准时达吕台欣：AI将成为推动中国制造业升级的强大引擎

11月17日消息，在第25届高交会“2023中国高新技术论坛”上，准时达首席技术官吕台欣为现场与会嘉宾分享了AI为物流供应链管理领域带来的全新可能。

吕台欣表示，通过引入自然语言处理、深度学习等先进技术，AI已经在很多To C的领域大显身手，同时，在物流供应链管理领域，例如运输、仓储等关键环节AI也能提供更为高效的解决方案。吕台欣认为，未来供应链管理将不再是单一的AI应用，而是融合RPA（机器人流程自动化）、区块链、大数据等多种技术，形成一种全新的生态系统。

在制造供应链领域，准时达成为首批探索将大型语言模型与信息系统整合优化的企业之一。目前，准时达的核心AI产品之一JusElsa已上线并投入实践应用。JusElsa利用智能大语言模型技术，与准时达JusLink平台深度融合。JusElsa不仅以自然语言协助客服人员与客户进行交流，例如查询运输信息、追踪运输状态及推送异常情况处理方案，还能解决跨国协作中语言不通的问题，JusElsa已整合了主要目标国家的语言，帮助用户实现跨国交流。

2023中国高新技术论坛现场

图源准时达国际供应链公众号

吕台欣在演讲中强调了AI技术在全球供应链管理中的重要作用，这一技术对中国制造业的出海及转型升级提供了有力支持。第一是提高供应链运作效率，AI技术可以在供应链中实现智能预测、实时监控和智能调度，从而提高运作效率。通过对大数据的分析，AI能够更准确地预测市场需求和原材料供应情况，使企业能够更好地调整生产计划，减少库存压力，提高资产周转率。

第二是优化供应链成本，AI技术在物流供应链领域的应用可以大幅度优化成本。自动驾驶技术、智能物流仓储系统等都能提高物流的效率，减少人为错误和停滞时间。通过实时监控货物流动情况，可以更精准地规划路线，降低运输成本。这对于解决我国供应链物流成本偏高的问题具有积极意义。第三是构建数字化供应链基础设施，AI技术为构建数字化供应链提供了技术支持。通过建立数字化平台，实现上下游信息的实时共享与联动，可以打破信息割裂，提高供应链的透明度。这有助于企业更好地协同合作，迅速应对市场变化，降低因信息不对称而导致的风险。

第四是提升供应链决策智能化水平，AI 技术的智能决策系统可以帮助企业更迅速、准确地做出决策。通过对大数据的分析，AI可以提供更为精准的市场预测、供应链优化建议等，使企业能够更敏捷地应对市场波动和突发风险。这有助于提高供应链的灵活性和适应性。第五是解决供应链断链问题，AI 技术可以通过智能化的方式解决供应链的断链问题。通过建立智能供应链网络，实现各个环节的无缝衔接，确保原材料、零部件的准时供应，从而避免因为某一个环节的缺失而导致整个生产系统的运行受阻。

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在AI应用领域，吕台欣分享了准时达正在实施的两个典型的供应链管理解决方案，旨在帮助企业有效应对面临的出海挑战，同时优化库存管理，提高整体供应链效率。

第一是全球原材料和生产的库存管理解决方案，随着企业扩展到全球市场，原材料采购和生产环节的管理变得更加复杂。企业需要在保持生产连续性的同时，尽量减少库存水平，以避免资金积压和过度库存成本。准时达通过数字化供应链技术结合AI的能力，提出了智能的原材料和生产库存管理解决方案。该方案利用大量数据和深度学习模型，为企业提供智能的采购建议。通过对采购数量、运输状态等多因素的综合分析，系统能够更准确地预测未来一周或两周后的库存水平。通过采用AI技术，企业可以实现更精准的库存管理，减少库存水平，同时确保生产和供应的持续性。根据数据模拟，这可以降低20%~30%的库存水平，为企业节约原材料成本。

第二是全球分销控制塔解决方案，企业在全球范围内生产和分销产品会涉及到在全球各地设有库存、备品和零组件的复杂管理问题。如何高效管理这些库存，并满足全球范围内的售后服务需求成为企业的挑战。准时达推出了全球分销控制塔，旨在解决企业在全球分销中面临的问题。通过数字化和AI技术，该控制台提供了端到端的可视化，使企业能够实时了解全球范围内的库存状况。这包括商品本身以及备品和零组件的管理，以确保能够满足全球范围内的售后服务需求。

2023中国高新技术论坛现场

图源准时达国际供应链公众号

制造业企业可以通过解决方案的实施实现高效的全球分销管理，降低库存成本，同时确保及时满足全球客户的需求。这对于高科技电子、精密设备和需要全球售后支持的企业尤为重要。全球分销控制塔解决方案的价值在于不断探索帮助企业解决出海时面临的复杂性，同时通过数字化和AI技术提高库存管理的智能性和供应链效率。

吕台欣表示，AI的潘多拉之匣已经打开，中国制造业正面临着转型升级的关键时刻，在制造业向全球型、高端智造方向迈进的过程中，AI将成为推动中国制造业升级的强大引擎。准时达将继续做AI应用的先行先试者，发挥AI技术在供应链管理中的无限价值，积极推动AI技术在实际供应链场景中的应用。