AI大模型赋能数字化供应链顶层架构设计方案.pptx
AI大模型赋能数字化供应链顶层架构设计方案
2025-06-12
目录
CATALOGUE
数字化转型方法论
数字化转型战略规划
顶层架构设计框架
AI大模型技术支撑体系
数字化转型实施路径
典型行业应用案例解析
数字化转型方法论
01
概念解析
价值定位
成效验证
2023.2-2023.5
2023.6-2023.9
2023.10-2023.11
智能决策中枢构建
价值流图谱分析
知识图谱建模
业务场景解构
弹性架构设计
模块化可扩展
持续进化能力
需求闭环验证
智能补货预测
需求感知建模
动态路径优化
数字孪生构建
异常检测引擎
风险预警验证
全链路可视化
ROI量化评估
库存周转提升
交付周期压缩
异常响应加速
成本精准核算
碳排放可视化
供应商协同
客户体验优化
生态价值闭环
迭代阶段
核
图
架
模
智
优
模
孪
效
值
韧
绿
定义阶段
供应链数字化转型概念与价值定位
实现阶段
精准营销
智能履约
智能采购
阶段
模型训练
场景验证
系统融合
生态构建
基于AI的核心实施步骤拆解
基于大模型的动态采购决策系统，实时分析市场需求与供应商数据生成最优采购方案
决策优化
运用NLP技术自动处理异构订单数据，实现秒级订单确认与智能分单
订单解析
基于Transformer架构构建客户360°视图，实现跨渠道个性化推荐
用户画像
通过AI时序预测模型动态调整安全库存阈值，实现JIT库存与资金占用的平衡
库存预测
结合运力池数据与路径优化算法，生成成本最优的实时物流解决方案
物流调度
通过强化学习动态优化促销组合，提升ROI与客户生命周期价值
促销策略
销量预测
库存预警
补货建议
时效管控
路径优化
车辆调配
库存优化
预测
调拨
优化
运输调度
路线设计
实时调度
效能评估
监控
智能预测
需求预判
动态调整库存策略
预测-降低缺货率
调度-提升运输效率
降低运输成本
提高装载率
缩短交付周期
动态补货
路径规划
关键业务场景适配性分析
数字化转型战略规划
02
建立预测性维护体系实现供应链持续优化
智能运维
全局规划
网络层
应用层
基础层
平台层
连接
安全
部署AIoT设备实现供应链全环节数据采集与监控
智能设施
提供需求预测、路径优化等AI驱动的供应链服务
智能服务
建立统一数据标准实现多系统无缝对接
标准集成
应用联邦学习技术确保数据隐私与系统安全
智能安全
基于大模型开发预测性维护和智能调度系统
智能系统
搭建5G+边缘计算网络保障实时数据传输
智能连接
设计可视化决策界面支持多维度数据分析
智能交互
服务
运维
交互
系统
集成
设施
供应链全局规划：构建AI驱动的数字化供应链智能决策平台
战略目标与企业愿景对齐
短期突破与长期路径设计
试点场景优先
选择高价值、低复杂度的场景（如需求预测或仓储分拣）作为短期突破点，通过6-8周的快速验证展现AI模型的ROI，为后续推广积累信心。
技术栈分阶段升级
短期聚焦于数据治理与标签体系建设，中期引入预训练大模型进行知识蒸馏，长期构建供应链专属的领域大模型以实现全链路自主决策。
能力中心建设
在首年建立AI能力中台，集成算法开发、数据标注和模型监控功能；三年内逐步过渡到分布式边缘计算架构，支持实时推理与联邦学习。
人才梯队培养
通过“内部专家+外部顾问”的混合团队模式，短期内解决算法瓶颈，同步制定3年AI人才成长计划，覆盖从数据科学家到业务翻译官的完整角色。
组织资源与技术协同机制
跨职能虚拟团队
动态预算分配
知识图谱共享
风险共担协议
伦理治理框架
成立由供应链、IT和财务部门组成的PMO办公室，采用双周冲刺模式协调资源，确保技术开发与业务需求的无缝对接。
建立创新基金池机制，允许将传统IT预算的30%弹性投入AI项目，根据季度评审结果动态调整各子项目的资金与人力配比。
开发企业级供应链知识图谱，将采购、生产、物流等领域的专家经验结构化，通过大模型实现跨部门知识检索与智能问答。
与关键技术供应商签订基于业务成果的阶梯式付费合同，例如按预测准确率提升幅度支付模型服务费用，降低初期投入风险。
组建AI伦理委员会，制定数据隐私保护、算法偏见检测等标准流程，确保技术应用符合企业社会责任承诺。
顶层架构设计框架
03
接口网关
AI中台
PaaS服务
数据仓库
数据层
交互终端
安全层
传输加密
分层架构
全球覆盖
服务治理
硬件层
云服务器
计算单元
对象存储
关系数据库
扩展层
智能补货
权限中心
结算中心
算法服务
通过大模型实现需求预测与库存动态调优的智能决策系统
应用层
技术架构分层模块设计
定义供应链全域数据实体（如供应商、SKU、仓库）的统一编码与属性规范，消除系统间数据孤岛，确保跨环节数据一致性。
主数据标准化
建立元数据管理系统，记录数据从采