5 月 20 日，趙先德在中歐供應(yīng)鏈創(chuàng)新沙龍上針對(duì) AI 如何在供應(yīng)鏈中得到充分應(yīng)用，給出了三點(diǎn)建議：一是要奠定數(shù)據(jù)和流程整合的基礎(chǔ)，如果只重視技術(shù)而忽視伙伴關(guān)系的管理、不營(yíng)造合作共贏氛圍，拿不到端到端的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，AI 的應(yīng)用價(jià)值是受限的；二是不要唯大模型論，并非所有的供應(yīng)鏈問(wèn)題都適合用大模型來(lái)解決，一些傳統(tǒng) AI（俗稱小模型），如啟發(fā)式算法、機(jī)器和深度學(xué)習(xí)等依然在識(shí)別、分類(lèi)和預(yù)測(cè)方面具備優(yōu)勢(shì)；三是要做好 AI 和運(yùn)籌學(xué)的結(jié)合，不要忽視傳統(tǒng)運(yùn)籌學(xué)在解決規(guī)劃類(lèi)問(wèn)題時(shí)的精確性和可解釋性優(yōu)勢(shì)，利用 AI 算法為運(yùn)籌學(xué)模型輸入各類(lèi)優(yōu)化參數(shù)，是一個(gè)好的結(jié)合方式。

趙先德認(rèn)為，中國(guó)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背后，供應(yīng)鏈整合創(chuàng)新至關(guān)重要。通過(guò)研究多個(gè)行業(yè)企業(yè)，我們發(fā)現(xiàn)中國(guó)供應(yīng)鏈發(fā)展歷經(jīng)四個(gè)階段：改革開(kāi)放初期，供應(yīng)鏈作為執(zhí)行部門(mén)，專(zhuān)注工廠高效運(yùn)作與成本控制；外資涌入后，供應(yīng)鏈上升至戰(zhàn)略層面，通過(guò)差異化策略贏得競(jìng)爭(zhēng)；此后，供應(yīng)鏈逐漸向用戶端延伸，以數(shù)字化連接用戶，提升體驗(yàn)；當(dāng)下，企業(yè)著力構(gòu)建 " 供應(yīng)鏈 + 生態(tài)圈 "，通過(guò)開(kāi)放式平臺(tái)整合產(chǎn)業(yè)資源，滿足多元需求。

" 這四個(gè)階段的演進(jìn)，本質(zhì)是對(duì)供應(yīng)鏈認(rèn)知的深化：從單一采購(gòu)職能，擴(kuò)展至企業(yè)內(nèi)部跨部門(mén)整合，再到跨組織、跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同。同時(shí)，商業(yè)模式從標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品供應(yīng)，轉(zhuǎn)向產(chǎn)品與服務(wù)的定制化組合，而數(shù)字化能力成為貫穿始終的關(guān)鍵支撐。" 趙先德說(shuō)。

趙先德在其新著《數(shù)字化供應(yīng)鏈實(shí)戰(zhàn)：商業(yè)模式創(chuàng)新與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)》也指出，當(dāng)前，供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域涌現(xiàn)出快速響應(yīng)、韌性、重構(gòu)（regenerate）、綠色低碳等熱詞。實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的核心，在于數(shù)字化。但供應(yīng)鏈數(shù)字化并非單一環(huán)節(jié)的技術(shù)應(yīng)用，而是要達(dá)成三個(gè)層面的突破：其一，實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)與流程打通，推動(dòng)企業(yè)內(nèi)外部信息共享；其二，在計(jì)劃與工作流層面協(xié)同，避免 " 長(zhǎng)鞭效應(yīng) "；其三，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行多環(huán)節(jié)決策優(yōu)化，提升供應(yīng)鏈整體效益。

趙先德舉例，新能源卡車(chē)領(lǐng)域正在探索生態(tài)化解決方案，針對(duì)用戶購(gòu)車(chē)成本高、隱性成本大等痛點(diǎn)，整合車(chē)輛持有方、金融機(jī)構(gòu)、運(yùn)力服務(wù)商、能源供應(yīng)商等多方資源，構(gòu)建 " 超級(jí)運(yùn)力平臺(tái) "。通過(guò)場(chǎng)景化定制、資產(chǎn)租賃、一站式運(yùn)力服務(wù)，實(shí)現(xiàn)降本 10% 與低碳目標(biāo)。這種模式突破傳統(tǒng)鏈?zhǔn)焦?yīng)鏈，通過(guò)生態(tài)協(xié)同解決單一主體無(wú)法攻克的難題。

