联合利华的人工智能系统通过分析天气数据来调整冰淇淋销售预测、优化库存并减少浪费。人工智能冰箱的数据已使某些地区的零售订单和销售额增长高达 30%。这些人工智能工具在瑞典等市场将预测准确率提高了 10%，从而能够更灵活地应对不断变化的天气模式。
这项能力代表了供应链技术的最新前沿。传统系统可能会标记出需要人工干预的中断情况，而联合利华的代理人工智能能够独立规划并执行全面的应对策略。根据2025年全球供应链研究所的报告，自2023年底以来，此类实施增长了83%。
代理型人工智能与传统自动化的区别在于其能够处理复杂性和不确定性。这些系统并非遵循僵化的规则，而是利用先进的推理能力，根据情况变化调整策略。这种从人工智能作为顾问到人工智能作为自主行动者的根本性转变，正在重新定义供应链在当今动荡的商业环境中如何应对挑战和机遇。
一、供应链中的 Agentic AI 是什么
1.理解代理人工智能
Agentic AI 代表着超越传统自动化的重大变革，它创造了能够独立解决复杂供应链问题的系统。传统 AI 可以分析需求模式，而 Agentic 系统则更进一步，能够自主制定和执行多步骤采购计划。例如，当面临运输中断时，Agentic 系统可以识别替代路线、与承运商协商并重组仓库运营，所有这些都无需人工干预。
2.自主规划和执行
代理型人工智能的强大之处在于其能够从分析转化为行动。这些系统管理的是整个流程，而非孤立的任务，从而形成持续改进的循环。沃尔玛的库存管理代理通过监控库存水平、预测区域需求波动以及同时自动调整数千种产品的采购订单，展现了这种能力。这种自主决策能力将响应时间从几天压缩到几分钟。
3.代理供应链系统的主要特征
•目标导向：这些系统专注于优化特定目标，例如降低成本、提高服务水平或可持续性目标。
•情境感知：他们持续监控整个供应网络，以了解相互依赖关系以及整个系统变化的连锁反应。
•自适应：代理系统从结果中学习并随着时间的推移完善策略，而不是依赖于固定的、基于规则的逻辑。
示例： DHL 的路线优化代理体现了这种适应性，通过学习不同条件下的历史表现来不断提高运送效率。
4.变革性影响
通过连接先前各自孤立的功能，Agentic AI 打造了真正集成的供应链。这些系统通过智能代理，将规划、采购、物流和客户服务连接起来，协调各项活动以实现共同目标。最终，对中断和机遇的响应速度达到了前所未有的水平，将供应链从线性流程转变为动态的、可自我调整的网络。
二、Agentic AI在供应链中的关键应用
1.需求预测和自适应规划
Agentic AI 系统超越了静态预测，持续监测市场信号、竞争对手活动和社会趋势，实时调整预测。当这些代理检测到意外的需求变化时，它们会自主修改整个网络的生产计划和库存分配，从而创建真正响应迅速的供应计划。
2.自主库存优化
库存代理能够在复杂的网络中动态平衡相互冲突的目标，例如资本效率和服务水平。它们会根据新兴模式预先在各个地点之间重新分配库存，将静态库存策略转化为能够适应不断变化的条件的灵活、可自我调整的系统。
3.实时路线及物流管理
物流代理通过整合来自多个来源的实时数据，并与仓库运营进行协调，从而优化配送路线。当发生中断时，它们会动态地重新规划车队路线并调整优先级，而无需等待人工干预，从而即使在不可预测的情况下也能保持服务水平。
4. 供应商风险评估与缓解
风险管理代理监控全球供应商网络，分析新闻、金融指标和地缘政治事件，以识别潜在的中断。当检测到风险升高时，它们会自动启动应急计划，调整订单或安全库存以保护运营。
5. 动态采购与谈判
采购代理评估市场状况和供应商绩效以优化采购决策，进行考虑价格以外因素的自动谈判，包括交货时间、质量和可持续性。
三、代理人工智能在供应链中的优势
1. 更快的决策
Agentic AI 通过将决策周期从几天压缩到几分钟，改变了整个供应链的决策速度。这些系统持续监控各种情况，并在需要时立即采取行动，消除了以人为本的工作流程中固有的延迟。这种加速在业务中断期间尤为重要，因为快速响应会直接影响业务成果。
2.降低运营成本
