深度解析人工智能底层原理与应用潜力

人工智能底层原理及其在智慧供应链中的应用

随着科技的不断进步，人工智能（AI）已成为推动各行各业转型的重要力量。特别是在供应链管理领域，AI的应用不仅提高了效率，还带来了成本的显著降低。本文将深入探讨人工智能的底层原理，结合数字化转型的思维框架，分析其在智慧供应链中的实际应用和潜在价值。

王明哲：《供应链数智化实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路建立数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量理解智慧供应链的5大痛点了解大量相关案例，以及背后的经验与教训在动手实战中将智慧供应链知识内化【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化转型是什么企业中的流程与人类的神经企业中的信息与人类的神经信号数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统2、数字化顶层思维框架感知：获取原始数据认知：抽取关键信息推理决策：形成计划反馈动作：实施计划小互动：如果你在跟心仪的女神约会……3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术5、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统二、供应链核心概念导入1、供应链在企业中的地位企业中唯二能“挣钱”的部门工业领域的企业竞争核心是供应链案例：通用电气供应链案例2、供应链的管理要素供应商基础管理招标及寻源管理订单及物流管理供应商绩效考核合同管理兑付账款管理案例：特斯拉供应链解析，戴尔的基本供应链3、工业企业供应链的管理痛点20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本传统采购中的：低、慢、差、弱、散案例：海尔生产外包装模块化，通用汽车与波音公司供应链挑战4、供应链金融概念导入供应链金融的核心玩法供应链金融的不同种类汽车领域供应链金融案例案例：UPS物流金融业务5、数字化供应链标杆事务性工作系统处理寻源与采购高效处理品类管理及采购策略着重处理数字化供应链的提质、降本、增效、风控案例：华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战，传统供应链与数字化供应链比较三、供应链数字化转型1、供应链数字化转型战略供应链数字化转型的时代契机供应链数字化转型的战略思维供应链数字化转型的战略趋势案例：世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例2、数字化引发的供应链变革数字化引发采购计划变革案例：COSTA采购需求预测平台数字化引发采购过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发生产过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发供应链运营变革案例：世界500强电子生产企业数字供应链解决方案数字化引发的逆向供应链变革案例：亚马逊可持续发展供应链计划数字化供应链控制塔概念导入案例：宝洁供应链控制塔3、供应链数字化经典案例京东的智慧供应链案例：京东无界智能供应链阿里巴巴的数智化供应链案例：菜鸟供应链网络数字化技术重塑美的供应链案例：美的智联供应链-制造业供应链标杆联想的数字化供应链及背后方法案例：联想供应链数字化转型全过程回顾4、供应链数字化的度量方法传统供应链度量方法数字化供应链成熟度指标数字意识成熟度指标如何使用上述指标四、智能化底层原理，及其带给供应链的新可能1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、人工智能的在智慧供应链中的应用预测需求提前备战仓储机器人替代人工路径最优化提升效率案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储机器人对比，百度AI物流调度最优化案例五、数智化项目推进方法1、方法串讲：先发散再收敛2、以价值为导向的头脑风暴痛点问题罗列痛点问题排序3、数据准备阶段的可行性收敛数字化项目机理分析数字化项目数据关联性分析数字化项目数据质量分析4、数据使用阶段的可行性收敛谁可以成为AI的“师傅”我们能否请得起这个“师傅”5、行政可行性收敛横向行政跨越分析纵向行政跨越分析6、方案展示及讨论专业可行性提升行业可行性提升

王明哲 培训咨询

一、人工智能的底层原理

人工智能的核心在于其底层原理，这些原理为AI系统的构建和运行提供了基础。理解这些底层原理能够帮助我们更好地应用AI技术。

逻辑固化与知识抽取

人工智能的两个基本底层原理为逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过将人类的知识和经验转化为计算机可理解的形式，从而让AI系统“学习”如何执行特定任务。例如，通过训练模型，AI可以学习如何预测某种产品的需求。这种方式类似于师傅“教”徒弟的过程，而知识抽取则是将大量的数据中提取出有用的信息，帮助AI理解和做出决策。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，AI的工作方式可以归纳为六大底层套路：