趙先德表示，未來(lái)，供應(yīng)鏈能力的提升依賴于更深度的數(shù)據(jù)整合與分析。一方面，需打通供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，從企業(yè)內(nèi)部延伸至行業(yè)生態(tài)；另一方面，要融合運(yùn)籌學(xué)模型與 AI 技術(shù)，前者用于結(jié)構(gòu)化問(wèn)題優(yōu)化，后者助力非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化。例如，AI 在需求預(yù)測(cè)、物流優(yōu)化等場(chǎng)景的應(yīng)用，正推動(dòng)供應(yīng)鏈決策從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向智能驅(qū)動(dòng)。

" 供應(yīng)鏈數(shù)字化不僅是技術(shù)升級(jí)，更是企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的核心路徑。唯有以端到端整合與生態(tài)化創(chuàng)新為抓手，方能在復(fù)雜多變的市場(chǎng)中建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。" 趙先德強(qiáng)調(diào)。

在當(dāng)天的研討環(huán)節(jié)，京東集團(tuán) SEC 委員、京東物流首席執(zhí)行官胡偉表示，當(dāng)前比較好的物流企業(yè)都具備了數(shù)字化能力，實(shí)現(xiàn)了 " 從靠人管到靠系統(tǒng)管 "，下一步的關(guān)鍵將是如何利用海量數(shù)據(jù)做出好的管理工具，用數(shù)據(jù)來(lái)做優(yōu)化，特別是那些同時(shí)提高員工體驗(yàn)和創(chuàng)造客戶價(jià)值的優(yōu)化。

胡偉進(jìn)一步列舉了京東物流基于倉(cāng)位優(yōu)化、以及基于歷史同期數(shù)據(jù)為司機(jī)引導(dǎo)路徑等具體例子，不僅客戶得到了更好的服務(wù)，而且倉(cāng)庫(kù)的員工減少了無(wú)效的走路和彎腰，開(kāi)車(chē)的司機(jī)避免了超速等安全隱患。

美的集團(tuán)安得智聯(lián)總裁梁鵬飛指出，渠道的多元化一定帶來(lái)訂單的碎片化，但與此同時(shí)，可能 99% 的品牌商并不清楚全鏈路履約端的路徑，如果不對(duì)不同渠道的貨源做整合優(yōu)化，一瓶啤酒從廠商到消費(fèi)者可能要經(jīng)歷高達(dá) 8-12 次的搬運(yùn)，其履約成本和效率可想而知。

梁鵬飛認(rèn)為，這類(lèi)問(wèn)題是安得智聯(lián)的一盤(pán)貨方案致力解決的，且大數(shù)據(jù)分析與 AI 能力在此過(guò)程中發(fā)揮核心作用，例如基于數(shù)據(jù)來(lái)決定設(shè)倉(cāng)的數(shù)量和位置，來(lái)平衡庫(kù)存的總量和履約的時(shí)效。

多點(diǎn)數(shù)智智能供應(yīng)鏈?zhǔn)紫a(chǎn)品官倪艷軍分析了商超賣(mài)場(chǎng)、連鎖便利店、復(fù)合業(yè)態(tài)（百貨 + 超市）等不同線下零售業(yè)態(tài)在業(yè)務(wù)關(guān)鍵點(diǎn)上的差異，以及多點(diǎn)數(shù)智如何針對(duì)這些差異化需求提供相應(yīng)的智能零售解決方案。數(shù)字化供應(yīng)鏈在這套方案中占據(jù)重要了位置。

倪艷軍舉例，多點(diǎn)的 AI 智能排線通過(guò)深度學(xué)習(xí)，將客戶需求、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化，結(jié)合智能算法，為運(yùn)輸調(diào)度提供科學(xué)的線路規(guī)劃，自動(dòng)生成路線，使排線效率提升 80%、準(zhǔn)時(shí)率提升 10%、趟次數(shù)減少 15%；AI 智能補(bǔ)貨自動(dòng)分析商品銷(xiāo)售波動(dòng)，計(jì)算動(dòng)態(tài)安全庫(kù)存，降低門(mén)店缺貨率，將有貨率提升至 98%、生鮮損耗率降至 3%；AI 智能出清通過(guò)歷史銷(xiāo)售及剩余庫(kù)存數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算時(shí)段折扣率，配合出清系統(tǒng)實(shí)時(shí)創(chuàng)建出清促銷(xiāo)單，代替人工操作合理管控毛利和損耗，可以使生鮮出清的毛利達(dá)到最大化。