沃尔玛如何通过4种方式扩大人工智能应用，以统一其供应链 1. 利用AI优化库存管理：沃尔玛通过人工智能技术，精准预测市场需求，从而优化库存水平，减少浪费。 2. 供应链可视化：借助AI分析大量数据，沃尔玛能够实时监控供应链状态，及时发现并解决问题，确保供应链的顺畅运行。 3. 自动化物流配送：沃尔玛运用人工智能技术，实现物流配送的自动化，提高配送效率，降低成本。 4. 客户体验提升：通过AI分析消费者行为，沃尔玛能够提供更加个性化的购物体验，增强客户满意度。

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“从始至终，我们所做的一切都是由某种形式的智能驱动的，”供应链技术高级副总裁Indira Uppuluri表示。

沃尔玛正通过人工智能和自动化统一其供应链，旨在提升整个网络中的成本效率、准确性和速度。
在过去几年中，这家零售商有策略地投资于技术，以推动更快的全球运营，使其能够实时应对挑战。这些投资使沃尔玛开始利用代理式人工智能进行决策、优化和主动解决问题。
“从始至终，我们做的每一件事都受到某种形式智能的驱动，”沃尔玛供应链技术高级副总裁Indira Uppuluri在接受姐妹出版物《供应链潜水》采访时说。
尽管沃尔玛已经推出了一系列工具和平台，形成了其网络的技术支撑，但Uppuluri表示，还有更多即将到来。公司通过在小规模测试和评估反馈后再向整个公司推广，不断对新技术模型进行实验。
Uppuluri表示，沃尔玛的数字孪生是一个核心技术的例子，它提供了一个性能基准，同时还有一个“沙盒”，用于测试不同的建模方法或策略。
“它使我们能够评估业务目标之间的权衡，量化在不确定性面前运营变化对商店运营的可能影响，并得出有价值的见解，”她说。
以下是沃尔玛如何利用人工智能加强其供应链的适应性和连通性，以支持更好的整体客户体验的四个例子。

Uppuluri表示，沃尔玛的弹性网络始于需求预测。
这家零售巨头使用类似多时间尺度循环神经网络等工具——完全由沃尔玛构建——来预测未来多个时间点的需求。Uppuluri解释说，该神经网络在不同规划范围内存储了过去的预测，输入来源包括过去的需求模式、未来的计划事件以及当前的全球和当地趋势。
“例如，通过使用这个模型进行需求预测，我们可以更准确地提前规划整个网络中的库存水平，”她说。

Uppuluri表示，强大的预测可以通过分析可能影响需求的不同因素来优化库存位置决策。反过来，沃尔玛可以确保过剩库存或安全库存不会积压在仓库中。

通过人工智能改善预测的好处还扩展到库存进口，因为可预测性对于管理装运时间和质量至关重要。

代理式人工智能工具为沃尔玛提供了一个对商店、配送中心和其它供应链设施库存的统一和整合视图。通过叠加多个人工智能和自动化技术，沃尔玛的系统可以“自动检测、诊断并实时纠正问题，而无需持续的手动干预，”Uppuluri说。

“例如，如果需求意外激增，导致库存消耗速度比预期快，人工智能驱动的预测工具可以调整补充计划和时间表，以及供应链中的商品流动，”她补充说。

当诸如天气相关事件阻碍物流通道或分销运营等挑战出现时，Uppuluri表示，零售商的供应链可以“灵活”应对障碍。

Uppuluri说，零售商还使用计算机视觉和人工智能进行进货库存质量控制，提高商品质量的可见性。例如，这项技术可以识别出压扁的番茄或过期日期。

Uppuluri表示，除了优化需求预测和库存位置，沃尔玛还利用生成式人工智能、机器人技术、计算机视觉和自动化在仓库中确保生产力和安全，包括消除重复性手动任务。

此外，带有智能相机的仓库自动化系统使公司能够确保运营顺利，正如7月份的一篇博客文章所述。

Uppuluri表示，由于数千名员工在与传送带和其他自动化形式一起工作，因此仓库中必然会发生中断和挑战。

为了解决出现的问题，沃尔玛使用生成式人工智能将合适的员工调度到管理中断的位置。Uppuluri表示，该系统从包括任务管理系统、员工角色分配、调度数据和技能档案在内的多个领域收集数据。

“例如，我们配送中心的AI系统分析和预测自动化警报，”她说。“它们提供了解决这些问题的下一步行动指导，在许多情况下，还可以自动化。”

在实践中，如果商品的流动被中断——比如由于卡车晚到或托盘损坏——生成式人工智能平台将建议一位员工来帮助管理这个问题，Uppuluri说。

公司还将这种做法融入其培训中，建立了一个幕后知识库，以便员工知道应采取哪些步骤，她补充说。

Uppuluri表示，沃尔玛旨在通过提高其卡车的装载率和速度来优化运输和物流运营，这是提高客户满意度的关键。

她补充说，沃尔玛利用“自适应大型邻域搜索模型”帮助司机确定到达客户的最近或最经济的路线。

Uppuluri还表示，人工智能情报还告诉沃尔玛如何在风暴或巴拿马运河拥堵等中断期间多元化港口来源和确定发送进口商品的最佳位置。因此，公司在幕后运行了多个AI模型，以降低其物流运营的风险。