1月15日，由羅戈網 ·物流沙龍主辦的中國供應鏈與物流科技創新企業云峰會成功舉辦，會上準時達產品生態總監萬程就AI對供應鏈的賦能以及未來的價值創造展開探討。

萬程表示，AI無疑已經是全球范圍內最炙手可熱的技術。AI大模型從深度學習到自動化決策正在以驚人的速度重塑各行各業。供應鏈的復雜性和不確定性讓AI技術成了最有價值的應用場景。如今行業內都在探索AI如何賦能供應鏈。

AI在供應鏈管理上的趨勢

隨著全球供應鏈日益的復雜性和不確定性的增加，傳統供應鏈管理方法已經難以滿足現代化企業的需求。

隨著 AI 的出現，為供應鏈注入了新的智慧和動能。Gartner 發布了2025供應鏈十大趨勢的報告，在這些趨勢背后，是 AI 技術的快速發展。

可以看到這份報告里面2025最新的趨勢，包含 AI 、地緣政治、數據分析、供應鏈的可視風險管理等，其中 AI 在所有的趨勢里面是遙遙領先的。AI的能力正在不斷的突破邊界，為供應鏈的管理者提供了前所未有的可能。

AI應用將貫穿整個供應鏈

具體看一下AI在供應鏈各個環節中的實際應用，供應鏈是一個從需求到交付的完整閉環，涉及到很多環節。AI的強大之處在于其能夠貫穿整個供應鏈來幫助每個環節實現優化和提升。

首先在計劃和預測環節，AI 可以幫助企業更精準預測需求的波動，制定更科學的生產和采購的計劃。比如在零售業，AI 可以預測哪些商品會成為爆款，從而提前備貨，不會因為預測不準而造成庫存壓力或者斷貨問題。

其次在物流環節，作為供應鏈最復雜的環節之一，尤其涉及到全球貿易等復雜情況的物流， AI可以實時分析運輸的狀況，預估港口的擁堵程度，實時了解進出口政策等，為企業規劃最優的運輸路線和國際物流方案。比如準時達已經將AI運用在優化跨境運輸的整個流程，不斷縮短交貨的時間，也大幅降低了物流成本。

第三是生產制造環節，AI可以通過實時整合訂單需求、設備狀態、原材料庫存動態來調整生產計劃，避免產能浪費。

倉儲庫存管理上，也能通過AI算法實現動態調整，確保既不缺貨，也沒有庫存積壓。

供應鏈網絡設計上，AI可以幫助企業進行模擬分析，為企業找到最優的網絡結構，比如倉庫選址、工廠選址、運輸路線規劃等。

運營效率提升上，AI可以幫助企業識別運營過程中的瓶頸，通過自動化流程減少人工干預。

從上述例子可見，AI正在全方位改變供應鏈的管理方式，不僅讓供應鏈更加智能，還能幫助企業在市場競爭中占得先機。

AI破局國際供應鏈挑戰

在過去的幾年，受到國際地緣政治以及全球供應鏈重塑影響，過去中心式的供應鏈轉化成更復雜的區域自主的分散供應鏈，在這樣的轉換過程中，出現了巨大的挑戰——因為整個供應鏈鏈條變得更長，節點變得更復雜，加上各種突發的情況，造成了供需不可控、成本不可控。

面對這些挑戰，企業需要新的解決方案。AI就是一個很好的破局工具。

AI賦能供應鏈提供全新的解決思路，從全鏈條的可視到精準的需求預測，再到供應鏈韌性提高，最終幫助企業打造更智能、更柔性的供應鏈網絡。

JusLink控制塔實現全鏈條供應鏈管理

準時達經過不斷科技創新和產品服務迭代升級，推出了JusLink數字化供應鏈管理平臺。這是一款基于AI的智能供應鏈控制塔，集成了從數據、管理、算法模型，可以貫穿整個供應鏈的各個環節。從供應商到客戶、從原材料到成品，以及最終的銷售渠道，JusLink通過實時的數據采集和分析，幫助企業完成從預測到決策的全鏈條供應鏈管理。