通过同时进行多维度优化，代理系统能够发现传统方法难以察觉的效率提升机会。它们通过智能整合最大限度地降低运输成本，通过精准备货降低库存持有成本，并通过自动化日常决策降低管理费用。
3. 增强敏捷性和响应能力
搭载代理人工智能 (Agentic AI) 的供应链能够即时适应不断变化的环境，而非墨守成规。这种灵活性使企业能够抓住意外机遇，并缓解新兴威胁，而无需经历颠覆性的重新规划周期，从而在动荡的市场中保持韧性。
4. 更好的风险管理
Agentic 系统擅长通过处理整个供应网络中的海量数据来检测细微的风险指标。它们能够及早识别潜在的破坏模式，并在问题升级之前实施缓解策略，从被动救火转变为预防性行动。
5. 端到端供应链可视性
Agentic AI 通过连接以往孤立的功能和数据源，实现了前所未有的透明度。这种整体可视性能够实现真正集成的决策，从而优化整个供应链，而不是对单个组件进行局部优化。
四、供应链中代理人工智能的真实示例和用例
Agentic AI 系统能够自主决策、采取行动并随时间推移进行调整，正在改变多个行业的供应链运营。以下六个令人信服的现实案例，展示了这些技术的实际影响：
1. Flexport：人工智能驱动的货运优化
公司： Flexport实施： Flexport 的自主 AI 代理持续监控全球航运路线、港口状况和承运人运力，以动态优化货运代理。
影响：
•运输成本降低30%
•运输时间减少25%
•中断期间实时重新规划路线（例如苏伊士运河堵塞）
•通过优化路线减少约 18% 的碳足迹
Flexport 的系统使用强化学习来不断改进决策，通过从数千批货物中学习来预测瓶颈的发生并推荐预防措施。
2. Kuiper 项目（亚马逊）：自主供应链恢复
公司：亚马逊实施：使用卫星连接和边缘 AI 的 自我修复供应网络，以在中断期间维持运营。
影响：
•波多黎各飓风玛丽亚过后部署（2023年）
•72小时内恢复85%的配送能力
•AI代理自动：
•重新评估受损设施的可用库存
•重新配置运输路线，绕过受损的基础设施
•优先供应关键医疗物资
•当地面通信出现故障时，通过卫星上行链路与紧急服务协调
该系统代表了抗灾供应链的新范式，其中人工智能代理在危机情况下以最少的人工监督进行操作。
3. Ocado：机器人仓库管弦乐队
公司： Ocado实施： 群体智能控制自动化履行中心的数千个机器人。
影响：
•50 个机器人群协同完成单个订单
•每天处理超过 65,000 个订单，准确率高达 99.9%
•自组织系统适应：
•更改产品尺寸
•发生故障/故障的机器人
•高峰需求期
•无需重新编程的新产品
Ocado 系统展示了多智能体 AI 系统如何大规模协调物理机器人，每个智能体都有特定的目标，同时为集体目标做出贡献。
4. Coupa：自主采购智能
公司： Coupa Software实施： AI 代理不断分析供应商关系、市场状况和内部需求，以优化采购流程。
影响：
•已部署于 2,000 多家全球企业
•自动检测不合规支出（每年节省约 4.5%）
•在中断发生之前预测供应商风险
•自主合同重新谈判建议
•采购周期平均缩短22%
Coupa 的系统展示了代理 AI 如何跨越组织边界运行，与内部系统和外部供应商网络连接，以创建持续优化的采购功能。
5. Blue Yonder：自主预测和库存管理
公司： Blue Yonder实施： 多层 AI 代理管理复杂零售供应链中的库存。
影响：
•全球十大零售商中的 7 家已实施
•预测误差减少 40–65%
•缺货减少30%
•安全库存需求减少 20–25%
•自动处理：
•季节变化
•产品促销
•天气影响
•供应中断
Blue Yonder 的系统以专业代理的层级结构运行，其中战略代理设定库存目标，战术代理执行补货订单，同时不断从结果中学习。
6. Autosub项目：自主集装箱船
公司：马士基实施： 人工智能控制的船只，无需人工干预即可优化航线、燃料消耗和港口调度。
影响：
•首次完全自主的跨大西洋航行将于 2024 年 12 月完成
