2024年AI Agent供应链应用榜单：十大场景对比

前言

在前面的几篇文章里，我们通过5W1H分析框架，把AI Agent这个热门概念拆解了个底朝天。接下来的内容，会切换到一个更实在的视角——从行业实践出发，看看AI Agent具体能在哪些业务领域落地。这一篇，咱们聚焦供应链。

一个完整的供应链，绕不开五个核心环节：计划、采购、生产（仓储）、交付，以及时不时冒出来的退货。下面逐一展开，聊聊每个环节的核心内容，以及AI Agent能帮上什么忙。

1. 计划

俗话说“凡事预则立，不预则废”，计划就是驱动供应链运转的引擎，贯穿销售、采购、生产、库存等多个子环节。

销售计划

销售计划，说白了就是预估每个产品能卖出多少。它的颗粒度可大可小：企业层面，有年度、季度、月度计划；细化到门店和具体产品，还可以精确到周和日。这里面有个关键点：颗粒度的设定，得看产品的保质期和用途。服装行业用季度、月度计划就够了，因为换季换款；餐饮行业就没这么从容——很多食材保质期只有一天，周计划、日计划才是标配。

销售计划是经营的总纲领，它决定了要采购多少原材料、备多少库存、配送节奏如何安排。如果这一步没做好，结果要么是库存积压，要么是商品售罄，该赚的钱没赚到。当然，计划永远只是预估，不可能百分之百准确，但我们要做的，就是尽可能缩小误差。

销售计划的核心，是训练销量预测模型。最简单的模型是线性回归，通过历史销售记录，拟合出影响销量的关键因子——品类、地区、门店、营销活动、价格、季节、天气等等。我们可以为这个环节专门搭建一个AI Agent，它的职责包括：

• 对接商品、订单、门店、优惠等数据；
• 定期训练和更新销量预测模型，细化到门店和品类；
• 输出标准销售计划文档或表格，供人工校对；
• 支持对输入问题做出答复，比如数据来源、计算方式、因子权重等。

采购计划

采购计划跟着销售计划走，但它需要保留一些缓冲——毕竟销售计划不可能完全精准。同时，还得考虑上游供应商的响应效率和成本。这就牵涉到：需要采购多少原材料、找哪些供应商、采购周期多长。

同样，我们可以训练一个采购计划Agent：

• 对接供应商、商品BOM等数据；
• 接收并解析销售计划Agent传递来的文档；
• 结合BOM清单、供应商成本和响应时间，输出标准采购计划清单，再交给人工校对；
• 支持对问题做答复，比如数据源头和计算依据。

生产计划

生产计划同样联动销售计划，但还受产能制约。产线一旦启动就很难停下，所以必须提前安排好：每天生产多少、需要几条产线、配备多少工人。即使生产外包，也得和代工厂敲定计划。如果是零售批发业务（比如超市、便利店或电商平台），是直接采购现成商品，不需要考虑生产计划。

生产计划Agent的主要作用：

• 对接生产管理系统；
• 接收销售计划和采购计划文档并解析；
• 结合产能因素，输出标准生产计划，供人工校对；
• 支持对数据来源、计算依据等问题做出答复。

库存计划

库存是销售环节和生产、采购环节之间的缓冲。数量多了容易积压，少了又会售罄。库存计划的核心任务，是计算四类库存：周转库存（正常经营用，由周转周期决定）、安全库存（应对需求与供给的不确定性，最重要）、过剩库存（超出周转和安全库存，但能消化掉）、风险库存（难消化，极易形成坏账）。目标是保证充足的周转和安全库存，同时尽量消除过剩和风险库存。

库存计划Agent的职责：

• 对接实时销售数据和采购数据；
• 为每个品类、每个门店计算四类库存；
• 输出标准库存计划，供人工校对；
• 支持对安全库存值、数据来源、计算方式等问题做出答复。

不难发现，在计划环节我们构建了四个独立的AI Agent。为什么不合并成一个？原因很简单：当前AI的规划能力还有明显短板，把每个Agent的职责边界固化、缩小，才能保障执行的准确性，也方便追溯问题。这也是每个Agent都要加入人工校对环节的原因。

