01 业务挑战
随着企业业务规模的持续扩大，该企业迎来了以满足消费者多样化需求为核心的转型挑战。而破解这一难题的关键，在于构建更加灵活高效的供应链管理体系。
从供应链场景看，快消品类对应的产业供应链几乎可以称之为最复杂的供应链之一，其上游可以延伸到最小单元的生产源地，下游对应到消费者端的门店、经销商、渠道商、线上商城等等，中间更是涉及到一系列包括研发生产、线上工厂、生产线精益管理等环节。
然而，现有的管理流程和决策效率已逐渐难以满足快速变化的业务需求，具体体现在以下几个方面：
- 供应链异常诊断复杂度高：当前订单控制塔系统包含数十个指标，但面对供应链中的异常问题时，却难以快速定位问题根源并及时解决，导致运营效率受到制约。
- 数据查询与分析灵活性不足：现有系统仅支持固定维度的报表分析，无法满足多维度、灵活时间选择的需求。搭建覆盖几百种可能性的定制化报表不仅周期长，且成本高昂，难以适应动态业务环境。
- 业务知识传递效率低：新员工在入职培训中，难以在1个月内全面掌握必要的供应链业务知识，导致新人上手速度慢，培训成本居高不下，进一步影响团队整体效能的提升。
这些问题的存在，使得该企业亟需一套更智能、更高效的解决方案，以应对日益复杂的市场环境和消费者需求。
02 解决方案
2.1 拆解思路
供应链管理本身是一个流程长、节点多、人货财高度协同的复杂领域——这一特性带来了供应链管理上的挑战。但好在该企业流程数字化起步较早，数据内容完整且积累量丰富。在此基础上，该企业在数据建设过程中特别聚焦于供应链数据的治理工作，确保了数据的高质量与可靠性，为后续的智能化升级提供了有力支撑。
在深入调研市场上的各类解决方案后，该企业最终选择了阿里云智能集团瓴羊作为其合作伙伴。双方以提升供应链运营管理效率为核心共建目标，创新性地采用了Quick BI 智能小Q数据分析与大模型AI智能体相结合的技术架构。通过这一融合方案，双方将传统的供应链数据服务全面升级为智能化的供应链数智决策服务，助力该企业提升供应链管理的智能化水平，为企业的高效运营和业务增长提供强有力的支持。
在深入的需求调研后，项目组发现，供应链运营工作的70%以上都集中在问题定位环节，这一过程复杂且耗时，具体体现在以下几个方面：
- 绩效达成定位：核心关注订单履约及履约及时率等关键指标。需要从供应链的多个管理维度（如仓库、商品、区域等）拆解差异，精准锁定绩效偏差的具体来源。
- 异常节点定位：订单履约链路长且环节复杂，涉及多种评估因素（如处理量、处理周期等）。针对不同的履约场景，需逐一排查各环节问题，才能准确定位异常节点。
- 异常原因定位：即便找到异常点，其诱发因素往往错综复杂，还可能牵涉上下游节点的联动问题。对于新员工而言，快速制定出最优解决方案尤为困难。
基于以上洞察，项目组进一步梳理并优化了相关流程，明确了需要通过智能化手段重塑用户旅程，以提升问题定位的效率和准确性，为供应链运营注入更强的智能化能力。
*业务视角的用户旅程
2.2 解决方案
在与该企业深入交流和探讨后，项目组发现，上述流程的核心在于通过数据驱动的方式，主动识别业务问题，并结合经验提供针对性建议。这种场景与大模型技术的特点高度契合。因此，项目组以订单履约率为主要考察指标，从用户旅程的业务视角出发，设计了以下供应链智能化能力：
- 绩效指标交互式智能问数：借助自然语言处理（NLP）技术，用户可以通过自然语言灵活查询多维度、多指标的数据，并获得直观的可视化展示。例如，用户只需提问“本月总体订单履约率是多少？”，系统便能快速返回结果，并生成清晰的可视化图表，帮助用户一目了然地掌握关键信息。
