聯合利華的人工智能系統通過分析天氣數據來調整冰淇淋銷售預測、優化庫存并減少浪費。人工智能冰箱的數據已使某些地區的零售訂單和銷售額增長高達 30%。這些人工智能工具在瑞典等市場將預測準確率提高了 10%，從而能夠更靈活地應對不斷變化的天氣模式。

這項能力代表了供應鏈技術的最新前沿。傳統系統可能會標記出需要人工干預的中斷情況，而聯合利華的代理人工智能能夠獨立規劃并執行全面的應對策略。根據2025年全球供應鏈研究所的報告，自2023年底以來，此類實施增長了83%。

代理型人工智能與傳統自動化的區別在于其能夠處理復雜性和不確定性。這些系統并非遵循僵化的規則，而是利用先進的推理能力，根據情況變化調整策略。這種從人工智能作為顧問到人工智能作為自主行動者的根本性轉變，正在重新定義供應鏈在當今動蕩的商業環境中如何應對挑戰和機遇。

一、供應鏈中的 Agentic AI 是什么

1.理解代理人工智能

Agentic AI 代表著超越傳統自動化的重大變革，它創造了能夠獨立解決復雜供應鏈問題的系統。傳統 AI 可以分析需求模式，而 Agentic 系統則更進一步，能夠自主制定和執行多步驟采購計劃。例如，當面臨運輸中斷時，Agentic 系統可以識別替代路線、與承運商協商并重組倉庫運營，所有這些都無需人工干預。

2.自主規劃和執行

代理型人工智能的強大之處在于其能夠從分析轉化為行動。這些系統管理的是整個流程，而非孤立的任務，從而形成持續改進的循環。沃爾瑪的庫存管理代理通過監控庫存水平、預測區域需求波動以及同時自動調整數千種產品的采購訂單，展現了這種能力。這種自主決策能力將響應時間從幾天壓縮到幾分鐘。

3.代理供應鏈系統的主要特征

?目標導向：
這些系統專注于優化特定目標，例如降低成本、提高服務水平或可持續性目標。

?情境感知：
他們持續監控整個供應網絡，以了解相互依賴關系以及整個系統變化的連鎖反應。

?自適應：代理系統從結果中學習并隨著時間的推移完善策略，而不是依賴于固定的、基于規則的邏輯。

示例： DHL 的路線優化代理體現了這種適應性，通過學習不同條件下的歷史表現來不斷提高運送效率。

4.變革性影響

通過連接先前各自孤立的功能，Agentic AI 打造了真正集成的供應鏈。這些系統通過智能代理，將規劃、采購、物流和客戶服務連接起來，協調各項活動以實現共同目標。最終，對中斷和機遇的響應速度達到了前所未有的水平，將供應鏈從線性流程轉變為動態的、可自我調整的網絡。

二、Agentic AI在供應鏈中的關鍵應用

1.需求預測和自適應規劃

Agentic AI 系統超越了靜態預測，持續監測市場信號、競爭對手活動和社會趨勢，實時調整預測。當這些代理檢測到意外的需求變化時，它們會自主修改整個網絡的生產計劃和庫存分配，從而創建真正響應迅速的供應計劃。

2.自主庫存優化

庫存代理能夠在復雜的網絡中動態平衡相互沖突的目標，例如資本效率和服務水平。它們會根據新興模式預先在各個地點之間重新分配庫存，將靜態庫存策略轉化為能夠適應不斷變化的條件的靈活、可自我調整的系統。

3.實時路線及物流管理

物流代理通過整合來自多個來源的實時數據，并與倉庫運營進行協調，從而優化配送路線。當發生中斷時，它們會動態地重新規劃車隊路線并調整優先級，而無需等待人工干預，從而即使在不可預測的情況下也能保持服務水平。

4. 供應商風險評估與緩解

風險管理代理監控全球供應商網絡，分析新聞、金融指標和地緣政治事件，以識別潛在的中斷。當檢測到風險升高時，它們會自動啟動應急計劃，調整訂單或安全庫存以保護運營。

5. 動態采購與談判

采購代理評估市場狀況和供應商績效以優化采購決策，進行考慮價格以外因素的自動談判，包括交貨時間、質量和可持續性。

三、代理人工智能在供應鏈中的優勢

1. 更快的決策

Agentic AI 通過將決策周期從幾天壓縮到幾分鐘，改變了整個供應鏈的決策速度。這些系統持續監控各種情況，并在需要時立即采取行動，消除了以人為本的工作流程中固有的延遲。這種加速在業務中斷期間尤為重要，因為快速響應會直接影響業務成果。

