AI在供应链端到端的应用

AI在供应链端到端的应用

我要报名

课程介绍

在当前复杂多变的市场环境下，制造业企业的供应链管理面临诸多挑战。数据孤岛问题导致信息流通不畅，难以实现供应链的整体优化;算法透明度低使得企业对AI决策的信任度不足;边缘计算部署难度大，限制了AI技术在供应链中的广泛应用。同时，传统供应链管理模式效率低下，成本居高不下，难以满足企业对战略竞争力的需求。

本课程聚焦于AI在供应链端到端的应用，深入剖析AI在需求预测、采购、生产、仓储、物流、销售等各个环节的应用场景和技术原理。通过丰富的案例分析和实践指导，帮助学员掌握AI在供应链中的应用方法和技巧，降低供应链成本，提升服务水平，实现供应链从“成本中心”到“战略竞争力”的转变。

课程收益

了解AI在供应链各环节的应用场景与技术，如智能预测、动态定价等。

掌握利用AI提升需求预测准确率、降低误差率，以及动态调整产品定价的方法。

学会运用AI进行供应商风险评估、自动化采购和闭环管理，降低采购成本。

借助AI实现生产设备预测性维护、柔性生产调度，减少停机时间。

利用AI优化仓储库存管理，如智能分仓、无人仓储等，提高库存周转。

掌握AI在物流运输中的路径优化和货运风险管理方法，降低运输成本。

学会运用AI处理客户投诉、预测退货概率，提升客户服务质量。

了解供应链数字孪生、SAAS协同和区块链溯源的应用，增强供应链协同能力。

培训对象

制造业企业中负责供应链管理的人员

对AI技术在供应链领域应用感兴趣，希望提升供应链管理效率和竞争力的相关人员

企业中负责数字化转型和信息化建设的管理人员。

课程大纲

一.需求预测与计划

1.智能预测

1.1.AI数据获取

1.2.历史销售数据

1.3.市场趋势

1.4.社交媒体舆情

1.5.天气等因素

1.6.利用机器学习(如时间序列分析、LSTM 神经网络)提升需求预测准确率(降低误差率可达

20~50%)

1.7.案例:

亚马逊使用 AI 预测季节性需求，优化库存分配;

可口可乐通过AI分析社交媒体数据调整区域供货计划。

2.动态定价

2.1.AI实时监控供需变化

2.2.竞争对手价格

2.3.动态调整产品定价以平衡销量与利润

2.4.案例: UberEATS 利用 AI 算法根据餐厅备货情况和用户需求调整配送费。

3.紧急插单响应

3.1.客户级别的影响

3.2.利润率的介入

3.3.齐套率与供应商交付不及时的影响

3.4.案例:GE 医疗的紧急插单计划A++模型的介入

二.采购与供应商管理

1.供应商风险评估

1.1.NLP技术分析新闻、财报、社交媒体，评估供应商的财务稳定性或地缘政治风险

1.2.产能

1.3.质量

1.4.交付

1.5.原料的稳定性

1.6.案例: IBMSterling供应链平台利用 AI 识别潜在供应商中断风险。

2.自动化采购

2.1.RPA(机器人流程自动化)+AI实现采购订单自动生成、审批和跟踪。

2.2.电子采购商城与各场景采购的匹配与关联性

2.3.案例:西门子使用AI系统自动处理80%的间接物料采购。

3.供应商的闭环管理

3.1.准入与筛选

3.2.门槛文件植入成本计算体系与成本影响力

3.3.供应商的品类

3.4.供应商绩效

3.5.供应商汰换

4.采购成本模型

4.1.成本模型架设与成本模型的12个数据纬度

4.2.人、机、料

4.3.三大费用(销售、管理、财务)

4.4.物流(内外)

4.5.包材(循环)