2. 采购

采购环节需要根据采购计划拆解和执行，还要满足7R原则：在合适的时间、选择合适的供应商、以合适的价格、购买合适数量和合适质量的商品，并配送到合适的地点。其中，供应商管理和采购订单管理是最核心的两个环节。

供应商管理

管理供应商需要关注商品、资质、单价、联系方式、供货周期和绩效等多维度数据。评估维度包括价格、服务水平、响应时效、网点分布、规模、账期等。传统的供应商管理环节，充斥着大量重复的人工操作——寻源、检查资质、信息入库和更新。针对这些痛点，AI Agent可以这样介入：

• 寻源：根据要求自动在特定网站爬取供应商信息；
• 外呼：通过AI自动联系供应商；
• 检查：利用OCR等技术自动检查资质和证书，进行筛选；
• 入库：符合要求的供应商，经人工核验后入库；
• 更新：根据外部输入自动维护供应商信息。

采购订单管理

采购订单记录供应商、商品、数量、价格和到货时间，到货质检后需要关闭订单。传统环节中的联系供应商、下采购单、跟踪进度、催货、到货检查等操作，同样可以交给AI Agent：

• 下采购单：接收采购员或库存Agent的信息，自动下单；
• 追踪进度：对接供应商系统API，自动跟踪进展；
• 催货：进度不及预期时，自动拨打电话催单；
• 关单：商品到货入库后，自动关闭订单。

3. 仓储（生产）

坦白说，生产制造环节的细节，这里不做深入探讨，只聚焦仓储。仓储是承上启下的中转站——采购来的商品需要统一存储和调拨，原材科在投产前要存储，成品在下游配送前也需要存储。在线上线下融合的趋势下，仓储的重要性愈发突出：它既要为门店供应库存，又要直接发货配送。

一个完整的仓储流程通常包括：

• 入库：采购、生产或退货的商品进入仓库，区域划分可按品类、型号、区域等方式，但入库区和出库区必须分离，避免混乱。
• 盘点：清点、移库移位等库内作业，确保货品管理心中有数。
• 出库：因线上订单、门店订货等原因调出商品，必须有与订单关联的出库单。

还有个概念值得一提——中央库存。这不是物理仓库，而是虚拟层面的集中管理，将全国各地的仓库和门店库存统一调度，避免各自为政，更好地满足全渠道需求。

仓储管理Agent的作用：

• 查询：工作人员通过对话方式，查询商品或品类所在的区域；
• 监测：当库存达到安全水平时，自动向采购Agent发起请求，或提醒管理员；
• 检查：通过OCR技术检查入库单、出库单、调拨单等，对异常信息做出提醒。

4. 交付

交付是商品最终到消费者手中的环节，也是整个供应链中唯一与消费者直接接触的节点。线下渠道的交付，主要看门店的有货率和购物体验。有货率高不高，直接和供应链挂钩；购物体验则更多涉及营销环节。为了保障门店有货，常见做法是门店报货系统——店长基于销售和库存情况决定下单量。更高阶的做法，是总部根据各门店销量自动补货。

在这个环节，可以为门店搭建三个Agent：

• 需求预测Agent：基于门店历史销量，预测未来销量；
• 库存监控Agent：根据历史数据计算安全库存，监控当前水平，给出预警；
• 门店报货Agent：根据库存监控Agent的输入，向总部发起报货请求。

对于线上渠道，交付是从仓库或门店配送到消费者指定地点的过程，还可以搭建一个物流追踪Agent，以对话机器人的形式，方便消费者查询配送进展。

5. 退货

退货是前述环节的逆向过程。当消费者不满意时，商品会退回门店或仓库。一个很自然的应用是售后客服Agent：

• 解答消费者的产品和售后问题；
• 识别消费者情绪，情绪不佳时立刻转人工；
• 退货后，通过信息等形式自动发送补偿优惠券。

总结

这篇文章是AI Agent在供应链场景应用的上篇，从五大环节出发，介绍了每个环节中Agent带来的提效空间。很多细节点到为止，留到下一篇再展开细说。