• X-Y pairs：知识抽取，通过成对的输入输出数据进行学习。
• Y→X：生成模型，从结果推导出原因。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，基于历史数据进行推荐。
• X only：聚类算法，利用特征进行数据分组。
• Y only：超越人类，使用AI完成超出人类能力范围的任务。
• Dot & Line：知识图谱，通过图谱形式组织和展示知识。

二、智慧供应链的基础与痛点

供应链管理是企业中至关重要的部分，尤其是在数字化转型过程中。供应链的数字化不仅涉及技术的应用，还涉及到管理思想的转变。

供应链在企业中的重要性

供应链是企业中唯一两个能“挣钱”的部门之一。有效的供应链管理能够直接影响企业的盈利能力。为了达到这一目标，企业需要关注供应链的各个环节，从原材料采购到最终产品交付。

供应链管理的主要痛点

在传统供应链管理中，企业经常面临以下痛点：

• 低效率：许多企业在采购和物流环节的效率低下，导致资源浪费。
• 信息不对称：上下游之间的信息流通不畅，影响决策的及时性和准确性。
• 成本控制困难：很多企业在管理间接物料和采购策略时，难以有效控制成本。
• 缺乏灵活性：传统供应链难以适应快速变化的市场需求，反应缓慢。

三、数字化转型与人工智能的结合

数字化转型是供应链管理的重要趋势，而人工智能则是这一转型的关键推动力。通过将AI技术融入供应链管理，企业能够实现更高效的运营。

供应链数字化转型的战略

企业在进行供应链数字化转型时，需要制定清晰的战略。在这一过程中，人工智能可以在多个环节提供支持：

• 需求预测：利用机器学习算法，通过历史数据预测未来需求，帮助企业做好库存管理。
• 自动化流程：通过智能化系统自动处理订单、物流等业务，减少人工干预，提高效率。
• 实时监控：借助物联网技术，实时监控供应链各环节，及时发现和解决问题。

经典案例分析

在数字化供应链转型的过程中，众多企业已经取得了显著成效。例如：

• 京东：通过构建无界智能供应链，京东实现了订单处理的自动化和物流效率的提升。
• 阿里巴巴：菜鸟网络通过数字技术重塑了其供应链网络，提高了整体运作效率。
• 海尔：海尔通过数字化采购流程，提升了采购效率和准确性，降低了成本。

四、人工智能在智慧供应链中的应用

人工智能的应用不仅限于效率提升，还能为供应链带来新的可能性。

需求预测与备战

AI在需求预测中的应用使得企业能够提前做好备战，避免由于预测不准而造成的库存积压或短缺。通过分析历史销售数据和市场趋势，AI能够生成更为准确的需求预测模型。

仓储与物流优化

在仓储管理中，机器人技术的引入使得货物搬运更加高效。通过AI调度系统，企业能够实现仓储路径的最优化，降低物流成本，提高货物周转率。

智能决策支持

AI还可以为供应链管理提供智能决策支持。通过对大量数据的分析，AI能够识别出潜在的供应链风险，并提出相应的解决方案。例如，某著名汽车品牌通过AI技术实现了销量预测，显著提高了市场响应速度。

五、推进数智化项目的方法

在推进数字化和智能化项目时，企业需要采取系统性的方法，以确保项目的顺利实施。

痛点问题识别

首先，企业需要识别出供应链管理中的痛点问题，并进行排序。这可以通过头脑风暴的形式进行，确保团队成员的参与感和积极性。

数据准备与可行性分析

在数据准备阶段，企业需要进行可行性分析，确保数据的质量和关联性。这一过程对于后续的AI模型训练至关重要。

方案展示与讨论

最后，在方案展示阶段，企业应通过专业和行业的可行性分析，确保所提出的解决方案能够有效落地。

结论

人工智能作为数字化转型的重要工具，为供应链管理带来了前所未有的机会。通过深入理解AI的底层原理和应用案例，企业可以更好地应对供应链中的挑战，实现降本增效。未来，随着技术的不断发展，AI将在供应链管理中发挥更加重要的作用，为企业带来持续的竞争优势。