2.降低運營成本

通過同時進行多維度優化，代理系統能夠發現傳統方法難以察覺的效率提升機會。它們通過智能整合最大限度地降低運輸成本，通過精準備貨降低庫存持有成本，并通過自動化日常決策降低管理費用。

3. 增強敏捷性和響應能力

搭載代理人工智能 (Agentic AI) 的供應鏈能夠即時適應不斷變化的環境，而非墨守成規。這種靈活性使企業能夠抓住意外機遇，并緩解新興威脅，而無需經歷顛覆性的重新規劃周期，從而在動蕩的市場中保持韌性。

4. 更好的風險管理

Agentic 系統擅長通過處理整個供應網絡中的海量數據來檢測細微的風險指標。它們能夠及早識別潛在的破壞模式，并在問題升級之前實施緩解策略，從被動救火轉變為預防性行動。

5. 端到端供應鏈可視性

Agentic AI 通過連接以往孤立的功能和數據源，實現了前所未有的透明度。這種整體可視性能夠實現真正集成的決策，從而優化整個供應鏈，而不是對單個組件進行局部優化。

四、供應鏈中代理人工智能的真實示例和用例

Agentic AI 系統能夠自主決策、采取行動并隨時間推移進行調整，正在改變多個行業的供應鏈運營。以下六個令人信服的現實案例，展示了這些技術的實際影響：

1. Flexport：人工智能驅動的貨運優化

公司： Flexport實施： Flexport 的自主 AI 代理持續監控全球航運路線、港口狀況和承運人運力，以動態優化貨運代理。

影響：

?運輸成本降低30%

?運輸時間減少25%

?中斷期間實時重新規劃路線（例如蘇伊士運河堵塞）

?通過優化路線減少約 18% 的碳足跡

Flexport 的系統使用強化學習來不斷改進決策，通過從數千批貨物中學習來預測瓶頸的發生并推薦預防措施。

2. Kuiper 項目（亞馬遜）：自主供應鏈恢復

公司：亞馬遜實施：使用衛星連接和邊緣 AI 的 自我修復供應網絡，以在中斷期間維持運營。

影響：

?波多黎各颶風瑪麗亞過后部署（2023年）

?72小時內恢復85%的配送能力

?AI代理自動：

?重新評估受損設施的可用庫存

?重新配置運輸路線，繞過受損的基礎設施

?優先供應關鍵醫療物資

?當地面通信出現故障時，通過衛星上行鏈路與緊急服務協調

該系統代表了抗災供應鏈的新范式，其中人工智能代理在危機情況下以最少的人工監督進行操作。

3. Ocado：機器人倉庫管弦樂隊

公司： Ocado實施： 群體智能控制自動化履行中心的數千個機器人。

影響：

?50 個機器人群協同完成單個訂單

?每天處理超過 65,000 個訂單，準確率高達 99.9%

?自組織系統適應：

?更改產品尺寸

?發生故障/故障的機器人

?高峰需求期

?無需重新編程的新產品

Ocado 系統展示了多智能體 AI 系統如何大規模協調物理機器人，每個智能體都有特定的目標，同時為集體目標做出貢獻。

4. Coupa：自主采購智能

公司： Coupa Software實施： AI 代理不斷分析供應商關系、市場狀況和內部需求，以優化采購流程。

影響：

?已部署于 2,000 多家全球企業

?自動檢測不合規支出（每年節省約 4.5%）

?在中斷發生之前預測供應商風險

?自主合同重新談判建議

?采購周期平均縮短22%

Coupa 的系統展示了代理 AI 如何跨越組織邊界運行，與內部系統和外部供應商網絡連接，以創建持續優化的采購功能。

5. Blue Yonder：自主預測和庫存管理

公司： Blue Yonder實施： 多層 AI 代理管理復雜零售供應鏈中的庫存。

影響：

?全球十大零售商中的 7 家已實施

?預測誤差減少 40–65%

?缺貨減少30%

?安全庫存需求減少 20–25%

?自動處理：

?季節變化

?產品促銷

?天氣影響

?供應中斷

Blue Yonder 的系統以專業代理的層級結構運行，其中戰略代理設定庫存目標，戰術代理執行補貨訂單，同時不斷從結果中學習。

6. Autosub項目：自主集裝箱船

公司：馬士基實施： 人工智能控制的船只，無需人工干預即可優化航線、燃料消耗和港口調度。

影響：

?首次完全自主的跨大西洋航行將于 2024 年 12 月完成

?燃料消耗減少23%

?時刻表可靠性提高18%