•燃料消耗减少23%
•时刻表可靠性提高18%
•几乎消除导航中的人为错误
•动态路由调整基于：
•天气状况
•港口拥堵
•燃油效率
•货物优先
马士基的系统代表了物理自主性与供应链优化的融合，其中运输船本身成为一个智能代理，不断做出决策以优化整个供应网络。
五、成功实施的常见模式
这些案例都具有一些有助于其成功的特点：
- 多代理架构——复杂问题在专门的代理之间分解
- 人机协作——人类设定参数、审查异常情况并批准重大决策
- 持续学习——系统通过强化学习不断改进
- 跨系统集成——AI 代理与内部和外部的多个系统交互
- 可衡量的投资回报率——明确的财务和运营效益，证明实施成本的合理性。
随着这些技术的成熟，我们可以期待其在各个行业得到更广泛的应用，并在整个供应链运营中进行更深入的整合。
六、供应链中的 Agentic AI 工具和技术
一系列代理 AI 工具和技术正在改变供应链运营，使各个职能部门能够自主决策和采取行动。
（一）核心人工智能技术
1.强化学习（RL）系统
通过奖励机制反复试验来学习最佳行为的人工智能系统
供应链应用：
•动态库存优化
•自动价格调整
•配送路线优化
•仓库机器人协调
示例工具：
•Ray RLlib
•Google’s Vertex AI with RL components
•Microsoft’s Project Bonsai
2.大型语言模型（LLM）
经过大量文本语料库训练的人工智能系统可以理解和生成人类语言
供应链应用：
•供应链系统的自然语言接口
•自动化文档处理
•合同分析和谈判协助
•从非结构化数据中提取知识
示例工具：
•GPT-4 with specialized supply chain fine-tuning
•Claude 3 (Anthropic)
•Gemini (Google)
•Supply chain-specific models from companies like Blue Yonder
3.多智能体系统（MAS）
分布式系统中，多个人工智能代理相互作用，解决单个代理无法解决的复杂问题
供应链应用：
•跨组织边界的协作需求预测
•买家与供应商之间的自主谈判
•协调仓库运营
示例工具：
•IBM 的多代理供应链框架
•Fetch.ai 的自主经济代理
•RoboFlow 的多智能体仿真平台
4. 数字孪生
可实现模拟和优化的物理资产、流程或系统的虚拟副本
供应链应用：
•端到端供应链可视性
•情景规划和风险评估
•物流基础设施的预测性维护
示例工具：
•Microsoft Azure数字孪生
•西门子 Xcelerator
•NVIDIA Omniverse 供应链
（二）专业供应链人工智能平台
1. 自主规划系统
端到端平台，可自动执行需求预测、库存优化和补货计划
主要参与者：
•o9 Solutions
•Kinaxis RapidResponse
•Coupa Supply Chain Design & Planning
•Blue Yonder (formerly JDA)
主要特征：
•实时重新规划功能
•人工智能驱动的场景生成
•自主异常处理
•跨职能优化
2.智能可视平台
提供整个供应链的实时跟踪和监控并具有预测功能的系统
主要参与者：
•FourKites
•Project44
•Shippeo
•Infor Nexus
主要特征：
•自主预计到达时间预测
•主动风险警报
•自动异常路由
•自我修正数据模型
3.自主采购系统
以最少的人工干预实现采购、采购和供应商管理自动化的平台
主要参与者：
•GEP SMART
•SAP Ariba with AI enhancements
•Icertis Contract Intelligence
•Zycus Merlin AI Suite
主要特征：
•自动供应商发现和评估
•持续的市场监控
•自主生成 RFQ
•合同合规性验证
4.仓库自动化和机器人控制系统
协调机器人队伍并优化仓库运营的人工智能系统
