罗戈研究：2024年LOG中国供应链物流科技创新发展（250页）

　　中国信通院：2023中德车联网（智能网联汽车）C-V2X与智慧物流融合应用研究（20页）.

　　仲量联行：2024阳和启蛰 向光笃行-中国物流地产市场趋势及展望（30页）.

　　网经社：2023年度中国物流科技投诉数据与典型案例（29页）.

　　新经销&百世供应链：2023-2024年中国快速消费品经销商仓配物流降本增效白皮书（流通版）（67页）.

　　运联智库&运满满：2024佛山家具产业带供应链物流洞察白皮书（23页）.

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　　1、CONTENTS罗戈研究 LOGResearch2024 LOG中国供应链物流科技创新发展01供应链物流技术趋势与创新图谱I.全球供应链物流技术趋势II.2024 中国供应链物流创新科技认知框架III.2024 中国供应链物流创新科技图谱IV.中国供应链物流科技应迭代02智能化I.AI技术与应II.流程动化与超动化III.数字孪03数字化I.数字化管理II.双碳数字化III.仓储管理IV.数字货运V.数字化应技术发展04动化I.智慧仓储II.新能源III.动驾驶05趋势总结CONTENTS01供应链物流技术趋势与创新图谱I.全球供应链物流技术趋势II.2024年中国供应链物流创新科技认知框

　　2、架III.2024年中国供应链物流创新科技图谱IV.中国供应链物流科技应迭代罗戈研究 LOGResearch2024 LOG中国供应链物流科技创新发展LOGResearchGartner：供应链战略成熟度曲线）资料来源：Gartner-Get Started on the Generative AI Journey In Your Supply Chain,2023全球供应链技术趋势对比2022年的变化，Gartner在2023年的供应链战略成熟度曲线图里，除了对GenAI、数据孪生等技术有持续关注之外，着重强调了绿色可持续供应链的重要性。2023年的曲线、芽期膨胀顶峰期幻灭低期复苏光明期成熟期机器户生成式AI循环供应链敏捷组织数据认知态系统伙伴关系数字供应链孪客户的数字孪生智能AI客户体验管理供应链即服务供应链络安全混合作业供应链弹性供应链区块链多样性、公平和包容产品即服务供应链供应链成本优化机器学习可持续的供应链高级分析供应链险管理数字化供应链战略供应链细分成本-服务分析性能指标络设计卓越中新增新增生成式AI、客户数字孪生循环供应链、可持续的供应链加速加速成熟成熟数据认知、数字化供应链战略将在2-5年内走向成熟推迟推迟成熟成熟供应链细分：唯一推迟成熟的技术，同时也处在复苏光明期技术技术调整调整循环供应链（原“循环经济”）、产品即服务供应链（原

　　4、“解决方案供应链”）高级分析（原“规范性分析”）、性能指标（原“指标”）LOGResearchGartner：2018-2023八大顶级战略性供应链技术趋势资料来源：Gartner过去三年的不确定性已经模糊了业务和技术战略之间的界限，以至于必须将它们放在一起考虑。Gartner VP/Simon Jacobson5 5趋势1:人工智能趋势2:高级分析趋势3:物联网趋势4:智能事物趋势5:会线:机器人过程自动化趋势7:沉浸式技术趋势8:区块链2018年趋势1:人工智能趋势2:高级分析趋势3:物联网趋势5:自主事物趋势4:机器人过程自动化趋势7:沉浸式技术趋势8:供应链中的区块链趋势6:

　　5、数字供应链孪生2019年趋势6:人工智能趋势2:数字供应链孪生趋势1:超级自动化趋势5:边缘计算和分析趋势4:供应链治理与安全趋势7:5G网络趋势8:沉浸式体验趋势3:持续智能（CI）2020年趋势7:嵌入式人工智能和分析趋势2:数字供应链孪生趋势1:超级自动化趋势4:边缘生态系统趋势5:供应链安全趋势6:环境社会治理趋势3:沉浸式体验与应用趋势8:增强数据智能2021年趋势7:生态系统合作趋势4:数字供应链孪生趋势1:超级自动化2.0趋势2:下一代机器人趋势5:无处不在的分析趋势6:安全网络趋势3:自主事物趋势8：可持续发展工具2022年趋势7:网络弹性供应链趋势4:行业云平台趋势1：可操作

