物流沙龍聯(lián)合創(chuàng)始人
聞道-供應鏈思維
物流沙龍聯(lián)合創(chuàng)始人，曾任達達快送總裁和京東物流首席戰(zhàn)略官（CSO）
物流沙龍聯(lián)合創(chuàng)始人，曾任達達快送總裁和京東物流首席戰(zhàn)略官（CSO）
APQC最新調(diào)研顯示，2025年供應鏈管理將聚焦流程標準化、供應商關系管理和端到端可視性，以應對持續(xù)的挑戰(zhàn)與不確定性，僅35%企業(yè)達成業(yè)務目標，凸顯變革緊迫性。
微軟CEO納德拉預測，“智能體時代”將重塑商業(yè)軟件，業(yè)務邏輯或?qū)⑦w移到AI層，傳統(tǒng)SaaS應用面臨架構(gòu)演進。物流行業(yè)或率先實現(xiàn)從獨立應用到AI代理一體化管理的轉(zhuǎn)變，但數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全治理和用戶信任仍是轉(zhuǎn)型關鍵挑戰(zhàn)。
本文探討情景規(guī)劃從軍事戰(zhàn)略工具演變?yōu)楣溡?guī)劃核心方法的過程，分析其理論基礎與實踐流程，并通過實際案例展示如何助力企業(yè)應對不確定性，增強競爭力。
本文探討AI時代企業(yè)流程標準化的意義，分析標準化與AI的共生關系，強調(diào)數(shù)據(jù)在連接兩者中的關鍵作用，并提出構(gòu)建智能流程的實踐路徑。
機器學習能否解決所有優(yōu)化問題？本文通過一場頂尖專家辯論，探討兩種方法的優(yōu)勢、局限及互補性，為企業(yè)技術選擇提供深刻洞見。
人員排班是企業(yè)運營的關鍵挑戰(zhàn)，尤其在供應鏈中常被忽視。文章通過全球電商巨頭案例，探討排班對成本、效率與員工滿意度的影響，并分析其數(shù)學建模復雜性及人文因素，提出結(jié)合AI與人類決策的未來方向。
供應鏈老兵分享職業(yè)心得：擁抱變化、平衡技術與人際，建立真實聯(lián)系，享受多元旅程，從經(jīng)驗中成長，讓每一步成就獨特職業(yè)故事。
從巴比倫羊肝到現(xiàn)代AI，預測技術不斷演進，但未來本質(zhì)的不確定性從未改變。優(yōu)秀預測的關鍵不在于消除不確定性，而在于幫助我們更好地應對它。
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