近年来，受到市场变化、消费者行为、竞争环境、参与者利益诉求等多重因素影响，供应链数字化转型正在发生巨大变革，企业需要根据市场环境变化和突发事件快速调整决策和计划。以人工智能赋能供应链管理，创新发展供应链的新理念、新技术、新模式，打造大数据支撑、网络化共享、智能化协作的智慧供应链体系，成为提高我国企业竞争力，确保供应链优化升级的重要手段。

本文通过部分企业供应链数字化转型实例分析供应链决策优化的发展现状和面临的挑战，探讨了人工智能技术对供应链需求预测、库存管理、运输优化和供应商选择等方面的典型应用场景，并给出了人工智能技术在供应链决策优化中的演进策略，为企业供应链数字化、智能化建设提供参考。

1.呈现数字化、智能化发展趋势

随着新一代信息技术的广泛应用，供应链逐步向数字化智慧化方向发展，供应链决策呈现出数据驱动的特征。某家电企业自2016年通过COSMO Plat平台建立需求与供给交互网络，利用物联网和大数据技术，通过生产过程中的实时监控与数据共享，线上线下协同运作，形成精确高效且风险可控的采购价值交换模式。某日化企业于2017年构建数字化管理体系，形成覆盖供应商、制造商、分销渠道直至终端消费者的完整闭环，借助数字技术分析消费行为，并通过大数据分析把握采购和促销的最佳时机，实现数据、洞察、决策、行动的有效衔接，不断提高企业供应链的运营效率和竞争力。

2.供应链决策优化面临新挑战

当前供应链面临着区域性风险和挑战，受到贸易政策、地缘政治和自然灾害等因素影响，供应链决策优化面临更加复杂的外部形势，安全成为越来越重要的因素。另一方面，企业越来越重视环境影响与绿色发展，不断降低碳排放、优化能源利用、减少资源浪费，使得供应链决策更加注重环境可持续性和社会责任，因此，企业需要制定更为全面的供应链战略，具备更强的灵活性和敏捷性，以适应市场竞争和多重挑战。

人工智能在供应链决策中的典型应用场景

1.需求预测

在供应链决策中，需求预测是关键环节。通过准确预测需求量，企业可以合理安排生产计划和库存管理，降低库存成本，提高供应链的效率和灵活性。例如：引入工程、预算、合同等环节的数据，应用大数据技术分析采购项目需求规律，建立差异化需求预测模型，并建立自适应机制制定需求计划；根据供应商供给能力，给出具体补货时间和补货量建议，防止需求不准确导致的库存过剩或缺货情况，从而降低库存成本和销售损失，实现生产计划和供应链流程高效协同，提高资源利用效率和供应链响应速度。

某头部快消品供应商通过深度积累的行业知识及业务数据，将经验转化为模型特征，融入节假日、促销活动等关键因子，基于时间序列、树模型、深度学习、强化学习等能力进行模型融合。通过“数据对接―数据清洗―特征构建―模型回测―模型上线”五步走标准动作，选取最匹配的混合模型。搭配快速多样呈现预测结果，解决上述各级需求预测难的痛点。该供应商在两年内逐步上线27个子品类，覆盖该企业整体销量的70%。自动化预测大大降低了人工预测前繁琐的数据处理时间，使需求预测工作效率提高3倍。除此之外，得益于对专家经验的固化与混合模型的应用，周度预测准确度相较于人工提升超过10%，提质增效效果显著。

2.库存管理

运用时间序列、机器学习、深度学习等技术，企业可实现更为精确的库存预测和控制策略，优化仓储设定和补货时机。例如：结合需求计划、设备存量、故障率、使用寿命、投资规模、历史库存消耗量等数据，建立储备定额模型进行智能补库；结合物资周转时间、使用频率、仓库库存及物资需求，建立代储代销物资模型，实现物资数量及周期的动态调整。优化库存控制策略可以有效降低库存成本，减少库存积压和滞销损失。