　　6、的人工智能趋势2:智能运营趋势5:员工敬业度趋势6:组合应用架构趋势3:移动资产优化趋势8：供应链整合服务2023年年20232023年三大主题与目标年三大主题与目标优化优化OptimizeOptimize扩展扩展ScaleScale开拓开拓PioneerPioneer提高生产力和效率提高弹性、连续性、风险和安全性围绕新的运营模式和流程促进创新2023年供应链关键技术趋势特征：从关注单个技术，转向关注基于技术组合引入了很多新技术面孔人工智能：最接地气的新技术趋势弹性供应链：成为重要趋势之一全球供应链技术趋势LOGResearchKPMG：2024年供应链趋势数字化变革资料来源：KPMG,Sup

　　10、链环节，创建更深入的供应链生态系统视图，实现产品/服务流的可见性。超过2/3的企业已在其供应链中使用了低代码，以缩短系统开发周期，提升应对变化的能力。范围三是企业供应链排放的主要部分。企业需协同上下游合作伙伴，减少供应链整体排放。组织正加快物流运输链的电气化和自动化，并协同数智技术，支持企业的可持续发展目标。全球供应链技术趋势LOGResearchASCMs Top 10 Supply Chain Trends资料来源：ASCM在对2024年的十大趋势预测中，ASCM将“数字化”放到了第一位，并强调全球企业构建弹性供应链的重要性。而技术方面，以人工智能为核心的技术应用，将在端到端供应链的管理、

　　16、search2024 中国供应链物流创新科技应用框架以人工智能、数字孪生等为代表的智能技术，正在成为供应链物流领域重要的变革性力量，也带来数字化、自动化技术的创新升级。8 8AI数字孪生超自动化大数据云计算物联网机器人/自动化无人驾驶5G创新技术供应链控制塔AI智能决策执行管理WMS/LES/WESTMS数字货运平台绿色/智慧园区OMS仓储自动化物流IoT自动驾驶车/无人机车后服务物流园区仓/场站/码头绿色智能驾驶硬件/设施计划排程网络规划算法平台流程控制流程编排平台数字孪生平台RPA/APA协同运营供应链中台物流运营中台物流运营交易平台绿色双碳碳管理平台自动化数字化智能化LOGResearc

　　17、h2024 中国供应链物流创新科技图谱9 9供应链控制塔智能决策（计划排程规划算法）数字孪生流程自动化流程编排供应链中台物流中台碳管理平台智慧仓储管理（WMSWMSLESLESWESWES）智慧运输管理（TMSTMS）数字货运仓储自动化自动驾驶车无人机新能源车设施设备（园区车后IoTIoT）智能化数字化自动化LOGResearch中国供应链物流科技应用迭代中国供应链在近30年时间里，伴随数字经济、技术的快速发展，供应链物流的数字化、自动化，以及智能化应用也经历着不同程度的周期性迭代。212023数字化自动化智能化技术演进路径科技应用迭

　　18、代云计算物联网大数据AI智能算法区块链自动化+物联网无人驾驶5G高级自动驾驶柔性自动化智能算法流程编排生成式AI数字孪生视觉技术CONTENTS02智能化I.AI技术与应II.流程动化与超动化III.数字孪罗戈研究 LOGResearch2024 LOG中国供应链物流科技创新发展212023LOGResearch中国供应链物流科技应用迭代：智能化智能化应用，从早期依托智能算法技术的RAP、自动化控制，伴随流程编排等技术的发展，延伸至智能流程管理与决策，并在2022-2023年随着生成式AI、数字孪生等技术的发展，推动物流领域线、迈进数实相融的智能化大门，带来行业创新变革的想象空间。212023智能算法流程编排生成式AI数字孪生视觉技术流程自动化机器人自动化决策智慧化智能化决策中台：蓝幸成立计划与决策平台：悠桦林成立算法平台：杉树科技、逗号科技成立RPA：弘玑成立圆通推出智能在线机器人客服菜鸟全面启动物流IoT战略京东智能网络规划系统正式投入应用视觉自主机器人（灵动科技）机器人AIoT操作系统：旷视科技发布“河图”（HETU）即时配送AI调度系统：美团新一代超脑即时配送系统数字货舱：G7发布智能挂车“数字货舱”V9版极智嘉发布第五代机器人管理系统菜鸟“天机”准