?幾乎消除導航中的人為錯誤

?動態路由調整基于：

?天氣狀況

?港口擁堵

?燃油效率

?貨物優先

馬士基的系統代表了物理自主性與供應鏈優化的融合，其中運輸船本身成為一個智能代理，不斷做出決策以優化整個供應網絡。

五、成功實施的常見模式

這些案例都具有一些有助于其成功的特點：

• 多代理架構——復雜問題在專門的代理之間分解
• 人機協作——人類設定參數、審查異常情況并批準重大決策
• 持續學習——系統通過強化學習不斷改進
• 跨系統集成——AI 代理與內部和外部的多個系統交互
• 可衡量的投資回報率——明確的財務和運營效益，證明實施成本的合理性。

隨著這些技術的成熟，我們可以期待其在各個行業得到更廣泛的應用，并在整個供應鏈運營中進行更深入的整合。

六、供應鏈中的 Agentic AI 工具和技術

一系列代理 AI 工具和技術正在改變供應鏈運營，使各個職能部門能夠自主決策和采取行動。

（一）核心人工智能技術

1.強化學習（RL）系統

通過獎勵機制反復試驗來學習最佳行為的人工智能系統

供應鏈應用：

?動態庫存優化

?自動價格調整

?配送路線優化

?倉庫機器人協調

示例工具：

?Ray RLlib

?Google’s Vertex AI with RL components

?Microsoft’s Project Bonsai

2.大型語言模型（LLM）

經過大量文本語料庫訓練的人工智能系統可以理解和生成人類語言

供應鏈應用：

?供應鏈系統的自然語言接口

?自動化文檔處理

?合同分析和談判協助

?從非結構化數據中提取知識

示例工具：

?GPT-4 with specialized supply chain fine-tuning

?Claude 3 (Anthropic)

?Gemini (Google)

?Supply chain-specific models from companies like Blue Yonder

3.多智能體系統（MAS）

分布式系統中，多個人工智能代理相互作用，解決單個代理無法解決的復雜問題

供應鏈應用：

?跨組織邊界的協作需求預測

?買家與供應商之間的自主談判

?協調倉庫運營

示例工具：

?IBM 的多代理供應鏈框架

?Fetch.ai 的自主經濟代理

?RoboFlow 的多智能體仿真平臺

4. 數字孿生

可實現模擬和優化的物理資產、流程或系統的虛擬副本

供應鏈應用：

?端到端供應鏈可視性

?情景規劃和風險評估

?物流基礎設施的預測性維護

示例工具：

?Microsoft Azure數字孿生

?西門子 Xcelerator

?NVIDIA Omniverse 供應鏈

（二）專業供應鏈人工智能平臺

1. 自主規劃系統

端到端平臺，可自動執行需求預測、庫存優化和補貨計劃

主要參與者：

?o9 Solutions

?Kinaxis RapidResponse

?Coupa Supply Chain Design & Planning

?Blue Yonder (formerly JDA)

主要特征：

?實時重新規劃功能

?人工智能驅動的場景生成

?自主異常處理

?跨職能優化

2.智能可視平臺

提供整個供應鏈的實時跟蹤和監控并具有預測功能的系統

主要參與者：

?FourKites

?Project44

?Shippeo

?Infor Nexus

主要特征：

?自主預計到達時間預測

?主動風險警報

?自動異常路由

?自我修正數據模型

3.自主采購系統

以最少的人工干預實現采購、采購和供應商管理自動化的平臺

主要參與者：

?GEP SMART

?SAP Ariba with AI enhancements

?Icertis Contract Intelligence

?Zycus Merlin AI Suite

主要特征：

?自動供應商發現和評估

?持續的市場監控

?自主生成 RFQ

?合同合規性驗證

4.倉庫自動化和機器人控制系統

協調機器人隊伍并優化倉庫運營的人工智能系統

主要參與者：

?Fetch Robotics (Zebra)

