数字化供应链的本质与能力构建 - 数字化供应链的核心在于构建端到端整合与创新能力，而非单一技术应用[2] - AI在供应链应用需奠定数据与流程整合基础，避免唯大模型论，结合运筹学优势[2] - 新能源卡车领域通过生态协同构建"超级运力平台"，实现降本10%与低碳目标[4] 中国供应链发展阶段与认知演进 - 中国供应链发展历经四个阶段：从执行部门到战略层面，再到用户端延伸，最终形成"供应链+生态圈"模式[3] - 供应链认知从单一采购职能扩展至跨产业生态协同，商业模式转向定制化组合[3] - 数字化能力成为贯穿供应链演进的关键支撑[3] 供应链数字化突破方向与实践案例 - 供应链数字化需实现端到端数据打通、计划协同及多环节决策优化[4] - 京东物流通过仓位优化和路径引导提升服务效率，减少员工无效劳动[5] - 美的安得智联"一盘货"方案整合多渠道货源，降低啤酒搬运次数至8-12次[6] AI技术在供应链中的具体应用 - 多点AI智能排线提升线路规划效率80%，准时率提升10%，趟次减少15%[6] - 多点AI智能补货将有货率提升至98%，生鲜损耗率降至3%[6][7] - 多点AI智能出清系统实现生鲜毛利最大化，替代人工操作[7] 未来供应链能力提升路径 - 需打通全环节数据并融合运筹学与AI技术，推动决策从经验驱动转向智能驱动[5] - 数字化供应链是企业战略转型核心路径，端到端整合与生态化创新是关键[5] - 物流企业下一步需利用海量数据优化管理工具，提升员工与客户价值[5]