　　20、时达 JusAI京东物流超脑百度地图推出物流大模型 Beta版上海港推出自动化码头数字孪生系统基于大模型的数智化供应链产品物流领域首个大规模应用的数字孪生实践：顺丰数字孪生中转场京东物流推出AIoT数字孪生平台杉树科技推出智能决策平台“数弈”LOGResearch生成式AI与大模型：促进AI应用落地，加速通用人工智能(AGI)时代的来临资料参考：由 ChatGPT 反思大语言模型(LLM)的技术精要，Beyond the imitation game:Quantifying and extrapolating the capabilities of language models商汤、沙利文整

　　21、理技术追踪生成式AIAGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），是指在任何任务上，AI都可以像人类一样表现出高度适应性和灵活性，高效率地完成指定任务。AI 大模型是人工智能预训练大模型的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了新的人工智能 模式，即模型在大规模数据集上完成预训练后，仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用，是人工智能迈向通用人工智能的里程碑技术。1313Transformer、GAN、CNN、RNN等架构通过海量数据进行预训练微调以应用于不同的场景解决各种复杂任务泛化性对新数据的适应能力模型在从未见过的数

　　22、据上能表现出良好的性能能力通用性实用性解决多个任务的能力模型能应用于不同的数据集或任务应用时的可用性和效率模型能以合理的时间和资源快速处理数据并做出决策(以CatGPT为 例：ChatGPT是LLM与RLHF技术融合革新的生成式AI代表性产品，推动语言模型与人类意图的一致性，是从弱人工智能向强人工智能迈出的坚实一步)生成式AI:基于现有数据生成全新原创内容的模型大模型：基于大规模参数的人工智能预训练模型LLM:基于深度学习的自然语言处理技术ChatGPT:2022 年11 月 OpenAI 公司发布的基于LLM 研发的人工智能聊天机器人AIAI大模型的内涵与特征大模型的内涵与特征LOGRese

　　24、发门槛提高模型精度增强模型泛化能力提高内容生产质量和效率增强生态繁荣度大模型五大基本价值大模型五大基本价值LOGResearch生成式AI发展展望：大模型生态加速形成资料参考：未尽研究-看DAO 2024技术追踪生成式AI未竞研究在看DAO 2024中提出，2024 年，优化训练和部署大模型仍然非常重要，大模型的生态加速形成，应用开始在一些领域大规模展开，主要表现在以下领域：1515智能体作为任务助理进入更多应用场景和业务流程操作系统集成下一代大模型，成为下一代操作系统人形机器人开始量产，自学习与环境互动能力进一步强化终端设备加载 AI 模型，推动换代升级下一代闭源大模型推出，开始出现胜任人类

　　25、水平的AGI“火花”，但规模边际效应递减数据来源的深度和广度进一步开拓，进一步规范，更多合成数据与自然数据结合用于大模型训练小模型结合软硬件应用，新物种涌现基于大模型的下一代操作系统基于大模型的下一代操作系统LOGResearch生成式AI发展展望：下一代多模态闭源大模型推出，并应用于更多场景资料参考：未尽研究-看DAO2024技术追踪生成式AIOpenAI 与微软将推出 GPT-5，谷歌将推出 Gemini Ultra，亚马逊也在训练数万亿参数的大模型。下一代大模型将是多模态的、使用更多合成数据的、混合专家系统的，会消除一些幻觉、增加上下文长度、信息更加准确和及时、基础数学水平有所提升，等等

　　26、。更多更好的数据、更强的算力、更顺的搜索，依然是产生智能的根本因素。加上 RAG（检索增强生成）补充非参数化的知识，闭源大模型会应用于更多的场景。1616LOGResearchAI在供应链中的应用趋势图谱资料参考：唐隆基人工智能重塑数字化供应链AI在供应链物流领域的应用AI与数字孪生、IoT、区块链等技术的结合，将带来供应链物流领域的更多新价值创造可能。1717文字图像识别新价值创造AI+认知计算AI+自主技术AI+数字供应链孪生自主供应链AI+RPAAI+IoT+分析AI+持续数据分析AI+OR（运筹学）AI+大数据AI+区块链AI+控制塔认知供应链自然语言处理NLP机器学习(ML)监督学习

　　27、回归降维无监督学习RPAAMR聚类无人机无人车无人仓人工智能AI深度学习逆向供应链回收物分类强化学习实时决策技能习得学习任务机器人导航游戏AI特征消除结构发现意义的压缩大数据可视化分类选择供应商客户留存图像分类识别检测诊断广告人气预测天气预测需求市场预测人口增长预测供应链计划寿命期望估计物流自动化无人供应链、无接触供应链推荐系统客户细分目标市场机器人自动化自主机器人电商自动化超级自动化智能供应链区块链发现商业新价值第四代供应链控制塔持续智能供应链智能优化供应链洞察决策及优化供应链数字计划供应链管理洞察力进出口商品分类供应链文档自动生成商品检索处理自动化流程自主计划自我修复智能客服智能运营认知采