- 流程指标自动化诊断分析：支持多维度组合的下钻分析，快速定位履约异常的根本原因。例如，当订单履约率与目标值差距超过5%时，系统能够自动分析并精准定位影响最大的因素，如区域分布、发货仓库或品牌表现等，大幅提升问题排查效率。
- 业务经验在线化知识问答：整合业务指标定义、操作手册等知识库内容，为用户提供便捷的知识查询和学习工具。例如，用户可以随时提问“订单履约率是如何计算的？”或“发货确认环节需要注意哪些操作？”，系统将即时提供详细解答和操作指引，降低新人上手难度，提升团队整体效率。
通过以上能力串联，用户将获得一款功能强大的供应链履约助手，实现履约工作的“辅助驾驶”。
方案的落地以Quick BI 智能小Q作为用户交互的核心载体，同时嵌入基于百炼平台构建的智能体能力，初步打造出供应链履约助手的雏形，最终将其无缝集成至供应链管理平台中：
- 智能小Q：具备强大的数据集管理、权限控制、数据分析可视化以及大模型交互式分析能力，能够高效完成常规的数据查询与交互任务，充当供应链履约助手的“躯干”和“小脑”，为用户提供稳定且直观的操作体验。
- 百炼智能体：在用户与系统的交互过程中，承担三项关键职能—— ①精准理解用户意图，②主动发现供应链场景中的异常问题，③提供类似ChatGPT的知识问答服务，从而扮演供应链履约助手的“左右大脑”，赋予其智能化决策和响应能力。
最终，通过一个简洁的工作流组装，即可实现一款类似于“ChatGPT”的供应链履约助手。该助手将以侧边栏的形式嵌入供应链管理平台，用户可随时调用，大幅提升供应链运营效率与智能化水平。
2.3 方案实现
项目最终成功引入了AI驱动的供应链数据洞察能力，通过融合Quick BI 智能小Q能力，不仅实现了基于问答的统计分析，还借助AI算法深入挖掘数据背后的潜在模式与规律，为供应链管理提供了更高效、更智能的决策支持。
03 贴合企业生产环境的系统架构
整套系统由智能服务助手、智能服务内核和企业本地知识库三大模块构成。
- 智能服务助手以Quick BI 智能小Q为核心，提供Portal服务并嵌入现有业务系统，支持智能问答与诊断分析等功能，为用户带来便捷的交互体验。
- 智能服务内核则基于百炼平台构建的智能体，涵盖意图识别、数据匹配和多轮对话等关键功能，能够高效处理复杂的查询与分析任务，确保系统的智能化水平。
- 企业本地知识库充分利用百炼的知识管理能力，存储业务知识和历史经验，为用户提供全面的知识支持，助力快速解决问题。
04 提效80%日常作业，降低手动操作
通过此次AI智能体项目的实施，该企业的供应链运营人员得以高效定位履约问题，显著提升了工作效率。
借助AI技术，系统能够快速诊断问题，通过波动贡献下钻分析精准锁定关键因子，从而大幅缩短决策链路。同时，系统的分析能力得到了深度和广度的双重提升，能够处理海量数据与复杂模式，挖掘深层次关联，为业务决策提供更全面的支持。此外，系统确保了数据的一致性和标准化，避免了因数据缺失或理解偏差而导致的决策差异，进一步增强了结果的可信度。
最终，智能AI驱动的自动化信息检索与问题解答功能，使业务日常作业效率提升了80%，并减少了30%的不必要手动工作，让业务人员能够将更多精力聚焦于核心任务。
通过此次合作，该企业不仅成功部署了基于大模型技术的AI智能体，还探索出了一条以数据智能驱动业务发展的新路径，并不断将其复制扩展至更多场景。这不仅有效解决了供应链管理中的诸多痛点，还显著提升了整体业务效率，为企业的数智化发展奠定了坚实基础。
写在最后：
