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《AI赋能供应链》 从战略认知到运营落地的实践指南

课程编号:64390

课程价格:¥26000/天

课程时长:2 天

课程人气:9

行业类别:不限行业     

专业类别:人工智能 

授课讲师:李福东

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
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

【培训收益】
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。

 一、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
1、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
2、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
3、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
二、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
1、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
2、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
3、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
4、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
5、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
三、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”
1、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
2、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
3、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)
四、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
1、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
2、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
3、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

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