沃尔玛利用人工智能统一供应链的四种方式 以下是沃尔玛如何通过人工智能技术扩大其规模，以实现供应链的统一整合的四种策略：

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“从始至终，我们做的每一环节都由某种形式的智能所驱动，”供应链技术高级副总裁Indira Uppuluri说道。

沃尔玛正利用人工智能和自动化技术统一其供应链，旨在提高整个网络的成本效益、准确性和速度。
在过去的几年里，这家零售商有策略地投资于技术，以推动全球运营的快速化，并能够实时应对挑战。这些投资使其开始使用智能AI进行决策、优化和主动问题解决。
“从端到端，我们做的每一部分工作都是由某种形式的人工智能驱动的，”沃尔玛供应链技术高级副总裁Indira Uppuluri在姐妹出版物《供应链潜水》中说道。

尽管沃尔玛已经推出了一系列工具和平台，这些工具和平台构成了其网络的技术骨干，但还有更多的发展空间，Uppuluri表示。公司会持续在较小规模上进行新技术模型的测试，并在全面推广之前评估反馈。

Uppuluri说，沃尔玛的数字孪生是核心技术的例子，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。

“这使我们能够评估冲突的商业目标之间的权衡，量化在不确定性面前运营变化对门店运营的可能影响，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。

这位零售巨头使用多时间跨度循环神经网络等工具——完全在沃尔玛内部构建——来预测未来多个时间点的需求。Uppuluri解释说，神经网络在不同规划范围内存储了过去的预测，输入数据来源于过去的需求模式、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网络中的库存水平，”她说。

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放置决策，Uppuluri说。反过来，沃尔玛可以确保过剩的库存或安全库存不会堆积在仓库中。

通过人工智能改进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。

智能体AI工具为沃尔玛提供了对门店、配送中心和其它供应链设施的库存的统一和整合视图。通过叠加多种AI和自动化技术，沃尔玛的系统可以“自动检测、诊断和纠正问题，而不需要持续的手动干预，”Uppuluri说。

“例如，如果需求意外激增导致库存消耗速度超过预期，AI驱动的预测工具可以调整补货计划以及供应链中的商品流动，”她补充说。

反过来，当像天气相关事件这样的挑战阻碍物流通道或分销运营时，沃尔玛的供应链可以“灵活”应对这些障碍，Uppuluri说。

Uppuluri说，零售商还使用计算机视觉和AI进行入库库存质量控制，提高对商品质量的可见性。例如，这项技术可以识别被压扁的番茄或过期日期。

除了优化需求预测和库存放置，沃尔玛还利用生成式AI、机器人、计算机视觉和自动化在仓库中确保生产力和安全性，包括消除重复的手动任务，Uppuluri说。

此外，带有智能摄像头的仓库自动化系统使公司能够确保运营顺利进行，如7月份的一篇博客文章所述。

尽管如此，由于数千名员工与输送带和其他自动化形式一起工作，仓库中难免会发生中断和挑战，Uppuluri说。

为了在问题出现时解决它们，沃尔玛使用生成式AI将合适的员工路由到管理中断，Uppuluri说。她说，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等多个领域收集数据。

“例如，我们配送中心的AI系统分析和预测自动化警报，”她说。“它们提供了解决问题的下一步行动指南，在许多情况下实现自动化。”

在实际操作中，如果商品的流动被中断——比如晚到的卡车或损坏的托盘——生成式AI平台会建议一名员工来帮助处理问题，Uppuluri说。

该公司还将这种做法融入到其培训中，建立一个幕后知识库，让员工知道应该采取哪些步骤，她补充说。

Uppuluri表示，沃尔玛旨在优化其运输和物流运营的速度和更好的装载率，这是推动客户满意度的关键。

她补充说，沃尔玛利用“自适应大型邻域搜索模型”帮助驾驶员确定到客户的最短和/或最具成本效益的路线。

AI智能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样化港口来源，并确定将进口货物发送到最佳位置的方案，Uppuluri说。因此，公司背后运行着许多AI模型，以降低其物流运营的风险。