　　28、购智能制造供应链风险洞察AI+工作流供应链弹性边缘AI嵌入式AI智能边缘设备实时分析优化运营AI算法算法供应链优化供应链算法SCPLOGResearch大模型在供应链物流的应用场景AI在供应链物流领域的应用1818需求计划基于大模型的复杂物流预测基于大模型的复杂物流预测：大模型可以用于预测物流需求、货物交付时间、运输成本等方面，进而帮助物流公司合理分配资源，并预测运输线路和交通状况。不确定性物料需求计划不确定性物料需求计划：SAP的物料需求预测应用采用了大模型技术，通过对历史销售数据、库存状况、生产计划等数据的分析，计算出物料需求的预测值。这有助于企业更好地管理库存，减少库存积压和浪费，并

　　29、确保物料供应与生产计划相匹配。生产不确定环境下物流与供应链计划不确定环境下物流与供应链计划与调度与调度：大模型可以用于计划供应链网络、仓库分布和货物调度。通过模拟运输需求、货物量和交通情况可以优化物流运输规划，以提高整体效益和客户满意度。运输大规模复杂运输规划大规模复杂运输规划：第三方物流服务商利用大模型进行运输规划，提供高效、准确的物流解决方案。货物跟踪货物跟踪：基于大模型，为客户提供准确的货物状态信息和预计到达时间，提高物流透明度和客户满意度。仓储 库存盘点与补货计划 动态仓库布局调整 智能化设备 以自动驾驶为代表的无人化运输 大规模实时路径优化 不同商业场景融合下的需求管理 极端事件下的

　　30、需求管理 工厂物流系统的重构 物流与生产的协同安全供应链风险预测供应链风险预测：面对供应链中存在多种可能导致供应链中断的风险，如供应商倒闭、交通中断、自然灾害等，大模型通过收集和分析大量的供应链数据，构建供应链风险预测模型，评估潜在风险和事件发生的可能性，供应链中的风险，并制定相应的风险应对措施。供应链异常检测供应链异常检测：供应链中可能导致产品质量问题、客户投诉和品牌声誉受损的异常事件，如假货、被盗、灌水等，大模型通过监控供应链数据，并与历史数据进行比对，识别并预测供应链中的异常事件，提前发现和响应，减少不良影响。通过实时监测供应链的数据流，并将其与模型进行比对，可以及时发现异常事件

　　31、，快速采取措施，保障供应链的安全性。LOGResearchIDC关于AI在供应链计划领域的应用调研：AI技术的应用仍处在探索早期资料参考：IDC，The Utility of Al in Supply chain Planning；SAP翻译AI在供应链物流领域的应用2023年9月，IDC发布了一项AI在供应链计划领域的应用调研和总结，整体来看，供应链的复杂性，愈加凸显AI技术在智能决策领域的重要性，企业也在积极布局，但具体的应用仍处在早期。1919 全球供应链近年来复杂度激增，生成和接收的数据量十分庞大，已超过人类的处理能力 为了提高处理速度，消除延迟和减少浪费，企业必须即刻实现决策自动化，

　　32、整合数据，并获取深入的洞察AI对供应链的必要性 需求计划和预测优化方面：需求预测高度以数据为中心 协调供需：利用 AI 来确保用户充分考虑所有可能影响订单履行的数据集，并将这些数据集纳入决策和预期AI在供应链领域的发展 嵌入式 AI：由于供应链数据通常处于边缘位置，因此位于边缘的嵌入式,AI 能够更好地发挥效能。哪一种类型的AI技术适合供应链Q：AI在供应链领域扮演着什么样的角色？在供应链领域扮演着什么样的角色？供应链计划人员和建模人员仍然极其稀缺 有远见的企业正在考虑采用混合方法。他们在培养资深老员工的同时，积极招聘经验不足的新员工，并投资决策自动化技术 利用 AI 培训新员工，这些人通常缺