JusLink控制塔通過計劃、采購和物流三大核心模塊，以及數據算法和模型的深度整合為企業提供高效、智能的供應鏈管理方案。

首先JusLink有計劃控制塔，通過需求預測實現庫存優化和補貨策略。當企業提供了精準的供應鏈計劃后，借助需求預測和優化算法，能夠幫助企業提前去預判市場的需求，優化庫存水平來降低供應鏈成本。

其次是采購控制塔。在采購環節利用聚類算法、異常檢測算法等幫助企業優化采購的策略，提高采購效率。

第三是物流控制塔。在物流環節JusLink可以實時監控物流狀況，并利用 AI 算法進行異常預警，快速提出最優解決方案。JusLink平臺整合全鏈路的物流信息、報關信息、交易訂單信息之后，可以生成最優的物流方案，同時快速響應和解決突發的物流問題。

而為了實現JusLink控制塔的更高工作效率，其平臺內部還集成了一個強大的AI智能助手——JusAI，方便用戶使用簡單的對話方式完成復雜的供應鏈操作。

比如告訴JusAI需求，它就可以自動搜索倉位、預定航線甚至提供補貨方案。這一系列操作都是顛覆傳統物流的操作，讓整個供應鏈的管理更加高效便捷，極大減輕了用戶的工作負荷。

JusLink控制塔降低供應鏈風險

在整個供應鏈管理過程中，供應鏈風險無處不在。無論是自然風險、安全事故、地緣政治、社會事件等，都會對供應鏈穩定性和效率帶來重大影響。

JusLink控制塔在風險管理上展現了三大亮點。

第一，可以結合外部的熱點數據進行自動的采集和分析。整個平臺會實時抓取全球熱點數據，并且跟供應鏈的運營信息深度結合，自動生成預警信息。

同時 AI 模型會根據識別到的風險提示，主動結合運營數據來進行分析，分析該熱點信息對目前供應鏈運營的一些影響，精準識別一些潛在的風險，并且預測這些風險帶來的影響范圍。

最后，通過AI 的智能決策幫助用戶快速處理，最終確保整個供應鏈的穩定性。

這其中不得不提的就是JusLink的ETA智能算法。運用“動態ETA算法”，可以更及時準確的對物流異常進行預警，提升運營效率，減少運營成本，避免供應鏈中斷風險。

傳統的物流路徑規劃往往依賴靜態的模型，在實際操作過程中，無論是天氣、航線或者港口的擁堵程度等都會影響供應鏈最終交付。但動態 ETA 算法可以實時追蹤船舶的位置，配合天氣信息預測精準的到港時間，以此幫助企業動態調整自己的物流計劃以及后續的生產、報關等計劃。

JusLink實現需求預測與庫存優化

JusLink在供應鏈管理中比較值得一提的是其強大的需求預測和動態優化庫存能力。

需求預測上，JusLink的智能需求預測模塊，可以通過先進的算法和數據處理，結合業務場景和銷售特點，為企業提供精準的銷售預測。

根據不同場景，比如新品還是常規品、商品顆粒度大小、SKU 品類、預測時間的精準度、分銷渠道等，靈活調整一系列的預測參數。

準時達在JusLink中內置了豐富的算法庫，既有傳統的統計模型也有深度學習的模型。比如Deep-AR、TFT等深度學習模型，最終在銷售預測模塊輸出最后的結果。

這種從數據預測到決策的解決方案，不僅提高了預測準確性，還能為庫存管理、生產計劃、補貨策略提供支撐。

比較明顯的就是動態庫存優化。因為有了前期的需求預測結果，用戶可以更精準地進行庫存管理，提升倉儲效率。比如在多級庫存優化過程中，可以協調各層級的庫存協同補貨，同時滿足客戶期望的服務水平，還能優化整個供應鏈的網絡成本。比如根據算法參數，可以輸入缺貨成本最小、訂貨量最小、包裝量等成本控制參數，自動生成補貨的策略。

以準時達的一位客戶為例，JusLink根據其需求預測以及補貨策略，幫助其整個庫存水位降低了23%。

結語

在如今這個充滿不確定性的時代，供應鏈的韌性和敏捷性成為了企業競爭的核心要素。準時達的JusLink致力于通過技術創新幫助企業打破供應鏈管理壁壘，構建更敏捷、高效的供應鏈體系。

希望大家都能用上合適的供應鏈AI平臺，通過供應鏈數字化轉型在未來競爭中獲得更多的市場青睞。