人工智能应用于供应链创新的平台和场景( 三 )


人工智能应用于供应链创新的平台和场景
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按照大数据的方法论 , 根据流程维度 , 下一代“多维生态型供应体”可分为入库链路ISC-InboundSupplychain和出库链路OSC-OutboundSupplychain 。 根据数据维度 , 可分为策略层、计划层、执行层 。
入库链路ISC:将商品从供应商/品牌商 , 再到最终可配送给客户(B/C)的仓的正向/逆向的全流程管理;
出库链路OSC:将商品从配送仓一直到客户(B/C)的正向/逆向流程的全流程管理 。
入库链路ISC和出库链路OSC在业务中有很多时候需要相互联动 , 形成拉式供应链或推式供应链 。
人工智能应用于供应链创新的平台和场景
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以机器学习和深度学习作为技术基础 , 以自动化、智能化、端到端为目标 , “多维生态型供应体”可拆解为
两大链路、十个重要模块
(具体如下图) , 纵向从底层算力、中层算法模型延伸至上层决策 , 横向做到事前计划、事中执行、事后快速调整的闭环 。
下文将具体展开如何用数字化的方式 , 构建“多维生态型供应体”:
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2.3“多维生态型供应体”下的入库链路ISC