某通信企业仓储中心集成多种先进技术，包括电子标签拣货系统（PTL）、货到人挑选（GTP）等，集物料接收、存储、挑选、齐套、配送功能于一体，实现了高度自动化和智能化，能够高效地处理物料的接收、存储、挑选、齐套和配送。通过ERP系统、WMS系统与智能仓库的后台数据做对比，企业制定战略规划时能够精准控制库存备货数量，降低呆滞与浪费；根据物料的历史消耗趋势及实时库存，进行物料消耗的智能预测分析，供应商能够提前进行备货和仓库调拨，从而大幅降低仓储成本，提升交付履约效率。

中心仓与线边仓的物料供应模式，实现了超期管理、潮湿敏感器件管理、在线循环盘点和自动补货等功能。采用货到人的作业模式，降低了人工作业劳动强度，并实现了全自动出入库作业。该仓储中心成为企业从被动响应向主动感知转变，向敏捷供应、智慧物流转型的重要里程碑。先进的人工智能技术赋能企业供应链管理，高效支持企业全球业务的运营和发展。

3.运输优化

在物流运输管理优化中，人工智能技术可用来提高运输效率，降低运输成本，并提高交付速度。例如：通过聚合分析运输量、路径等数据和天气、交通运输等实时信息，进行智能规划，选择最优的运输方案；通过分析供应链中的需求和运力，实时匹配最合适的运输方式和运输工具，减少运输空载率，提高运输效率，并降低运输成本，实现运输需求的智能匹配。

某互联网公司建立智能化物流调度平台，用于优化配送流程，提高配送效率和准确性。通过分析送货员的历史配送数据、划定送货员等级，并为每个送货员创建能力画像，实现订单智能化分配。系统会根据送货员的相对位置、取件和送件地址进行综合计算，为其提供最短的送件路线，减少配送时间。另外，该平台能够分析供货方的历史出仓数据，指导送货员优先选择出件更快的供货方，减少等待的时间。在恶劣天气条件下，系统会自动为送货员延长送货时限，以确保其不会因为担心迟到而超速，从而降低交通事故的风险。系统会尝试将同一街道或楼宇的临近订单合并，统一分配给一名临近的送货员，以最大化单次送货价值。该系统解决了传统配送中的网格区隔问题，允许跨网格配送，减少送货员空驶返回的情况，减少浪费。该系统还具备自我学习和优化能力，能够根据每天的运行情况不断改进，使得每次规划的路径都更加高效。

4.供应商选择

人工智能技术在供应商选择中的应用可带来多种效益，包括提高供应商的可靠性和降低供应链风险。传统的供应商选择往往依赖于人的判断和经验，而人工智能技术可以利用大数据和算法分析，对供应商的质量、交货能力、服务水平等因素进行量化评估，提供客观的参考指标，从而避免主观因素的干扰，更加公正全面地选择供应商。

某大型通信企业在研供应商智能评价系统，对供应商资质、业绩证明、财报等非结构化数据，通过Document AI进行解析切分、两阶段向量排序等实现文档智能识别解析，融合业绩库等结构化数据，基于供应商业绩、实力、不良行为等规则，自动生成供应商核查报告。供应商智能评价系统上线后能够大幅提高供应商管理效率，提供全面的供应商评价视角。

1.运用大语言模型构建高效协同的数智化系统

新一代人工智能是科技革命和产业变革的引擎，而大模型是人工智能的技术方向。大语言模型（LLM）技术可提供智能化和个性化供应链辅助决策优化服务，实现高效数据交互，凸显供应链价值。在演进路径上，大语言模型可通过流程收敛、向量知识库集成、对话流编排实现文档辅助编写的业务定制，同时结合知识图谱技术，对采购数据进行智能化加工和分析，建立多维度数据间关联，实现强大的知识检索和推理能力。

采购策略智慧制定：对采购策略（采购方案、采购文件、框架协议）数据进行智能化加工和分析，构建并优化采购策略匹配关联模型，生成最优推荐采购策略，实现采购策略制定机制闭环动态优化。