4.6.税金与利润

三.生产与制造优化

1.预测性维护

1.1.loT传感器+AI模型(如随机森林、深度学习)预测设备故障，减少停机时间。

1.2.设备故障大纲

1.3.备件与维保的贝叶森模型

1.4.案例:特斯拉工厂通过AI分析设备振动数据，提前更换故障部件。

2.柔性生产调度

2.1.AI 实时调整生产计划以应对订单变化或原材料延迟。

2.2.自动化排产

2.3.覆盖物料、工位、设备、质检、能源等纬度的短板偏差

2.4.紧急插单

2.5.案例:富士康利用数字孪生+AI模拟不同生产排程方案。

四.仓储与库存管理

1.智能分仓与补货

1.1.Al 优化区域仓库的库存分布，降低跨区调货成本。

1.2.系统数据分享与数据捕捉

1.3.供应商响应能力与计算体系

1.4.交付的精准性与库存周转

1.5.案例:京东通过 AI算法将热门商品预存至离消费者最近的仓库，实现“半小时达”。

2.无人仓储

2.1.AGV机器人+计算机视觉实现自动拣货、盘点。

2.2.视频视觉 AR 的自动分拣

2.3.AR 实施识别包装破损

2.4.标准化无人仓的设置步骤

2.5.标准化无人仓的设置节拍

2.6.案例:阿里菜鸟无人仓通过AI 调度 500 台机器人，效率提升3倍。

3.生产内部车间与无人仓库的基本配合体系

3.1.调度大屏的设置逻辑

3.2.工单与工位、需求时间与运送时间

3.3.工种熟练程度与容错时长

3.4.退货与包材循环

3.5.案例:西部数据的管理无人仓与生产车间的零缝隙匹配

4.安全库存的设置

4.1.MAD值(ABC物料)与APE值的覆盖(XYZ物料)

4.2.数据的修正(动态管理)

5.AI与周转提升

5.1.周转模型

5.2.自动识别提升周转的8套体系

五.物流与运输

1.路径优化

1.1.强化学习(如 DQN)优化配送路线，考虑实时路况、油价、司机行为等。

1.2.运输成本构成(普货与冷、超低温、危化品)

油料

路桥费

税金

司机

保险

折旧

社会成本

2.货运风险管理

2.1.AI 分析船舶AIS数据、港口拥堵情况，预警延误风险。

2.2.风险转移与风险分析

2.3.保险的价值与保险集采的模型计算

2.4.案例:马士基使用AI预测海运到港时间，准确率提升 25%。

六.销售与客户服务

1.智能售后

1.1.NLP处理客户投诉，自动识别质量问题并反馈至生产端。

1.2.售后服务大纲

1.3.服务件与人工成本

1.4.服务频次与产品版本提升的耦合关系

1.5.案例:戴尔用 AI 分析客户退货原因，反向优化产品设计。

2.逆向物流

2.1.AI 预测退货概率，优化退货处理流程。

2.2.成本与服务

2.3.外包售后的临界线分析

2.4.案例: Zara 通过AI 提前识别可能退货的订单，减少二次运输成本。

七.信息化载体的端到端协同与数字孪生

1.供应链数字孪生

1.1.通过AI构建虚拟供应链模型，模拟突发事件(如台风、罢工)的影响并生成应对方案。

1.2.横向协同的必要性

1.3.OKR 的植入

1.4.案例:宝马使用数字孪生模拟芯片短缺时的替代采购方案。

2.SAAS 的一码通与完全兼容共享

2.1.SRM(供应商管理系统)

2.2.CRM(客户管理体系)

2.3.WMS(仓库管理体系)

2.4.MES (生产执行系统)

2.5.IBP(集成商务计划)

2.6.TMS (运输管理体系)

3.区块链+AI溯源

3.1.AI 分析区块链上的供应链数据，快速定位质量问题源头。

3.2.数据追溯

3.3.数字化供应链的必要性

3.4.案例:沃尔玛用AI 追溯生鲜食品污染源，时间从7天缩短至2秒。

马老师

马晓峰 老师

世界500 强制造业,在职

采购供应链专家

讲师资质

“供应链与物流”金牌讲师，管理学专业，从事供应链相关行业20年，积累了丰厚的行业经验

授课风格

用案例解释困惑，用经验解决问题，让前沿落地实际

专长领域

供应链数据治理、供应链数字化转型、供应链区块链、智能供应链、采购、精益物流及智能物流、绿色物流、MMOG、预测与计划、采购成本、库存控制、供应商管理、工业APP应用等

服务企业

汽车机车:中国中车、常熟捷豹路虎、沈阳宝马、广汽三菱、陕重汽、吉利、武汉雷诺等

汽车电子类:大陆电子、泰科、村田、博世、博泽、曼胡默尔、马勒、安道拓、ZF、德纳等

工程施工类:中交建、中建7局等

大型设备类:金风科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓等

重工类:三一、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建机等

医药及医疗器械类:诺和诺德、赛默飞世尔、强生、飞利浦、东软、迈瑞、扬子江药业等

食品类:伊利、山东金锣、可口可乐、好时、不凡帝范梅勒等

物流类:顺丰、天地华宇、中远海、海丰、保正等

快销品类:江门维达、广州立白、迪卡侬等

化学类:中海化学、中化蓝天、扬子石化巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯碱、新疆中泰等

服装类:海澜、报喜鸟等

电力资源类:保利协鑫、正泰、力诺、金盘、晶科、晶澳、隆基等

我要报名

在线报名：AI在供应链端到端的应用(上海)

其他城市物流管理培训