供应链执行
约 4 万美元／日
企业报告的平均节省
某食品集团在部分供应网络部署 AI 辅助执行系统后，报告平均每天节省约 4 万美元。
消费品 · 食品与饮料
让消费者需求贯穿产品、渠道与供应
ActelosAI 帮助食品饮料品牌与生产企业确定并构建消费者洞察、产品创新、渠道执行与供应协同中的 AI 应用。从一项经营决策开始，连接相关证据，并约定团队如何验证和使用输出。
经营问题
连接消费选择与企业的每一次行动
消费者喜欢什么，决定新品该怎样设计；终端卖得怎样，影响下一轮促销与生产。把洞察、产品、渠道和供应放在同一业务范围内，才能看清增长从哪里来，库存与损耗又在哪里形成。
从品牌与生产企业的一项具体任务切入，让数据支持判断，让建议进入团队日常工作。
AI 转型成效
从供应协同到一线工作，看到具体变化
生产减废
20%
部分生产线废损减少
某食品集团在部分大型工厂的生产线上应用 AI 与数字化能力，报告 2024 财年废损减少 20%。
销售支持
20%–35%
试点日常任务用时减少
某食品饮料集团在试点市场使用 AI 销售助手，报告销售人员相关日常任务用时减少 20%–35%。
AI 应用方向
从六项食品饮料业务任务，找到切入点
从一个品类、一条产线或一个渠道开始，把数据、人员判断和可检验的结果连接起来。
01
消费者与消费场景洞察
看清下一次购买背后的需要
将授权使用的调研、评价和售后反馈与购买、复购数据关联，识别不同人群在早餐、佐餐、运动或休闲等场景中的选择原因。AI 帮助归纳信号与证据缺口，团队据此选择下一项消费者验证。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 调研原文与样本范围、获授权的评价和反馈、产品属性、可合法关联的购买与复购记录
- 实际输出
- 消费场景与需求主题、证据出处、待验证机会和研究问题
- 关注指标
- 洞察整理周期、证据可追溯率、后续测试中的购买意愿与实际试购差异
02
新品与产品组合评估
让新品选择更有依据
把消费者偏好、已有配方试验、原料成本和产品表现放到同一评估中，比较新品概念、口味、规格及组合取舍。AI 辅助筛选和设计下一轮验证，由研发、品类与合规团队决定哪些方案继续。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 产品概念、配方与感官测试记录、原料和包装成本、已有产品销售及毛利、适用约束
- 实际输出
- 候选产品比较、试验优先级、产品组合重叠与缺口、待确认条件
- 关注指标
- 概念到有效试验周期、重复试验次数、试购与复购、对原有产品的替代影响
03
渠道动销与促销复盘
分清出货增长与真实动销
连接经销商出货、终端动销和促销执行，区分渠道压货、自然增长与真正的新增需求。AI 协助发现异常、整理原因线索和比较投入，帮助品牌团队明确下一步该支持哪些产品、区域和渠道。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 出货与动销、渠道库存和退货、铺货与缺货、促销日历及费用、可比渠道或期间
- 实际输出
- 渠道异常清单、促销复盘、可比较的投入方案和需要销售团队核实的问题
- 关注指标
- 有效铺货、动销与库存差异、退货、扣除促销费用后的增量贡献；没有对照不直接认定增量
04
需求预测与产供协同
让需求变化进入产供计划
结合历史需求、促销、新品和季节信号，形成分产品、区域与周期的需求区间。AI 辅助比较采购、生产和交付方案，让团队看清需求变化如何影响原料、产能、服务水平与库存，而非只得到一个预测数。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 需求历史、缺货记录、促销与新品计划、原料交期、产线能力、切换限制和客户交付要求
- 实际输出
- 预测区间及偏差说明、供需缺口、不同情景下的生产与补货建议
- 关注指标
- 同粒度同预测期的误差与偏差、按时足量交付、加急费用、库存与报废；避免单独优化预测分数
05
批次保质期与库存风险
在临期与错配扩大前行动
把批次年龄、剩余保质期、客户收货要求和预计需求结合起来，提早识别临期、滞销与错配风险。AI 辅助排列需要处理的批次、比较可行去向，让计划、销售与质量团队在问题扩大前协调行动。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 批次与库位、生产和到期日期、有效库存状态、需求、运输时间、客户最低剩余保质期要求
- 实际输出
- 按批次排序的风险清单、调配或供货选项、无法满足的条件与责任人
- 关注指标
- 临期暴露金额、报废和退货、交付剩余保质期、处置时效；不把降低账面库存等同于降低损耗
06
生产偏差与质量调查
更早发现异常，更快找到证据
汇集产线信号、检验、维修与批次记录，帮助团队更早发现异常，并缩短查找相关证据的时间。AI 提出可能原因和排查顺序，由生产与质量人员复核；不代替食品安全判断、检验或产品放行。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 产线和设备记录、物料批次、检验结果、偏差与维修记录、有效版本的作业标准
- 实际输出
- 异常提示、相关批次与证据链、原因假设、待补充检验或调查事项
- 关注指标
- 异常发现与调查周期、误报漏报、一次合格率、返工与损耗；同时跟踪质量底线是否受损
数据与经营结果
同时看增长、效率与执行质量
增长质量
看试购能否转成复购、渠道出货能否转成动销，以及扣除促销和服务成本后是否留下更多贡献。
供应效率
同时看交付、库存、加急与临期报废，确认某个环节的改善没有把成本和风险转移到另一个环节。
决策与执行质量
看从发现问题到完成行动用了多久、证据是否可追溯，以及返工、误报和人工复核负担是否真正减少。
使用同一业务范围与实际基线比较，同时观察质量、服务和成本。
相关经验
霸王茶姬 CHAGEE
案例呈现与高岩科技合作
聚焦品类
食品与饮料，共同链条与不同约束
按保存条件、包装、消费方式与渠道细分，让方案适合具体产品。
食品：按保存条件与使用方式细分
常温、冷藏、冷冻，以及即食或需加工的产品，对需求节奏、生产批次和交付条件有不同要求。分析需细化到品类与产品：配方和感官、原料波动、过敏原、保质期与退货，不能用一个平均数覆盖所有食品。
饮料：连接饮用场景、配方与包装
即饮、冲调、浓缩或现制饮品，需要分别看饮用场景、季节波动、规格包装和渠道表现。对有冷链、回收包装或门店现制环节的业务，进一步纳入其实际约束；并非所有饮料都具有这些特征。
真人专家
把行业、转型与供应链经验带到具体问题中
根据食品饮料企业的问题，连接品类、消费者增长、组织交付与供应运营经验。
合作前先明确
围绕一项食品饮料决策确定 AI 范围
当前消费品服务聚焦食品饮料品牌与生产企业。消费者研究、渠道执行和供应决策各自需要不同的证据与负责人。
先做洞察、渠道还是供应
从当前尚不清楚的决策出发。消费者洞察从获准使用的研究和反馈开始；渠道工作区分出货与消费者动销；供应工作纳入需求、保质期和产能约束。先选择一个品类、渠道或生产范围，不把所有问题合并成一个项目。
首项成果可以是什么
根据约定范围，成果可以是带证据来源的消费者主题、渠道异常复核或供需方案，供人审阅。同时明确团队如何验证和使用这些输出。AI 生成的产品创意并不证明消费需求、食品安全或商业成功。
从一个值得解决的经营问题开始
选择一个品类、渠道或供应环节，一起明确需要改善的决策、可用数据和衡量方式，再确定适合开展的 AI 验证。