主要参与者：
•Fetch Robotics (Zebra)
•Locus Robotics
•Boston Dynamics Stretch with AI control
•GreyOrange Fulfillment Operating System
主要特征：
•自适应任务分配
•自主路径规划
•动态区域管理
•人机协作
（三）数据集成和支持技术
1.供应链控制塔
集中式枢纽，集成来自多个来源的数据，提供可见性并支持人工智能决策
主要参与者：
•Llamasoft (Coupa)
•E2open
•One Network Enterprises
•Elementum
主要特征：
•实时数据整合
•跨组织可见性
•人工智能增强决策
•自主工作流触发
2. 供应链物联网平台
将物理对象连接到数字网络的系统，为人工智能系统提供实时数据
主要参与者：
•适用于供应链的AWS IoT
•IBM Watson 物联网
•Telit 设备WISE
•PTC ThingWorx
主要特征：
•边缘 AI 功能
•自主传感器校准
•预测性维护
•数字线程创建
3. 区块链和智能合约
分布式账本技术可实现多方流程的无信任自动化
主要参与者：
•IBM 食品信托
•TradeLens（马士基/IBM）
•VeChain
•Chainyard 信任您的供应商
主要特征：
•自行执行的合约
•自主验证
•去中心化共识
•不可变的审计线索
（四）实施基础设施
1. 云原生供应链平台
专为供应链 AI 工作负载设计的可扩展云基础设施
主要参与者：
•AWS 供应链
•Oracle 供应链管理云
•谷歌供应链孪生
•Microsoft Dynamics 365供应链管理
主要特征：
•人工智能优化的基础设施
•API 优先架构
•容器化微服务
•用于自动化的无服务器功能
2. 供应链边缘计算
分布式计算系统在数据源附近处理数据，实现实时自主决策
主要参与者：
•思科边缘智能
•Dell EMC 边缘解决方案
•HPE Edgeline
•NVIDIA EGX
主要特征：
•设备上的 AI 推理
•连接丢失期间自主运行
•本地数据处理以保护隐私
•低延迟决策
（五）新兴技术
1. 供应链的量子计算
下一代计算可以解决超越传统计算能力的复杂优化问题
供应链应用：
•多级库存优化
•全球物流网络设计
•复杂的路由问题
早期实施：
•D-Wave 对大众物流的优化
•IBM Quantum 用于 DHL 路由实验
•QC Ware的物流算法
2. 自动驾驶汽车和无人机
用于运输货物的自主运输系统
供应链应用：
•自主最后一英里配送
•仓到仓转移
•库存盘点和设施监控
主要参与者：
•Waymo Via
•TuSimple
•Nuro
•Zipline
3. AR/VR与AI集成
借助人工智能增强人类能力的视觉计算技术
供应链应用：
•人工智能引导的拣选和包装
•远程维护与人工智能故障排除
•人工智能教练的模拟训练
主要参与者：
•Microsoft HoloLens with Dynamics 365 Guides
•Magic Leap Enterprise Suite
•TeamViewer Frontline
（六）选择考虑因素
在评估用于供应链应用的代理AI 工具时，组织应考虑：
- 集成能力：该工具与现有系统的连接有多容易
- 自主范围：允许独立决策的程度
- 人类监督设计：人类如何在必要时进行干预
- 学习机制：系统如何随着时间的推移而改进
- 数据要求：有效操作所需的数据量和质量
- 可解释性：人工智能的决策过程有多透明
- 可扩展性：系统如何处理日益增长的复杂性
- 安全功能：防止对抗性攻击和数据泄露
随着这些技术的不断发展，不同类别之间的区别将会变得模糊，集成平台将为整个供应链提供全面的功能。
七、供应链中代理人工智能的挑战与思考
1.数据挑战
- 数据质量问题：人工智能系统需要高质量、一致的数据才能有效运行；糟糕的数据会导致糟糕的决策