?Locus Robotics

?Boston Dynamics Stretch with AI control

?GreyOrange Fulfillment Operating System

主要特征：

?自適應任務分配

?自主路徑規劃

?動態區域管理

?人機協作

（三）數據集成和支持技術

1.供應鏈控制塔

集中式樞紐，集成來自多個來源的數據，提供可見性并支持人工智能決策

主要參與者：

?Llamasoft (Coupa)

?E2open

?One Network Enterprises

?Elementum

主要特征：

?實時數據整合

?跨組織可見性

?人工智能增強決策

?自主工作流觸發

2. 供應鏈物聯網平臺

將物理對象連接到數字網絡的系統，為人工智能系統提供實時數據

主要參與者：

?適用于供應鏈的AWS IoT

?IBM Watson 物聯網

?Telit 設備WISE

?PTC ThingWorx

主要特征：

?邊緣 AI 功能

?自主傳感器校準

?預測性維護

?數字線程創建

3. 區塊鏈和智能合約

分布式賬本技術可實現多方流程的無信任自動化

主要參與者：

?IBM 食品信托

?TradeLens（馬士基/IBM）

?VeChain

?Chainyard 信任您的供應商

主要特征：

?自行執行的合約

?自主驗證

?去中心化共識

?不可變的審計線索

（四）實施基礎設施

1. 云原生供應鏈平臺

專為供應鏈 AI 工作負載設計的可擴展云基礎設施

主要參與者：

?AWS 供應鏈

?Oracle 供應鏈管理云

?谷歌供應鏈孿生

?Microsoft Dynamics 365供應鏈管理

主要特征：

?人工智能優化的基礎設施

?API 優先架構

?容器化微服務

?用于自動化的無服務器功能

2. 供應鏈邊緣計算

分布式計算系統在數據源附近處理數據，實現實時自主決策

主要參與者：

?思科邊緣智能

?Dell EMC 邊緣解決方案

?HPE Edgeline

?NVIDIA EGX

主要特征：

?設備上的 AI 推理

?連接丟失期間自主運行

?本地數據處理以保護隱私

?低延遲決策

（五）新興技術

1. 供應鏈的量子計算

下一代計算可以解決超越傳統計算能力的復雜優化問題

供應鏈應用：

?多級庫存優化

?全球物流網絡設計

?復雜的路由問題

早期實施：

?D-Wave 對大眾物流的優化

?IBM Quantum 用于 DHL 路由實驗

?QC Ware的物流算法

2. 自動駕駛汽車和無人機

用于運輸貨物的自主運輸系統

供應鏈應用：

?自主最后一英里配送

?倉到倉轉移

?庫存盤點和設施監控

主要參與者：

?Waymo Via

?TuSimple

?Nuro

?Zipline

3. AR/VR與AI集成

借助人工智能增強人類能力的視覺計算技術

供應鏈應用：

?人工智能引導的揀選和包裝

?遠程維護與人工智能故障排除

?人工智能教練的模擬訓練

主要參與者：

?Microsoft HoloLens with Dynamics 365 Guides

?Magic Leap Enterprise Suite

?TeamViewer Frontline

（六）選擇考慮因素

在評估用于供應鏈應用的代理AI 工具時，組織應考慮：

• 集成能力：該工具與現有系統的連接有多容易
• 自主范圍：允許獨立決策的程度
• 人類監督設計：人類如何在必要時進行干預
• 學習機制：系統如何隨著時間的推移而改進
• 數據要求：有效操作所需的數據量和質量
• 可解釋性：人工智能的決策過程有多透明
• 可擴展性：系統如何處理日益增長的復雜性
• 安全功能：防止對抗性攻擊和數據泄露

隨著這些技術的不斷發展，不同類別之間的區別將會變得模糊，集成平臺將為整個供應鏈提供全面的功能。

七、供應鏈中代理人工智能的挑戰與思考

1.數據挑戰

• 數據質量問題：人工智能系統需要高質量、一致的數據才能有效運行；糟糕的數據會導致糟糕的決策
• 集成復雜性：跨組織邊界連接遺留系統會帶來重大的技術障礙?數據標準化：供應鏈合作伙伴之間缺乏通用數據格式，導致信息共享復雜化
• 實時要求：許多供應鏈決策需要立即采取行動，需要強大的數據管道

