企業介紹

安得智聯脫胎于美的集團，是一家致力于為客戶提供端到端數智化供應鏈解決方案的物流科技企業。對外輸出獨特的1+3服務模型， “1”是指“全鏈路”， “3”即“生產物流、一盤貨、送裝一體”，能為客戶提供從原材料到工廠到成品，從成品下線到分銷門店/2C的全鏈路、一體化的專業供應鏈服務。

依托“1+3”供應鏈服務模型，安得智聯至今已服務超過3000+品牌企業，遍及家電家居、3C電子、日化酒水、食品飲料等各行各業，協助客戶推動渠道變革與供應鏈優化，以智慧物流支持企業客戶全價值鏈效率提升。

安得智聯始終堅持以供應鏈創新增強自身的核心競爭力。多年來，安得重視技術研發和數智化建設，為供應鏈創新打造堅實的數字底盤能力。截至目前，安得智聯共有300+研發人員，每年研發投入近2億元支持建立完善的機制，以打造高效的技術轉發，搭建成熟的技術系統。

案例介紹

作為國內領先的一體化、數智化供應解決方案供應商，安得智聯深知端到端供應鏈優化問題是個多環節、多場景、多約束、多目標的大規模復雜優化問題，人工通過經驗判斷或簡單數據分析的方法是很難找到供應鏈模式創新和結構優化的詳細方案，因此安得認為只有通過數智化升級供應鏈解決方案能力才能更好地服務客戶。為此，安得通過運用AI模型、運籌優化、智能體仿真、大數據等信息化技術手段，搭建出“一體化智慧供應鏈解決方案平臺型系統產品”，通過技術賦能業務來進一步提升企業核心競爭力。該產品具體說明如下：

一、產品整體介紹

依托于安得在食品、飲料、日化、家電家居行業、服務3000+客戶的寶貴實踐經驗，該產品旨在通過深度提煉了端到端供應鏈中的業務場景，將復雜的端到端供應鏈優化問題進行科學解耦，利用智能算法技術對核心問題進行建模求解，來為企業賦予更智慧的供應鏈數字化決策能力，從而幫助企業打造更優、更快、更穩定的供應鏈。產品把供應鏈解決方案實施分為“規劃、計劃、執行”三大階段，因此建立了集“智能規劃、智能計劃、智能履約”三大模塊為一體的智慧供應鏈系統平臺。產品聚焦于“倉庫選址、倉網規劃、商品布局、庫存優化、智能補調、車輛路徑規劃”六大核心場景，通過高度產品化的工具系統來支持用戶自定義基礎數據、業務約束要求以及計算目標等信息，利用大數據技術幫助用戶處理并分析方案結果、統計并對比核心指標變化，最終設計出適配當下條件的供應鏈解決方案。該產品能覆蓋端到端供應鏈的絕大對數業務場景，真正做到一站式數智化供應鏈解決方案輸出。

二、產品內容和創新點

產品圍繞“智能規劃、智能計劃、智能履約”三大模塊，對端到端供應鏈內存在的核心問題進行數學描述，通過集成六項場景算法工具和二項SaaS化系統來為客戶提供一體化智慧供應鏈解決方案。產品核心發明內容及創新點如下：

2.1智能規劃

1)倉庫選址算法。該算法旨在將多種經典選址問題進行統一，打造出一款支持多模式、多場景、多約束、多目標的綜合型選址算法工具。該算法融入固定倉數選址、覆蓋率選址兩種模式，支持定義網絡覆蓋率要求、是否必選地址要求、客戶時效硬/軟約束、選倉數量上下限、市/區是否可拆分覆蓋、倉面積上下限要求等多種業務約束，支持控制單目標、多目標、多階段單目標等多種目標構成方式，在考慮終端實際需求分布的情況下，規劃出更佳的前置倉選址方案。基于多模塊建模、多階段求解的算法設計方法，該算法產品能高效地對大規劃、復雜約束組合的選址問題進行高效求解，能夠在15分鐘內輸出4萬點集對（4萬*4萬）規模下的更優選址方案，具備良好的可拓展性和可落地性。

2)網絡規劃算法。該算法旨在規劃出端到端供應鏈中各環節的上下游關系并確定多品類供應鏈的網絡結構，以此來提升供應鏈抗風險能力和降低供應鏈結構性成本。由于端到端供應鏈環節多、品倉關系復雜、業務約束多、約束之間還存在交叉影響等實際問題，導致該業務場景建模難、求解更難。算法針對上述問題，通過以線路采購關系為基準、以供應鏈網絡層級數和運輸時效要求為限制，利用貪婪算法建模思路構建出能快速找到既符合業務要求又精簡有效的端到端供應鏈時空網絡圖；同時，算法通過元啟發式定主干網絡、數學規劃模型精算完整供應鏈網絡的求解策略方法，解決了大規劃、多環節、復雜交叉約束下的求解問題。此外，該產品通過植入倉調整評估功能模塊，能幫助用戶靈活對供應鏈網絡規劃結果進行細節調整并快速生成調整前后的核心指標對比說明。依托于該算法產品，安得智聯已經為多家內外部客戶深度優化了供應鏈網絡結構，為客戶的供應鏈模式創新奠定物流網絡基礎。