- 集成复杂性：跨组织边界连接遗留系统会带来重大的技术障碍•数据标准化：供应链合作伙伴之间缺乏通用数据格式，导致信息共享复杂化
- 实时要求：许多供应链决策需要立即采取行动，需要强大的数据管道
2.经济考虑
- 初始投资高：技术、基础设施和专业知识的大量前期成本
- 不确定的投资回报时间表：收益可能需要一段时间才能实现，从而带来预算合理性的挑战
- 运营成本变化：某些成本（劳动力）减少，但其他成本（技术维护）增加
- 价值归因困难：将人工智能的具体影响与其他改进举措区分开来的挑战
3.技术限制
人才短缺：缺乏具备供应链和人工智能专业知识的专业人士
可扩展性问题：适用于试点项目的解决方案在全面运营条件下可能会失败
可解释性问题：许多人工智能系统的功能类似于“黑匣子”，这使得它们的决策难以理解
维护要求：人工智能系统需要持续监控和更新才能保持有效
4.运营风险
- 自动化依赖：过度依赖人工智能可能会造成单点故障
- 级联故障：错误可以通过互连系统迅速传播
- 适应限制：当前的人工智能系统可能会面临前所未有的干扰
- 协调挑战：跨组织边界协调自治系统
5.伦理影响
- 算法偏见：人工智能系统可能会延续或放大决策中现有的偏见
- 劳动力流失：自动化可能会消除某些工作类别
- 责任差距：自主系统做出的决策的责任不明确
- 利益相关者影响：对不同供应链参与者（供应商、承运商、客户）的不同影响
6.隐私和安全问题
- 竞争数据泄露：共享人工智能所需的数据可能会泄露敏感的商业信息
- 网络漏洞：互联系统为恶意行为者创造了更大的攻击面
- 数据主权问题：跨境数据流动面临越来越多的监管限制
- 知识产权问题：人工智能产生的见解的所有权存在不确定性
八、供应链中代理人工智能的未来
1. 值得关注的新兴趋势
a. 多智能体协作网络
跨企业合作涉及来自不同组织的人工智能代理共同协商和优化。涌现智能是指由简单的代理交互产生的复杂问题解决能力。自主生态系统是自组织网络，可根据不断变化的条件动态地重新配置。联合决策代表分布式治理模型，其中人工智能代理以一致的激励机制运作。
b. 人工智能驱动的 ESG 跟踪和优化
实时碳足迹管理涉及根据排放影响制定动态路线和采购决策。通过自主监控整个供应网络的工作条件，实现劳工标准验证。资源循环利用由人工智能优化的系统提供支持，该系统可实现产品回收、再利用和再循环。通过区块链验证的来源追踪与人工智能驱动的异常检测相结合，增强了透明度自动化。
C.认知数字孪生
供应链自我意识涉及完整的虚拟复制，以实现系统级意识。预测性韧性侧重于在中断发生之前进行预测并实施缓解策略。自主情景规划能够持续生成和评估替代未来方案。时间智能是指在适应新兴条件的同时，从历史模式中学习。
2. 人工智能驱动的可持续性转型
代理系统越来越关注环境和社会治理指标，而非传统的关键绩效指标 (KPI)。未来的代理系统将追踪整个价值链的碳足迹，自动调整采购决策，以实现可持续发展目标。它们将监控整个供应商网络的道德合规情况，并优化运营，在保持业务绩效的同时最大限度地减少环境影响。
3. 与工业 5.0 框架集成
由于工业 5.0 强调人机协作，代理型人工智能将不断发展，以补充人类的能力，而非简单地取代它们。未来的系统将能够识别何时需要人类的专业知识，从而创建无缝的工作流程，使重复性决策自动化，而复杂的判断则受益于人类的监督。这种合作方式与工业 5.0 专注于将技术效率与人类创造力相结合的理念相契合。
4. 超自动化供应生态系统
最终的发展方向是自组织供应网络，其中自主代理将以最少的人工干预管理整个价值链。这些高度自动化的生态系统将具备认知数字孪生，能够模拟潜在场景，通过区块链自主执行合同，以及在中断发生前数周预测其发生的预测能力。最终的结果是，供应链将能够持续自我优化并适应不断变化的环境。
5. 民主化获取先进能力
随着这些技术的成熟，我们将看到小型企业通过简化的界面和基于云的解决方案获得更高的可及性。这种民主化将创造公平的竞争环境，使中型企业能够利用以前只有拥有大量技术预算的企业才能获得的功能。