2.經濟考慮

• 初始投資高：技術、基礎設施和專業知識的大量前期成本
• 不確定的投資回報時間表：收益可能需要一段時間才能實現，從而帶來預算合理性的挑戰
• 運營成本變化：某些成本（勞動力）減少，但其他成本（技術維護）增加
• 價值歸因困難：將人工智能的具體影響與其他改進舉措區分開來的挑戰

3.技術限制

人才短缺：缺乏具備供應鏈和人工智能專業知識的專業人士

可擴展性問題：適用于試點項目的解決方案在全面運營條件下可能會失敗

可解釋性問題：許多人工智能系統的功能類似于“黑匣子”，這使得它們的決策難以理解

維護要求：人工智能系統需要持續監控和更新才能保持有效

4.運營風險

• 自動化依賴：過度依賴人工智能可能會造成單點故障
• 級聯故障：錯誤可以通過互連系統迅速傳播
• 適應限制：當前的人工智能系統可能會面臨前所未有的干擾
• 協調挑戰：跨組織邊界協調自治系統

5.倫理影響

• 算法偏見：人工智能系統可能會延續或放大決策中現有的偏見
• 勞動力流失：自動化可能會消除某些工作類別
• 責任差距：自主系統做出的決策的責任不明確
• 利益相關者影響：對不同供應鏈參與者（供應商、承運商、客戶）的不同影響

6.隱私和安全問題

• 競爭數據泄露：共享人工智能所需的數據可能會泄露敏感的商業信息
• 網絡漏洞：互聯系統為惡意行為者創造了更大的攻擊面
• 數據主權問題：跨境數據流動面臨越來越多的監管限制
• 知識產權問題：人工智能產生的見解的所有權存在不確定性

八、供應鏈中代理人工智能的未來

1. 值得關注的新興趨勢

a. 多智能體協作網絡

跨企業合作涉及來自不同組織的人工智能代理共同協商和優化。涌現智能是指由簡單的代理交互產生的復雜問題解決能力。自主生態系統是自組織網絡，可根據不斷變化的條件動態地重新配置。聯合決策代表分布式治理模型，其中人工智能代理以一致的激勵機制運作。

b. 人工智能驅動的 ESG 跟蹤和優化

實時碳足跡管理涉及根據排放影響制定動態路線和采購決策。通過自主監控整個供應網絡的工作條件，實現勞工標準驗證。資源循環利用由人工智能優化的系統提供支持，該系統可實現產品回收、再利用和再循環。通過區塊鏈驗證的來源追蹤與人工智能驅動的異常檢測相結合，增強了透明度自動化。

C.認知數字孿生

供應鏈自我意識涉及完整的虛擬復制，以實現系統級意識。預測性韌性側重于在中斷發生之前進行預測并實施緩解策略。自主情景規劃能夠持續生成和評估替代未來方案。時間智能是指在適應新興條件的同時，從歷史模式中學習。

2. 人工智能驅動的可持續性轉型

代理系統越來越關注環境和社會治理指標，而非傳統的關鍵績效指標 (KPI)。未來的代理系統將追蹤整個價值鏈的碳足跡，自動調整采購決策，以實現可持續發展目標。它們將監控整個供應商網絡的道德合規情況，并優化運營，在保持業務績效的同時最大限度地減少環境影響。

3. 與工業 5.0 框架集成

由于工業 5.0 強調人機協作，代理型人工智能將不斷發展，以補充人類的能力，而非簡單地取代它們。未來的系統將能夠識別何時需要人類的專業知識，從而創建無縫的工作流程，使重復性決策自動化，而復雜的判斷則受益于人類的監督。這種合作方式與工業 5.0 專注于將技術效率與人類創造力相結合的理念相契合。

4. 超自動化供應生態系統

最終的發展方向是自組織供應網絡，其中自主代理將以最少的人工干預管理整個價值鏈。這些高度自動化的生態系統將具備認知數字孿生，能夠模擬潛在場景，通過區塊鏈自主執行合同，以及在中斷發生前數周預測其發生的預測能力。最終的結果是，供應鏈將能夠持續自我優化并適應不斷變化的環境。

5. 民主化獲取先進能力

隨著這些技術的成熟，我們將看到小型企業通過簡化的界面和基于云的解決方案獲得更高的可及性。這種民主化將創造公平的競爭環境，使中型企業能夠利用以前只有擁有大量技術預算的企業才能獲得的功能。