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2025-07-27 0
当顾客在沃尔玛自助收银台最后一刻购买一瓶防晒霜,或收到亚马逊当日送达的商品时,他们正在利用一条快速的人工智能供应链——旨在快速运输货物、减少浪费并保持货架库存。目标很简单:尽可能高效地将合适的产品送到合适的客户手中。
在这个充斥着关税、劳动力短缺和全球不确定性的时代,这一使命比以往任何时候都更加重要。根据英伟达最近的一项调查,企业正感受到压力,59% 的受访者表示,过去一年他们的供应链挑战有所加剧。越来越多的企业开始采用人工智能来应对这些挑战,其中 82% 的企业计划在下一财年增加对人工智能供应链工具的投入。
上周,全球最大的零售商沃尔玛宣布,已使用实时人工智能系统重塑其全球供应链。该技术最初在美国部署,目前已在哥斯达黎加、墨西哥和加拿大等市场投入使用。这些工具有助于追踪消费者趋势、设计产品组合、预测需求、将库存转移到高需求区域并减少库存积压。沃尔玛表示,过去需要数月才能完成的项目现在可以在数周内完成。
例如,沃尔玛开发了一个名为 Trend‑to‑Product 的系统,这是一个由人工智能驱动的多代理引擎,可以跟踪趋势(使用社交媒体、搜索数据等),生成情绪板和产品概念,并将它们直接输入到原型设计和采购流程中。
沃尔玛国际首席技术官维诺德·比达科帕(Vinod Bidarkoppa)在一篇博客文章中表示:“在这种规模下,更快行动的唯一方法就是更智能地行动。我们正在创建将实时信号转化为实时行动的系统,从而解放店员,将货物送到顾客手中。”
沃尔玛最大的竞争对手亚马逊也一直在强调其人工智能驱动的供应链进步。在该公司2024年的re:Invent大会上,首席执行官安迪·贾西(Andy Jassy)详细阐述了如何通过持续改进供应链,为每个包裹节省几美分,而规模化运营则能带来数十亿美元的收益。
上个月,亚马逊发布了一篇博客文章,展示了其在解决全球供应链物流挑战的人工智能应用方面的重大新投资:Wellspring,一种生成式人工智能映射技术;一种为亚马逊供应链提供支持的人工智能需求预测模型;以及使用代理人工智能系统的新机器人功能。
博客文章称:“虽然这些系统在幕后运行,但客户肯定会体验到它们的好处:更准确的送货地点、更快的运输选择,以及在他们需要的时候更及时地获得他们想要的产品。”
十多年来,零售商一直在利用云软件、人工智能分析和联网传感器等工具来实现供应链的现代化。这些技术帮助他们更精准地规划、追踪库存动态,并提高订单准确性。
在新冠疫情期间,由于物资短缺、需求激增和供应链中断迫使企业做出调整,这种趋势进一步加剧。当日送达和线上购买店内取货 (BOPIS) 等服务从便利性变成了必需品,并且自此之后一直是基础服务的一部分。
但Growth Catalyst Group创始人兼首席执行官Manish Kapoor表示,当前的人工智能部署浪潮有所不同。早期的系统虽然有用,但很大程度上是被动的——依赖历史数据进行预测或路线规划。
“现在,人工智能可以实时运行,并具备预测甚至规范的能力,”卡普尔说道。“这些系统可以实现自动化运营,随时调整货运路线,重新平衡不同地点的库存,在供应商风险造成中断之前发出警报,甚至支持商店的自动结账。”
人工智能平台首席产品官表示,推动下一次飞跃的是代理人工智能的兴起,即能够在最少人工干预的情况下执行复杂任务的系统。
“代理型人工智能的兴起为提升生产力提供了巨大的机遇,”他说道。“规划人员可以使用自然语言触发任务,并获得引导式分析、主动洞察和自动问题识别。新一代人工智能能够以前所未有的方式协调整个供应链的自动化。”
结果如何?规划效率更高,部门间分歧更少,营运资金得到更充分的利用,浪费也显著减少。
Pricefx 行业战略总监 Garth Hoff 表示:“人工智能正在重塑供应链,一些最具变革性的用例来自人工智能代理系统。人工智能已成为预测和库存规划中不可或缺的工具。对于关税而言,时机至关重要——如果库存过剩或需求预测不足,利润率将受到直接打击。人工智能可以帮助品牌更早地感知需求变化,并模拟不同的采购或关税情景将如何影响成本。”
对于美国最大的食品和药品零售商之一、在 35 个州拥有 2,200 多家门店的 Albertsons 来说,AI 不仅用于预测和优化,还用于重新构想商店与供应链的实时互动方式。
Albertsons 的技术主管和数据分析师举例说明了零售商如何利用人工智能来协助分配商店劳动力进行接收和补货。
他解释说:“我们建立了预测每日入库发货量的模型,使其与商店可用的劳动力相匹配。这种匹配确保团队能够以适当的方式配备人员,处理所有发货,避免人员冗余或任何延误。” 现在,在购物旺季,Albertsons 将产品从装卸码头运送到商店货架的速度提高了约 15%。
他补充说,一个新趋势是利用人工智能分析非结构化供应商信息,例如电子邮件和PDF文件。这项技术可以提取有关交付变更、风险和承诺的关键细节,帮助采购团队避免传统系统经常忽视的问题。
他说:“在零售供应链中,人工智能擅长澄清复杂性,使一线团队能够快速有效地做出反应。”
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