课程基本信息
- 课程名称：AI & Digital-Driven Supply Chain Management Upgrade
- 授课时长：2天（共12小时，6小时/天）
- 授课语言：中文
- 适用对象：供应链总监/经理、计划经理、采购经理、物流经理及数字化转型项目骨干
- 授课模式：场景化理论拆解（30%） + 标杆案例复盘（30%） + AscendSCM 智能体实操（30%） + 痛点研讨共创（10%）
课程日程安排表
模块主题 |
核心实战演练（基于 ascendscm.com 供应链智能体） |
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Day 1 上午 |
模块一：供应链计划与需求预测 |
智能体实操：自然语言驱动“需求预测智能体”生成预测驾驶舱与销量趋势 |
Day 1 下午 |
模块二：数字化采购管理 |
智能体实操：调用“采购智能体”实现多格式报价单智能解析、比价矩阵与风险预警 |
Day 2 上午 |
模块三：仓储与物流优化 |
智能体实操：基于“物流控制塔智能体”自动生成最优路线规划与库存ABC动态预警 |
Day 2 下午 |
模块四：智能制造管理与落地共创 |
智能体实操：部署“制造监控智能体”实现设备预警，共创《供应链痛点解决方案地图》 |
详细章节与教学内容
模块一：供应链计划与需求预测（ Day 1 上午）
1. 业务痛点诊疗
- 传统预测过度依赖个人经验、历史数据断层，准确率低导致牛鞭效应显现、库存积压与缺货并存。
2. 核心技术与应用逻辑
- AI预测模型原理：时间序列分析（ARIMA/Prophet）、机器学习回归模型的应用边界。
- 从“经验驱动”向“数据+算法驱动”的转型路径：内部历史销售数据与外部环境数据的融合。
3. 标杆案例拆解（含数据流与业务流程图）
- 案例：某快消品龙头基于AI整合气象、节假日与促销数据的预测升级。
- 复盘：拆解数据清洗、特征工程到模型迭代的全流程；剖析初期忽略异常天气离群值导致预测失效的教训，展示预测准确率提升15%的落地路径。
4. AscendSCM 智能体实操演示
- 演示主题：通过“需求预测智能体”搭建交互式需求预测驾驶舱。
- 操作流程：1. 自然语言提示词（Prompt）输入预测指令；2. 智能体自动清洗历史销售数据并调用最佳预测模型；3. 一键输出未来3个月销量自动预测、置信区间与可视化驾驶舱。
模块二：数字化采购管理（ Day 1 下午）
1. 业务痛点诊疗
- 供应商寻源效率低下、风险感知滞后、非结构化合同/报价单人工审核耗时费力且易出错。
2. 核心技术与应用逻辑
- 智能寻源与知识图谱：基于企业关联图谱监控供应商股权、司法及经营风险。
- 大语言模型（LLM）+ NLP在原材料价格预警与供应商舆情监控中的业务落地。
3. 标杆案例拆解（含数据流与业务流程图）
- 案例：标杆企业利用AI爬虫与NLP技术实现原材料价格预警与供应商舆情监控。
- 复盘：展示原材料价格爬取、舆情NLP情感分析与采购策略自动联动的业务数据流；总结指标权重设定不当导致误报频发的问题及优化方案。
4. AscendSCM 智能体实操演示
- 演示主题：调用“采购智能体”解析非结构化PDF/Excel报价单并生成智能比价矩阵。
- 操作流程：1. 直接向智能体上传多格式供应商报价单；2. 智能体基于LLM理解能力自动提取关键字段；3. 跨单据自动汇总比价、识别价格异常并生成采购决策建议。
模块三：仓储与物流优化（ Day 2 上午）
1. 业务痛点诊疗
- 运输路径规划不合理、干线与末端配送成本高、库存周转率低、仓储作业高度依赖人工。
2. 核心技术与应用逻辑
- 智能仓储布局与AGV（自动引导车）调度算法逻辑。
- 运输路径优化算法（VRP）：算法如何破解“最后一公里”与干线调度难题。
3. 标杆案例拆解（含数据流与业务流程图）
- 案例：物流巨头基于AI算法优化干线运输路径，节省10%燃油成本。
- 复盘：剖析静态路径规划在面对实时路况时的局限（失败教训），以及引入实时动态路由后节省10%燃油成本的架构全景。
4. AscendSCM 智能体实操演示
- 演示主题：通过“物流控制塔智能体”生成最优配送路线与库存ABC自动预警。
- 操作流程：1. 批量导入送货地址，智能体对接地图API生成最优配送路线规划表；2. 配置库存安全阈值，当库存偏离时，智能体自动触发预警并生成补货建议。
模块四：智能制造管理与落地交付（ Day 2 下午）
1. 业务痛点诊疗
- 生产设备突发故障停机、产线质检标准不一且效率低下、人均效能难以提升。
2. 核心技术与应用逻辑
- 预测性维护：物联网（IoT）传感数据 + AI模型预测设备潜在故障。
- AI视觉质检：计算机视觉（CV）在产线缺陷检测中的部署与迭代。
3. 标杆案例拆解（含数据流与业务流程图）
- 案例：“灯塔工厂”数字化精益管理——从“人找料”到“料找人”。
- 复盘：解析IoT设备数据采集到MES系统的全流程，演示如何利用数据流打通生产与仓储联动。
4. AscendSCM 智能体实操演示与落地共创
- 演示主题：部署“制造监控智能体”实现设备状态实时监控与预警流。
- 操作流程：1. 聚合产线IoT数据，智能体根据设备状态指标触发异常报警；2. 现场研讨参训企业真实痛点，引导学员利用智能体梳理速赢方案与长期方案，共创《供应链痛点解决方案地图》。
课程交付成果物
- 《AscendSCM 供应链智能体应用工具包》：包含课程演练的全部 Prompt 提示词模板、智能体工作流配置指南及预警规则，学员可直接导入复用。
- 《供应链痛点解决方案地图》：基于课堂研讨与智能体推演，梳理参训企业当前痛点对应的数字化解决路径（速赢方案 vs 长期方案）。
- 培训课件与案例集：全套授课 PPT 及配套案例详细说明文档（含数据流图与业务流程图）。