我们如何用人工智能重塑日常运营。
该客户在四个国家运营配送网络，此前依赖电子表格、老旧的 ERP 系统以及大量电话沟通。我们将这些系统整合到统一的数据层，加入需求预测功能，并实现补货、路线规划、异常预警等常规决策的自动化。两个季度内，人工规划工作量下降约 60%，热销商品缺货情况从每周都有变为极少发生。
机器学习、自然语言处理和实时数据处理承担了主要工作，但重点从来不是技术本身。重点是规划人员如今把时间花在做决策上，而不是在文件间复制粘贴——系统也会随着业务变化持续学习。
服务： 人工智能解决方案
客户： 7th Dimension
地点： 荷兰鹿特丹
完成日期： 20-12-2025
项目需求
需求很直接：减少人工规划工作，杜绝缺货情况，让管理层能真实、统一地掌握四个国家的运营情况——同时无需替换公司刚刚投入使用的系统。
- 智能流程自动化。
- 智能警报与通知
- 实时数据监控。
- 自然语言处理（NLP）
- 自定义仪表盘界面。
- 预测性维护。
- 供应链优化。
- 人工智能决策支持。
解决方案与成果
我们交付了一套基于客户三年历史数据训练的预测引擎、一个能在约定范围内自动补货的规则加机器学习混合层，以及一个用于处理异常情况的控制台仪表盘。预测性警报能在供应中断到达仓库前数天发出，资源分配也依据实际需求而非惯例进行。
如今管理者能对预警做出反应，而不是等到投诉才行动：前六个月内停机时间和运营成本均明显下降。由于模型会根据最新数据持续再训练，系统能与业务同步演进，而不会沦为又一个过时的遗留工具。