《AI赋能供应链：从战略认知到运营落地的实践指南》

《AI赋能供应链》

从战略认知到运营落地的实践指南

主讲：李福东老师

【课程背景】

在数字化转型浪潮下，人工智能（AI）大模型技术正深刻改变企业运营模式，尤其在供应链管理领域，传统“流程驱动”的运作方式已难以应对复杂多变的市场环境。随着ChatGPT、DeepSeek等大模型的崛起，供应链管理正迈向“知识驱动”的新范式，AI在采购、库存、物流、合同审核等核心环节展现出巨大潜力。然而，许多企业仍面临技术认知不足、场景适配困难、数据安全顾虑等挑战，亟需系统性方法论指导，以真正实现AI在供应链中的价值落地。

当前，供应链管理仍存在诸多痛点：合同审核依赖人工、效率低下；物流调度优化缺乏实时数据支撑；跨部门报表生成耗时耗力；市场趋势研判滞后于业务需求。而大模型技术的突破，使得智能化的行情预测、自动化文档生成、AI辅助决策成为可能。然而，企业若想成功应用大模型，必须解决三大关键问题：如何选择适配场景？如何确保数据安全与合规？如何构建组织能力以支撑AI落地？

本课程基于AI大模型的技术演进趋势，结合供应链管理的核心业务逻辑，系统梳理AI在供应链中的七大落点，并提供从试点到复制的完整路径，助力企业实现从“概念认知”到“业务赋能”的跨越，最终打造智能、实时、可视的下一代供应链体系。

【课程收益】

掌握AI大模型的技术演进与供应链变革逻辑，建立“AI+供应链”的战略思维。

梳理七大核心业务落点（如智能合同审核、物流优化、AI报表生成），明确AI可赋能的业务场景。

学习“选场景→小试点→大复制”的三步法，掌握从数据准备到技术实现的完整操作模型。

了解企业AI项目落地的协同机制（业务+技术+管理），规避“重技术轻业务”的常见陷阱。

掌握私有化部署、数据隔离、权限管控等可信AI实践，确保符合安全与审计要求。

【课程特色】

战略视角： 从宏观层面探讨AI技术在企业转型中的应用与挑战。

实战案例： 涵盖合同审核、文案生成、数据分析、机器人定制等典型业务场景。

定制开发： 讲解AI模型的部署、优化与微调方法，实现业务个性化需求。

前沿技术： 涉及DeepSeek、ChatGPT等大模型的最新应用与技术突破。

互动实践： 通过实操演练与案例分析，提升学员的实战能力。

【课程对象】

企业高管（CEO/COO/供应链VP）

战略发展/创新部门负责人

集团信息化/数字化决策者

行业标准与政策制定参与者

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

启航之路：AI大模型的演进与供应链重塑契机

本节目标：构建对大模型的战略认知，厘清其对业务的改变逻辑

大模型的技术演进路径

机器学习→深度学习→生成式AI的演变历程

ChatGPT、DeepSeek等典型模型特征对比

大模型的核心能力边界与优势简析

大模型对供应链的颠覆性影响

从“流程驱动”到“知识驱动”的范式变迁

AI重塑采购、库存、调度、合同、风险环节的逻辑

数字化供应链的三大核心特征：实时性、智能性、可视性

企业场景下的大模型适配要素

数据主权与私有部署的必要性

安全可信AI的合规边界（信创、保密、审计）

AI落地组织能力要求：人、数据、算力、场景

结合之道：大模型与供应链的七大落点

本节目标：梳理业务结合点，建立从“可想象”到“可实现”的桥梁

智能行情研判与市场趋势预警

抓取主流资讯、交易数据，用AI生成日报周报

预测价格波动、识别政策变化带来的影响

多源数据融合，生成领导汇报材料

合同审核与采购决策助手

用AI审查合同关键条款、预测履约风险

合同与市场行情联动，提供议价建议

提取重点字段，自动生成采购记录与审批表

物流调度与仓储AI优化引擎

基于历史数据+实时数据推荐最优运输路径

仓储容量动态预测，智能提醒调拨

建立“AI模拟调度系统”辅助指挥

智能报表与文档自动生成

一键生成经营月报、物流报表、库存报表

基于模板实现招标、会议纪要、工作总结自动草拟

支持“多表合一、跨部门提效”的数据整合输出

企业知识问答与员工提效工具

构建基于公司文档/规章/制度的内部AI助手

用自然语言访问数据报表、业务与管理制度

AI辅助员工完成报告、分析、写作等重复性任务

落地之法：典型场景的实践路径与操作模型

本节目标：从场景设计到技术工具，从数据要求到成效预估，教你“怎么干”

典型落地路径：采购+合同智能审核

数据准备：合同库、采购历史、供应商信息

工具组合：DeepSeek + 本地知识库 + 模板引导生成

成果产出：合同风险提示、对比表、汇总报告

典型落地路径：物流调度+可视化平台

数据接入：GPS轨迹、订单、天气、运力情况

技术实现：路径算法+AI预测+图表可视化

成果产出：调度建议、异常预警、数据大屏

项目落地路径设计三步法

选场景（业务可控+数据可得）→小试点→大复制

推进模型：业务-数据-模型-产出全流程拆解

项目成效评估模板（节省时间、人力、异常率下降）

推进之策：央国企AI项目的组织落地方法论

本节目标：帮助企业真正“推起来”，从试点到扩展、从个人到组织

AI落地的三类角色协同

业务专家如何定义问题与场景

技术团队如何挑模型、布工具、调算法

中层管理者如何推进试点与组织变革

私有部署与大模型信创适配路径

DeepSeek + Ollama 本地部署方案

大模型在可信环境下的运行策略

数据隔离、日志审计、权限设置的最佳实践

推广复制的“战略+机制”路径

从“工具”变为“机制”：AI能力沉淀到组织

标准化模板建设、能力复用、跨部门协作机制

建议成立“供应链AI创新推进组”+定期评估机制