沃尔玛如何通过四种方式扩大人工智能规模以统一其供应链 以下是沃尔玛统一供应链过程中应用人工智能的四种策略：

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印度拉·乌普普卢里（Indira Uppuluri），供应链技术高级副总裁表示：“从始至终，我们所做的一切都是由某种形式的人工智能驱动的。”

沃尔玛正在通过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率、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，以推动更快速、能够实时应对挑战的全球运营。这些投资使其能够利用代理人工智能进行决策、优化和主动解决问题。
“从始至终，我们所有工作的每一个环节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》采访时表示。
尽管沃尔玛已经在其网络中推出了各种工具和平台，构成了其技术骨干，但Uppuluri表示，还有更多内容即将到来。公司通过在小规模测试并评估反馈，然后向整个公司推广，不断对新的技术模型进行实验。
Uppuluri表示，沃尔玛的数字孪生是核心技术的例子，它提供性能基准，同时还有一个“沙盒”，用于测试不同的建模方法或策略。
“这使我们能够评估相互冲突的商业目标之间的权衡，量化在不确定性的情况下，运营变化对商店运营可能产生的影响，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。
这位零售巨头使用像多时间跨度循环神经网络这样的工具——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，神经网络在不同规划时间跨度内存储过去的预测，输入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，通过使用这种模型进行需求预测，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放置决策。反过来，沃尔玛可以确保过剩库存或安全库存不会在仓库中积压。

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。

代理人工智能工具为沃尔玛提供了对商店、履行中心和其它供应链设施的库存的统一和整合的视图。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、诊断和纠正问题，而无需持续的手动干预，”Uppuluri说。

“例如，如果意外的需求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货计划以及供应链中的货物流动，”她补充说。

当像天气相关事件阻碍物流通道或分销运营这样的挑战出现时，Uppuluri表示，零售商的供应链可以“灵活”应对这些障碍。

Uppuluri表示，零售商还利用计算机视觉和人工智能进行进货库存质量控制，提高对商品质量的可见性。例如，这项技术可以识别压扁的番茄或过期的保质期。

Uppuluri说，除了优化需求预测和库存放置，沃尔玛还利用生成式人工智能、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，包括消除重复性的手动任务。

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，由于数千名员工与传送带和其他自动化形式并肩工作，仓库中难免会发生中断和挑战，Uppuluri说。

为了应对出现的问题，沃尔玛使用生成式人工智能将合适的员工路由到管理中断，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等多个领域收集数据。

“例如，我们配送中心中的人工智能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，如果货物流动被中断——例如，由于卡车迟到或托盘损坏——生成式人工智能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，以便员工知道应该采取哪些步骤，她补充说。

Uppuluri表示，沃尔玛的目标是提高卡车装载速度和填充率，从而优化运输和物流运营，这是提高客户满意度的重要因素。

她补充说，沃尔玛利用“自适应大型邻域搜索模型”帮助司机确定通往客户的最短和/或成本效益最高的路线。

Uppuluri表示，人工智能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，并确定将进口商品发送到最佳位置。因此，该公司在幕后运行着多个人工智能模型，以降低其物流运营的风险。