行业现状:大宗商品供应链在全球经济中占据重要地位,但面临价格波动、物流效率低、金融风险高等挑战。
技术驱动:AI技术(如机器学习、物联网、区块链)正在重塑供应链的各个环节,推动数字化转型与智能化升级。
市场需求:企业亟需通过AI技术提升供应链效率、降低成本、增强风险管控能力,以应对复杂多变的市场环境。
课程收益
知识体系:掌握AI在大宗商品供应链各环节(采购、物流、销售、金融)的核心应用技术与方法。
战略视野:了解AI成熟度模型与实施路径,制定符合企业实际的AI转型规划。
行业洞察:洞悉AI技术未来发展趋势,把握供应链创新机遇。
创新思维与策略制定:课程鼓励学员探索AI在行业中的创新应用,培养学员的创新思维和策略制定能力。
课程对象：
企业高管:供应链总监、CIO、COO等决策层,关注AI赋能供应链的战略价值。
业务骨干:采购、物流、销售、金融等环节的业务负责人,需提升AI应用能力。
技术团队:数据分析师、AI工程师、IT项目经理,负责AI技术落地与实施。
行业从业者:大宗商品贸易、物流、金融等领域从业者,希望深入了解AI应用场景。
课程大纲
模块一:课程导入与趋势洞察
课程背景与目标
大宗商品供应链的全球地位与挑战
AI赋能的战略价值与课程目标
AI与供应链融合趋势
AI技术演进图谱
行业痛点与AI机遇
模块二:AI在核心环节的应用
采购环节:精准预测与风险管控
AI价格预测:数据融合、模型选择、动态校准
供应商风险评估:知识图谱、风险预警
物流与仓储环节:智能调度与高效管理
多式联运优化:时空约束建模、算法应用
仓储数字化转型:物联网、数字孪生
销售与客户服务环节:需求洞察与个性化服务
长尾需求挖掘:小样本学习、客户分群
智能合约与自动化交易:区块链+AI
金融环节:信用穿透与风控升级
动产融资AI改造:仓单数字化、动态质押率调整
供应链金融风控:企业主体与货物资产风控
模块三:AI成熟度模型与企业评估
供应链AI成熟度评估模型(CAMS框架)
模型架构与维度解析
成熟度等级划分与特征描述
评估流程与方法
模块四:跨环节协同优化与AI实施路径
跨环节协同优化策略
端到端优化理念:多智能体协同(MAS框架)
案例分析:嘉能可全球供应链优化
AI实施通用路径
四阶落地法:单点突破、局部联通、全局优化、生态扩展
实施要点与注意事项
组织能力建设
算法治理委员会架构
人机协同流程设计
模块五:课程总结与未来展望
课程内容总结
核心知识点回顾
学员成果展示与点评
未来趋势展望
AI技术前沿
新兴技术对供应链的潜在影响
授课老师
吴雪峰 人工智能AIGC资深讲师
常驻地：天津
邀请老师授课：13439064501 陈助理