智能辅助评审：构建资质评审、业绩评审、技术参数、评分、价格等模型，结合招标文件、投标文件，针对各类评分规则实施智能评审，辅助或部分替代专家主观性评分，从而提高专家评审质量和效率。

物料主数据智能管理：提取物料的多维特征，建立物料类别预测、自动分类、自动赋码等模型，解决一物多码识别难，物料分类低效的难题，实现物资编码唯一、新增物料编码的识别自动化。

检测计划策略智能编排：按照物资品类、数量、质量信息等建立检测计划编制策略库，自动生成并实时下发检测计划，智能修订检测策略，赋能业务规则全生命周期数智化管理。

AI助手：提供采购垂直领域相关场景训练样本，如法律法规、流程规范、使用手册等，通过对话式交互轻松检索关键知识，服务于多业务场景下的知识问答，并对业务进行溯源分析。

智能搜索：精准理解用户的数据查询意图，通过模糊搜索、混合搜索、会话提问等方式，实现一键获取业务数据，并提供图表可视化展现，提升使用体验。

2.以人工智能技术推动供应链跨界创新

当前，我国产业链正处于高质量转型发展阶段，面对人工智能数智化浪潮的冲击与挑战，强化产业链供应链的供需匹配及协同，成为高质量发展的核心竞争力之一。人工智能技术能够促进供应链信息聚合传播，打破产业壁垒，形成交融互通的供应链系统。供应链数智化平台在跨界创新方面发挥着重要作用，同时也是现代供应链决策优化转型的重要途径。

以供应链上下游供需协同为例，通过利用算法精确匹配供需双方需求，提供商机推荐服务，大幅提高供需匹配成功率和效率。在供应链决策中引入互联网思维，以共同的价值导向，推动资源顺畅流动和要素高效配置，促进行业内、跨行业及机构间的协同，构建统一的价值链，强化内部供应链互联管理架构。人工智能技术拓展了供应链的边界，运用供应商管理（SRM）系统优化内部管理，实现上下游企业间无缝对接，促进企业与外部伙伴深化协作，帮助企业实现基于产业集群发展的供应链决策机制。

以人工智能技术推动供应链管理的跨界融合，有效提高产业链供应链效率，增强产业整体竞争力，同时也面临多方挑战，企业需要不断探索和创新。

第一，政策和法规支持，探寻供应链数据要素流通和知识产权保护、数据安全要求间的利益平衡与兼容模式；

第二，以标准化和产业合作等方式推动企业间的技术对接和系统整合，以新兴技术优化跨企业的供应链流程，提高供应链的响应速度和透明度；

第三，技术开发应用、数据分析处理、业务领域的跨界复合型高端人才培养，提升员工对新技术新模式的理解以及跨界合作的能力。

3.实现基于人工智能的供应链平台化升级

随着新一轮科学技术与产业融合程度的日趋深入，新质生产力正在加速融合云计算、大数据、人工智能等新技术，赋能企业形成高效协同、韧性增长、由链式发展向复杂网络结构转型的新发展格局。供应链数智化平台正是在此环境下，逐步发展形成的新型云平台，通过构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置；同时结合人工智能技术赋能企业数字化转型，并进行智能化升级，建立数据分析模型、预测模型，逐步增加算法应用，改造物理世界的产业链运作模式，通过数字技术强化供需匹配及协同，提升供应链韧性。

供应链平台的智能化升级关键在于兼容多源数据和适应多元业务场景，整合各业务节点，强化企业内部资源管理和跨企业、地域间合作，从而优化资源配置，显著节省成本，实现效益增长。人工智能技术的应用使得供应链生态呈现多维度特征，可将电商平台作为供应链升级的核心节点，构建共生共荣的平台生态，以此塑造企业核心竞争优势。

供应链平台化升级需要供应链的动态响应，即构建稳固的供应链网络应对不确定性；建立供应链多元合作体系，优化生产效率和流通效率；构建开放性创新空间，吸引多元化角色参与互动，实现资源共享和价值共创。

构建智慧供应链平台是实现企业供应链创新转型的核心，标志着平台在整合资源和创新供应链管理上的生态化转型。