　　33、乏工作经验。IDC 称之为“加速培养专业技能”AI还被用来执行任务或增强计划人员的能力 计划人员仍然是高技能角色，员工仍发挥着至关重要的作用。技术并未取代他们的工作而是帮助他们完成更多的工作企业现况 生成式 AI仍处于早期阶段，主要用于初步试点和流程映射 是利用这项技术自动创建和编辑文档 数字助理生成式AI的应用Q：AI及生成式及生成式AI对供应链，尤其是计划有何影响？对供应链，尤其是计划有何影响？LOGResearchIDC关于AI在供应链计划领域的应用调研：AI技术对供应链计划的改善最为显著资料参考：IDC，The Utility of Al in Supply chain Plannin

　　34、g；SAP翻译AI在供应链物流领域的应用企业在不同程度尝到AI技术应用带来的改善成果，其中供应链计划是反应收益最大的领域。对于AI技术应用前景，企业希望真正实现供应链与运营的有效打通。2020 利用 AI 工具优化供需协调 IDC 还发现，一些企业利用 AI大大缩短了完成新计划周期所需的时间。AI技术目前使用情况 企业正在利用基于 AI的需求感知系统推进可持续发展工作，同时减少总体浪费 另一个常见的用例是优化不同系统的集成优化不同系统的集成 在 2023 年 IDC 供应链调查 中，被问及 AI 技术给企业带来的最大收益时，回答最多的是改进了供应链计划供应链计划 目前的数据量和数据产生速度均已

　　35、超过人类的处理能力。技术并不会取代计划人员，而是让他们的工作更富有成效。AI的用例Q：AI在供应链物流领域的应用成果如何？在供应链物流领域的应用成果如何？AI要想真正推动生产力提升，必须应用于能带来显著成效的领域，帮助企业提高员工能力并提升数据管理水平 AI技术与供应链和运营部门的关键目标高度契合AI的应用目标 供应链目前还只是触及了 AI潜能的皮毛，尤其是新兴的生成式 AI借助借助AI技术，企业还能够无缝连接供应链计划与制造和物技术，企业还能够无缝连接供应链计划与制造和物流流程流流程 利用 AI 优化码头调度计划 动态部署仓库工人/拣选工，从而优化劳动力的使用未来AI在供应链物流领域的应用Q

　　36、：AI在供应链中的应用前景如何？在供应链中的应用前景如何？LOGResearchIBM：IBM Sterling智能供应链套件AI技术应用供应链控制塔IBM Sterling供应链智能套件是一个基于人工智能的优化和自动化解决方案，可提高供应链的弹性和透明度，同时展示在公共可持续发展承诺方面取得的有意义的进展。供应链智能套件依托应用程序生成器，提供供应链优化、AI驱动的应用程序、控制塔等产品。技术应用：AI、区块链、IoT等技术为支撑AI驱动的应用组件：包括控制塔、透明供应、履约、供应风险、库存计划等应用产品应用生成器：包括电子表格生成器、看板生成器、工作序列生成器、规则生成器等。系统亮点：常态

　　37、感知可操作的工作流可见性实施可持续发展目标2121LOGResearchIBM：下一代供应链控制塔AI技术应用供应链控制塔通过端到端可见性、高级分析和可操作的工作流程，辅助接受过供应链语言培训的人工智能技术，更快地识别和解决关键供应链问题。扩展流程智能和执行，使供应链更具适应性、响应性和弹性。2222异常&趋势外部影响因素跨组织可见性权威的供应链数据模型端到端系统整合多企业解决方案采取行动优先级推荐AI学习分析分析处理处理感知感知更智能的集成更智能的集成使用集成模式连接所有现有的供应链系统和服务。协同供应链利益相关者立即采取行动解决问题轻松部署、可集成和扩展异常管理异常管理实时检测、显示工作任

　　38、务并确定其优先级，可快速感知问题并做出反应，同时主动管理供应链中的风险和中断可操作的工作流程可操作的工作流程可以定制工作流程以满足在源事务系统内自动化操作所需的独特要求和流程步骤。使用供应链虚拟助手做出明智的决策，使用自然语言搜索，并根据企业供应链数据，进行问题响应真正的端到端可见性真正的端到端可见性通过标准化数据平台消除数据孤岛并在全球供应链中建立实时可见性通过个性化仪表板将数据转化为可行的见解，提供 KPI 和重要供应链事件的 360 度视图LOGResearchSAP：人工智能驱动的供应链计划体系AI技术应用供应链计划2323资料来源：SAP-AI在供应链物流领域的应用LOGResear

