在制造与流通企业面临需求波动、促销加快、合规与EHS要求上行、供应格局多变等多重压力之际，AI正从辅助分析走向“智慧决策与自动执行”的深水区。近日，在“智造进化，全域AI——美擎AIGC3.1 暨智能体工厂解决方案发布会”上，美云智数发布了供应链AI智能体解决方案，试图把“发现—决策—执行”三个动作变成可持续运转的业务闭环。

行业大势：从“人治”到“数据-模型-动作”闭环

过去，企业常依赖经验在速度与质量间取舍，如今面对更复杂的需求结构与风险外溢，仅靠人工经验越来越难“又快又稳”。AI与行业方法论的结合，被视作供应链从“匆匆忙忙”走向“游刃有余”的关键一步。

全球范围内，“控制塔”与多智能体协同成为趋势：通过更聪明的预测、更细颗粒度的库存与补货、贯通端到端的可视化与自动化执行，让异常预警前移、应对更快。

方案速览：一个底座、两类引擎、三个闭环、四大场景

一个底座：企业数据与领域知识图谱，承载供应链主数据、交易数据与上下游关联知识。

两类引擎：“机器学习+大模型”协同，前者保证稳定与可解释，后者覆盖复杂与非结构化场景（如文本、资质审查、外部信息搜集）。

三个闭环：围绕“发现问题—做出决策—触发执行”，把洞见落到可追溯的业务动作。

四大场景：计划、采购、执行、风险防控贯通，并可与研发、生产、销售等多智能体协同。

智能体群组：从预测更“准”，到执行更“快”

据介绍，此次方案以多个可独立落地、又可协同的智能体构成，覆盖从需求预测到交付履约的关键链路：

美擎需求预测智能体：融合历史销量、产品属性、促销策略与天气、舆情、宏观等外生因子，结合时间序列、因果因子模型与大模型建议，面向日常、旺季/大促、新老品替换与退市期做分层预测，并输出风险提示与应对建议。

美擎库存计划智能体：把安全库存/服务水准方法与实时可视化监控结合，基于未来需求判断滚动调整补货策略，避免“一刀切”造成的高库存或断供。

美擎计划执行智能体与美擎订单巡检智能体：为订单从下达到发运的关键节点设立“体征”，出现产能、齐套、品质或物流异常时，先解释“发生了什么/为什么/将会怎样/如何处置”，再生成重排产能、替代物料、调整配额或改道发运的方案，并通过与SCP、MES、APS、DMS等系统联动，将建议落成指令。

美擎物料计划智能体与美擎自动执采智能体：识别基础数据异常、做齐套分析与替代料策略优化，结合供应商配额与履约监控自动预警与调整，PO下达、送货通知、回货检讨等交易动作实现自动化衔接。

美擎寻源智能体与美擎招标智能体：整合供方库、企业信息服务、地图与全网检索等外部数据，加上AIGC广域信息采集，输出候选供方画像与多维度推荐；在招标过程对轮次、报价曲线与异常合谋风险给出可视化体检，促使策略由“经验驱动”转向“数据驱动”。

美擎供应链风险管理智能体与美擎供方资质审查智能体：持续跟踪全球采购异常与大宗波动，评估受影响物料、账款与替代方案；对跨境证照进行智能识别与合规审查（含AIGC翻译），加快审单效率。

实证样本：以“灯塔工厂”为依托的度量指标

在美的集团内部实践中，美云智数介绍，美的厨卫电器（芜湖）已通过113个数字化用例（其中约35%为AI驱动），以实时订单管理、AI先进计划排程与供应链“控制塔”协同，并结合AIGC工具提升配送安装体验。官方披露的阶段性结果显示：端到端交货周期缩短约39%、库存周转天数下降约30%、市场缺陷率下降约86%。这些指标指向的是更高的准交率与更优的资本效率。在外部环境不确定性放大的当下，供应链韧性与客户体验得到同步提升。

方法论与平台：让“聪明”成为组织能力

美云智数将美的长期卓越运营方法论注入智能体，以632、T+3、ISC为总体框架，配合S&OP、计划刚性与推拉机制，形成从目标分解到执行追踪的闭环。项目落地遵循“评估—试点—复制”的路径，并通过“归因管理+绩效仪表盘”持续迭代模型与策略，使组织经验被结构化沉淀为普遍可用的能力。

在技术侧，方案依托美擎AIGC平台，提供标准化装配、训练与运营能力；内建数据银行、元数据治理、权限与脱敏及全链路审计机制，支持云端与本地的混合部署，兼顾可扩展、可审计与安全合规，多语言与多法规能力助力企业出海稳态运行。

业界观察：智能体让供应链管理“游刃有余”

随着AI从“工具”走向“决策中枢”，供应链智能体已不再是单点自动化，而是把数据、算法与业务动作串联成闭环的运营系统。业内关注的焦点正在从“是否能用”转向“如何规模化复制、持续迭代ROI”。美云智数此次发布的“十大供应链领域智能体全景图”，在计划与采购两大域率先呈现了可复制的路径，对制造与流通企业具有参考价值。

从“匆匆忙忙”到“游刃有余”，供应链的下一程是让发现—决策—执行成为常态化的自主运营。智能体与方法论相结合的范式，正在把不确定性转化为可管理的确定性。企业若想在旺季/大促、跨境合规和多变供需中保持韧性与效率，值得关注并评估这类可落地、可审计、可扩展的AI解决方案。

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