企業介紹：

第四范式成立于2014年9月，是企業級人工智能領域的行業先驅者與領導者。第四范式提供以平臺為中心的人工智能解決方案，并運用核心技術開發了端到端的企業級人工智能產品，致力于解決企業智能化轉型中面臨的效率、成本、價值問題，提升企業的決策水平?，F已廣泛應用于金融、零售、制造、能源與電力、電信及醫療保健等領域，在中國所有以平臺為中心的決策型企業級AI市場中排名第一。

創新案例：第四范式智能供應鏈解決方案：AI驅動的多維生態型供應體

附件：

第四范式公司介紹-羅戈網申獎_羅戈網_gTC0II4GCXA1.pdf

第四范式智能供應鏈解決方案for羅戈網申獎_羅戈網_B68Z20SBwBMk.pdf

案例1：休閑零食行業頭部客戶的智能供應鏈轉型

項目背景：中國頭部的休閑食品零售企業，擁有超過1000個SKU，10個倉庫，3000家門店的規模，同時擁有直營、加盟、云商、APP、經銷、團購等多個渠道的銷售網絡。

痛點：雖然組織上已經拆解為前中后，沒有銷售網絡和供應網絡的打通造成結構性庫存過高和斷貨并存。計劃體系產銷協同脫節，關鍵信息的傳遞、執行出現偏差，影響業務目標的實現。倉庫和門店分開管理造成運營割裂，現有的物流網絡錯綜復雜，嚴重阻礙效率；商品數量過多，缺乏商品上下市的管理。

實踐：

• 重新規劃和定義供應鏈的模式，通過服務組網產品統一事前數字化供應鏈端到端的管理，梳理相應的流程明確業務規則，確定相應的KPI，提升運營效率

• 通過品類規劃的智能選品控制渠道+地點+商圈的商品運營，幫助客戶修剪九大品類貢獻率低的SKU，降低庫存和減輕供應鏈運營的負擔

• 整體規劃全國的物流網絡，整合原有的一二次物流，全國需要多少個RDC，每個RDC的定位、作用、服務能力以及服務哪些客戶，沉淀數據到服務組網服務于不同業務

• 重新定義整個成品的A\B\C的分類，通過銷售預測和自動補貨產品提升下單的自動化比例

成效：

• 整合一二次物流，降低物流成本，減少成品周轉天數40%，降低成品庫存50%。

• 修剪了30%的SKU數量，節省1.5億的庫存金額和釋放2萬多立方米的庫容。

• 實現了供應鏈inbound鏈路和outbound鏈路的數字化完整閉環的管理，數量、單據、能力；

• 基于B2B\B2C、冷鏈、越庫等物流特性，將客戶核心的倉配基礎服務能力沉淀到系統中，實現云倉云配；

• 實現倉配資源的能力靈活配置與組合，提升整體服務網絡的組裝能力，并可以根據資源服務質量動態的完成升級與降級；

• 通過系統鏈接前中后臺、以及客戶、承運商等角色，避免由于信息不同步導致的各部門或角色銜接問題，實現信息流、物流服務同時在多個角色之間，無時間差協同。

案例2：某農產品企業供應鏈優化

利用環境學習+強化學習，對從農場農產品調撥-工廠生產加工-物流運輸-客戶配送的全鏈條供應鏈進行成本優化及時效性優化，使得供應鏈成本降低30%；

3．創新成果

傳統人工方式下，各節點管理繁雜無序、效率低下；導致供應鏈損耗率高；訂單滿足率低，時效性差。最后甚至會讓企業面臨虧損。 

人工智能可以解決傳統人工統籌方式在供應鏈物流的預估、計劃、決策等環節的局限：

1.預估：人工方式面對真實環境的動態變化，往往預估誤差大，極大影響了企業對供應鏈物流的把控。

2.計劃：人工方式面對復雜度高的實際業務，運籌調度往往停留在局部，難以從全局角度進行計劃安排。

3.決策：人工方式在優化過程中，常顧及當前利益而犧牲長遠利益，看似滿足了眼前的客戶訂單，實則抬高了企業成本，造成企業虧損。

借助AI，企業供應鏈物流不僅在各個環節實現了智能升級，更是能在生產、加工、倉儲、銷售等數千個節點，錯綜復雜的運輸鏈條當中給出最佳的決策方案。讓企業供應鏈物流得以以最低成本，實現最高效率。