蛻糁С?、質(zhì)量管理、風(fēng)險(xiǎn)控制、采購(gòu)、計(jì)劃等多個(gè)不同職能中都部署了AI解決方案。

這不是巧合。它表明一旦企業(yè)成功構(gòu)建了AI所需的基礎(chǔ)能力，如強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái)和高技能的AI團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新的"飛輪"就開始轉(zhuǎn)動(dòng)。