3)商品布局算法。該算法在考慮供應鏈網絡結構關系的提前下，根據末端商品需求分布，結合客戶對商品的履約要求、倉庫SKU建儲要求、環節運營能力等核心業務約束，規劃出更佳的商品布局方案和對應的商品庫存策略。該算法的核心創新點在于將備貨問題中“商品放在哪個倉”和“商品應該放多少庫存”進行融合求解，算法將“商品分類、商品鋪倉、商品庫存優化”三大模塊進行迭代計算，能高效且精確地規劃出商品布局方案，輸出每個“客戶+商品”在端到端供應鏈中的全鏈路履約路由。目前該算法支持1000+SKU、3000+客戶點、200+倉庫點的大規劃案例計算，能滿足絕大多數企業的商品備貨規劃問題的計算需求。依托于該算法，安得有能力通過規劃出更佳的商品布局方案，助力客戶減少因備貨點不準而導致的無效調貨運輸，同時在保障整體履約水平的情況下，幫客戶降低商品總庫存水位。

4)供應鏈仿真算法。該算法旨在通過運用數字孿生技術、利用虛擬數字環境模擬出端到端供應鏈中物流環節作業、商品進銷存的過程、從而幫助客戶能更清晰地看清現狀供應鏈問題以及供應鏈解決方案的預期效果。與以往市面上的庫存仿真不同的是，該仿真算法內通過融入工廠生產計劃、節點采購計劃、庫存一盤貨規則、貨權轉移規則等高階供應鏈邏輯，支持對純拉式供應鏈、純推式供應鏈、推拉集合式供應鏈三大供應鏈模式進行深度模擬。通過對端到端供應鏈中的核心環節進行智能體建模，賦予工廠、倉庫、客戶、運輸等智能體對象業務決策能力，來實現高度還原業務運行規則。憑借平臺的數據可視化工具，用戶還能花式分析仿真結果、橫向對比各種規劃方案的核心指標差異。依托于該仿真算法，安得能更加準確的為客戶呈現解決方案的預期效果、幫助客戶更好理解方案之間的優劣性，大大提高方案落地的可靠性。

2.2智能計劃

1)銷量預測算法。秉持安得“用數字驅動計劃協同”的理念，該算法旨在根據歷史銷量分布、促銷計劃日歷、商品子母/配套關系等海量歷史信息，預測出未來各區域各商品的銷量走勢。該算法創新點在于底層模型融合了AI算法、時序算法、回歸算法等多種新老算法，能根據商品歷史銷量明細分析出商品需求特征，并結合商品需求特性選擇更佳的預測算法；該算法在建模上融入了生成式AI的建模思路，通過周期回滾分析海量歷史預測結果，生成商品類型與預測算法之間的匹配度關系，以此來解決不同特征商品需要適配不同預測方法及參數的技術難題。依托于該算法，安得能為客戶提供具備高參考價值的銷量預測數據，幫助客戶提升需求計劃精度，從而促進端到端供應鏈的產銷協同。

2)SaaS化智能補調系統。該系統集成銷量預測算法、供應鏈仿真算法，結合客戶在系統內配置的供應鏈采購關系、產品基礎信息、產品庫存策略信息等基礎信息，將預測的末端需求逐層傳遞到上游倉儲環節和生產環節，從而生成未來各環節出庫需求趨勢。系統通過結合環節預測出庫信息和歷史近期出庫信息，根據當期商品庫存水位，能提前幫客戶生成未來補調貨采購計劃，從而減少因人工補貨不及時所導致的缺貨問題，大大提升供應鏈服務水平。

2.3智能履約

1)調度排車算法。該算法旨在打造一款能適配多種城配業務場景的調度排車工具，通過總結安得多年的城配業務場景，算法將諸如CVRP/VRPTW/VRPPDP等經典路徑規劃問題進行集成，結合元啟發式和AI算法技術，針對性地設計出了能支持用戶靈活配置調度場景并快速求解大規模調度問題的系統性算法工具。該算法是安得城配調度解決方案的結晶，支持多倉串提、訂單配送優先級、車點綁定、車區綁定、路況差異化約束等多種業務場景，能高效求解大規模、多約束的復雜城配調度問題，是安得為客戶解決所有城配調度問題的能力基石。依托于調度排車算法，安得能在滿足客戶履約時效要求的前提下，充分發揮車輛資源的利用率，降低自身倉配運營成本，提升安得城配服務的核心競爭力。

SaaS化OTP系統。該系統提供OMS和TMS的基礎功能，通過對接實時需求訂單與運力資源的狀態信息，來為智能調度方案實施提供系統基礎。該系統支持用戶在線對訂單進行分類、過濾、修正等操作，能高效幫助用戶管理用戶訂單。同時，系統還支持對運力池和運輸任務進行可視化追蹤，能快速查詢當下可用運力、了解歷史運輸任務的履約情況。該系統是安得為客戶實施智能調度的系統基礎，是幫助客戶提升訂單和運力管理能力的基石。