供应链和库存怎么用AI优化？北京大学AI与企业数智化研修班数智化运营管理

做企业的人最怕两件事：货压在仓库里，和该来的货没来。

这两件事看起来是供应链问题，根子上是决策问题——下单靠感觉、备货靠经验，市场一变就措手不及。

先让决策有依据

智能决策系统与大数据场景深化，解决的是决策依据的问题。

过去做采购计划，靠的是老师傅的经验和上个季度的销量。经验有用，但市场节奏变快之后，经验的保质期越来越短。大数据能把更多变量纳入考虑：季节、促销、天气、区域差异、渠道变化。

这里说的智能决策系统，不是替人做决定，而是把可算的部分算清楚，把人的判断留给真正需要判断的地方。分工清楚了，效率才出得来。

大数据场景深化强调的是落到具体场景，不是笼统地讲数据重要。

供应链数智化与精益管理要一起做

供应链数智化讲的是链条上的信息打通，精益管理讲的是消除浪费。两者其实是同一件事的两面。

信息不通，就会出现一边缺货一边积压。打通之后，链条上的每个环节都能看到真实需求，备货自然就准了。

精益管理的价值在于去掉不产生价值的动作。等待、搬运、重复检验，这些浪费在过去看不见，数智化之后会显形。看得见，才谈得上消除。

京东一站的参访看无人仓、无人机配送与数智化供应链管理体系，正是这一模块的现实版本。

组织要跟着一起变

数字化转型中的组织模式变革与领导力建设，是这一模块的第三块。系统变了而组织不变，效果一定打折。

常见的情况是：数据系统上线了，但考核还是老指标，汇报还是老流程，大家依旧按旧办法做事。工具再好也推不动。

领导力在这里的作用，是把变革推向日常。谁来定新的规则、怎么处理过渡期的摩擦，这些都是管理问题，不是技术问题。

从一个环节切进去

很多企业做数智化，一上来就想改全链条，结果摊子铺太大、迟迟不见效果。

更稳的做法是从一个痛点切进去：库存、采购、配送，任何一个环节做透了，产生看得见的收益，团队就有信心继续推。

课程实战驱动里的企业转型痛点沙盘推演与解决方案共创工作坊，讲的就是先找对切入点。选对了第一步，后面的路就好走。

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