1. 核心愿景
打造一个**“AI-Native”（AI原生）的供应链控制塔。它不仅是一个数据仪表盘，更是一个能够阅读**行业报告、看懂库存照片、理解复杂合同，并基于 SCOR 模型提供专业决策建议的超级智能体。
2. 三大核心模块功能详解
模块一：产业链深度研究
利用谷歌大模型Gemini 的长上下文窗口处理海量非结构化数据。
- 全景图谱自动生成：上传几十份 PDF 行业报告，Gemini 自动提取上游原材料、中游制造、下游终端的关键节点，生成动态产业链图谱（Knowledge Graph）。
- 宏观风险哨兵：实时监控全球新闻（多语言），分析地缘政治、汇率波动、突发事件对特定供应链环节的影响。
- Scenario: "Gemini，扫描过去24小时关于东南亚橡胶出口的所有新闻，评估对我们轮胎供应链的潜在延迟风险。"
- 竞争对手/供应商画像：自动分析上市供应商的财报（10-K/10-Q），识别其财务健康度和产能风险。
模块二：智能供应链管理执行
将 AI 决策融入日常运营流程。
- 多模态库存管理：
- 功能:仓库人员只需拍摄货架照片，Gemini 识别货品数量、破损情况，并自动与 ERP 数据核对。
- 智能合同与采购：
- 功能:自动审核数百页的采购合同，标记出关于“不可抗力”或“罚款条款”中的非标准风险项。
- 需求预测与S&OP（销售与运营规划）：
- 功能:结合历史销售数据（结构化）和市场营销活动文案（非结构化），给出更精准的预测。谷歌大模型Gemini可以解释预测背后的逻辑（例如：“预测上升是因为下周有大型促销活动且社交媒体热度上升”）。
模块三：SCM 知识、方法与工具库 (Knowledge & Methodology)
一个内置的“供应链专家顾问”，实现知识普惠。
- AI 导师 (Copilot for SCM)：
- 用户可以问：“什么是牛鞭效应？在我当前的数据中是否存在这种现象？” Gemini 不仅解释概念，还能运行 Python 脚本分析库存方差来验证。
- 工具箱自动调用：
- 内置SCOR 模型（供应链运作参考模型）指标体系。
- 内置Six Sigma工具。
- 用户输入：“帮我计算这批SKU的最佳经济订货量(EOQ)。” Gemini 自动提取数据 $\rightarrow$ 选择公式 $\rightarrow$ 计算结果 $\rightarrow$ 给出建议。
- 案例库检索：针对当前遇到的物流瓶颈，检索全球相似企业的历史解决方案和最佳实践。
3. 供应链智能分析
用户：供应链经理
输入： (上传一份Excel销售报表和一份PDF市场分析报告)
"Gemini，这是我们上季度的销售数据和最新的市场趋势报告。请分析：
1. 我们的库存周转率与行业平均水平相比如何？
2. 报告中提到的'原材料价格上涨'可能会影响我们哪些SKU的利润率？
3. 请用 Python 帮我模拟三个不同的订货策略，并推荐成本最低的一个。"
平台回复：
- 数据分析： "根据Excel计算，您的库存周转率为 4.5，而PDF报告指出行业基准为 6.2。您存在积压风险。"
- 语义关联： "报告第15页提到'铜价预计上涨15%'。通过对比您的BOM表，受影响最大的SKU是 [产品A] 和 [产品B]，预计利润率将下降 3%。"
- 模型计算： (展示 Python 代码块和图表) "我模拟了按需订货、固定周期订货和 (s,S) 策略。建议采用(s,S) 策略，预计可节省 12% 的持有成本。点击此处将新参数应用到您的 ERP 系统。"
