业务能力供应链
AI-Native Supply Chain
让库存更合理让交付更可靠
哪些商品需要补货，哪家供应商可能延迟，哪张订单值得优先处理？ActelosAI 将业务数据、供应链知识与 AI 连接起来，帮助团队更早发现变化、更快协调行动，兼顾服务水平与运营成本。
AI-Native 场景预览
示例问题
明天，哪些门店需要补哪些商品
连接销售、库存与在途信息，用预测和补货模型生成建议，再由 AI 说明缺货风险、建议数量与需要复核的异常。
商品可得率 · 库存周转率
示例问题
哪些供应商的交付变化会影响本周订单
从订单、交期回复和收货记录中识别承诺变化，关联受影响需求，准备需要优先确认的事项与跟进建议。
供应商按时交付率 · 风险识别提前量
示例问题
今天，哪张订单需要先处理异常
汇总仓库、承运商与客户要求，识别缺货、漏提货和交接断点，按业务影响准备处置建议并追踪反馈。
按时足量交付率 · 异常处理时长
业务价值
让供应链改善看得见
从机器学习预测与补货，到 AI Agent 协助处理物流异常，关注计划负担、商品损耗与履约衔接的实际变化。
减轻计划负担
−20%
计划人员工作量
用机器学习预测和补货建议，帮助计划人员把精力转向需要判断的异常。
参考说明
减少商品损耗
−49%
报损占销售比例（同比）
把促销、库存与保鲜要求纳入预测和补货，减少商品从有货变成损耗的机会。
参考说明
改善物流衔接
−42%
漏提货后的无效返程
让 AI Agent 协助核查提货状态与异常原因，减少信息不清导致的重复派车。
参考说明
数据来自特定场景案例与研究，仅作参考；实际效果因业务与数据条件而异。
AI 应用场景
六个场景，让计划与执行更紧密
从预测需求到补货、采购，再到仓库与运输。以下是可结合你的业务、数据和现有系统共同建设的 AI-Native 应用方向。
让需求变化更早进入计划
促销、季节和订单变化，会影响哪些商品的需求
用预测模型分析需求变化，结合供货和产能约束识别缺口；AI 汇总变化原因、对比计划版本，准备需要业务确认的情景与调整建议。
- 连接数据
- 销售与订单历史、促销日历、缺货记录、供应及产能约束
- 形成能力
- 需求预测、供需差异与计划调整建议
- 预测误差 ↓
- 计划准备时间 ↓
把库存放在更需要的地方
为什么有的门店缺货，有的商品却越积越多
结合需求、可用库存、在途和效期，用补货模型比较补货与调拨选择；AI 解释建议依据，标出滞销、临期及需要采购复核的异常。
- 连接数据
- SKU 与门店销售、库存及在途、到货周期、订货约束与效期
- 形成能力
- 补货与调拨建议、库存风险清单
- 商品可得率 ↑
- 库存周转率 ↑
让采购比选更快进入决策
几份报价的规格、交期和费用，真的可以直接比较吗
从报价、规格书和往来邮件中提取条款，按统一单位与有效版本整理比选；用规则核对费用和差异，生成有出处的比较表与澄清问题。
- 连接数据
- 采购需求、供应商报价、规格书、费用与商务条款
- 形成能力
- 报价比较表、缺项提示与澄清草案
- 采购比选准备时间 ↓
- 报价核对差错率 ↓
提前识别供应商交付风险
供应商改了交期，哪些订单或工位会受影响
提取供应商回复中的交期、数量和变更，核对采购订单及收货进展，关联受影响需求；AI 汇总风险依据，准备跟进与恢复方案供负责人确认。
- 连接数据
- 采购订单、交期回复、收货记录、需求与工单关联
- 形成能力
- 供应风险清单、受影响需求与跟进建议
- 风险识别提前量 ↑
- 供应商按时交付率 ↑
在延误扩大前推动处理
订单卡在哪里，下一步该由谁处理
连接订单承诺、库存、仓储与运输事件，识别缺货、漏提货和状态冲突；AI 汇总原因与证据，准备优先处置建议和沟通草案，并跟踪确认结果。
- 连接数据
- 订单与承诺日期、库存、仓储及运输事件、签收和沟通记录
- 形成能力
- 订单异常清单、处理建议与交接记录
- 按时足量交付率 ↑
- 异常处理时长 ↓
让仓库作业衔接更顺畅
今天的拣货、补位和装车，应该先处理哪一项
结合出库时限、库位库存、人员设备和月台安排，用规则与优化计算比较作业优先级；AI 解释排队与缺项原因，准备任务建议并提示交接异常。
- 连接数据
- WMS 作业与库存、出库时限、人员设备能力、月台及提货预约
- 形成能力
- 作业优先级建议、发运准备与交接异常清单
- 出库周期 ↓
- 交接差错率 ↓
箭头表示期望改善方向，目标依据业务基线确定，并同时观察服务、成本与差错。采购、库存调整、排程及对客承诺由相应负责人确认；系统执行按授权范围开展。
数据与指标
让更好的数据，支持更可靠的决策
不只汇总更多数据，更要对齐商品、数量、时间和状态，让建议有依据，让改善能被业务验证。
需求与库存数据
统一 SKU、门店、计量单位和效期口径，区分销量与缺货影响，核对可用、在途和冻结库存。
支持预测与补货，兼顾可得率、库存和损耗
库存账实一致率 · 预测误差 · 商品可得率 · 报损率
采购与供应商数据
对齐物料规格、供应商身份、订单版本与承诺交期，把邮件变更连接到采购和收货记录。
提高比选质量，更早发现供应风险
关键字段完整率 · 承诺更新及时率 · 供应商按时交付率
订单与物流事件
连接订单行、批次与运单，保留承诺版本、事件时间和责任人，识别延迟回传与状态冲突。
看清履约断点，加快异常协调与交接
关键事件完整率 · 状态回传延迟 · 异常处理时长 · 按时足量交付率
合作前先明确
界定一次计划或履约试验
供应链把计划与采购、库存和交付工作连接起来。首个项目应明确具体决策、约束条件与异常负责人。
首个试验应包含什么
选择一项有界的计划、补货、采购或履约任务，准备相关需求、库存、承诺和约束，并安排能核查记录的团队。预测模型、AI 解释和系统操作承担不同职责；约定哪些输出只是建议，哪些动作需要批准。
如何避免只是把成本转移到别处
在适用范围内一起评估服务、库存、损耗和总协调投入。比较相同业务范围，保留异常和错误，不只记录成功建议。预测输出或复核提速，不能直接证明有货率改善、总成本下降，也不意味着可以自动修改订单。