　　39、chSAP IBP需求计划中的机器学习AI技术应用供应链计划2424资料来源：SAP-AI在供应链物流领域的应用LOGResearchSAP：机器学习实现智能主数据一致性管理，提高供应链计划结果AI技术应用供应链计划2525资料来源：SAP-AI在供应链物流领域的应用LOGResearchBlue Yonder：端到端SaaS解决方案AI技术应用供应链计划2626LOGResearchBlue Yonder：下一代供应链计划AI技术应用供应链计划表面上看，“新常态”给所有供应链都造成了显著压力。未来的领导企业将拥有强大的数字化供应链，能轻松预测市场信号和挑战，并高效作出响应，将挑战转变为前所未

　　40、有的机会。如同巧妙利用强风推动自身前进的游艇，自主式供应链也能利用市场干扰，创造自己的竞争优势。2727BY下一代供应链计划解决不确定性AI/ML赋能供需感知（以食品饮料行业为例）LOGResearchBlue Yonder：集成性供需计划AI技术应用供应链计划Luminate 计划可协助弥合组织筒仓和计划时间框架内的差异，实现供需计划的完全闭环。2828LOGResearchBlue Yonder：制造供应链数字化解决方案AI技术应用供应链计划2929制造业供应链计划解决方案制造供应链功能流程图制造业智能交付解决方案LOGResearch悠桦林：智能供应链计划与排程解决方案AI技术应用供应链

　　41、计划悠桦林是一家以运筹学、强化学习、大数据分析等智能决策技术为核心驱动，聚焦制造业场景需求，为企业提供行业+AI+OR的智能决策整体解决方案的科技公司。悠桦林智能供应链计划与排程解决方案，基于自研Deloris算法平台，将大数据、人工智能、运筹学等技术通过宏观到微观的多层级计划产品体系将AI智能决策真正落地，切实解决企业在供应链计划层面遇到的问题。3030LOGResearch悠桦林：不同层级计划的组合应用AI技术应用供应链计划3131LOGResearch欧睿数据：端到端计划管控平台AI技术应用供应链计划欧睿是一家专注于用数字化技术开发和应用驱动商业科学决策的高新技术企业，面向鞋服、快消等行

　　42、业，提供基于商品战略下的端 到端计划管控系统，助力企业重塑增长曲线以及复杂渠道与客群下的精细化运营，陪伴品牌商实现 全渠道、数字化、供应链生态的跨越式发展。3232战略落地到策略+预算落地到计划=品牌企业真正意义的管控LOGResearch欧睿数据：供应链战略与业务模型的联动AI技术应用供应链计划3333LOGResearch欧睿数据：基于战略的端到端计划体系打造AI技术应用供应链计划3434LOGResearch欧睿数据：某女装品牌案例-有效支撑快反场景下的商品供应链蓝图AI技术应用供应链计划3535LOGResearch欧睿数据：某女装品牌案例-有效支撑快反场景下的商品供应链蓝图AI技术应

　　43、用供应链计划3636LOGResearch蓝幸：供应链网络优化和计划产品解决方案矩阵AI技术应用供应链计划蓝幸是国内领先的供应链网络优化与计划产品解决方案服务商，是中国唯一一家被全球知名机构Gartner认可的软件供应商。3737库存策略优化和库存水位计划AI驱动-补货计划和优化售后备件建储计划和库存优化物流/供应/端到端网络规划选址决策优化售后备件&逆向供应链网络优化AI驱动 未来需求预测AI驱动 促销和补贴方案AI驱动 定价策略优化运输路径优化资源和车辆优化发运计划中长期产能规划主生产计划齐套率优化年度产销预算计划物料采购计划优化月周产销平衡计划LOGResearch蓝幸：标准化的平台产品

　　44、，解锁供应链价值的核心AI技术应用供应链计划与网络规划3838平台集成多种算法适配99%的业务场景多场景配置化系统架构客户成功标准的数据表结构 80多张输入表 5000个浓缩后的表头（供应链元素）助力企业有效整理庞大繁杂的数据快速的系统配置 无需二次开发 快速实施，项目周期短，风险可控业务人员简单上手 标准的产品手册 灵活的参数调节窗口适应企业长期发展变革 动态适配业务发展，扩展简单，快速迭代 全局功能开放更低的维护成本 基于统一的数据标准和框架，数据互通、易于维护 安全性和高可靠性设计成熟的客户成功体系 成熟的项目方法论 全球积累最丰富的供应链决策最佳实践 持续的陪伴式保障用户能力培养 用户

　　45、培训：供应链与软件基础、虚拟项目、游戏比赛 售后支持：软件技术、持续学习资源、行业分享调拨计划模拟仿真库存优化产能分配订单分配串点运输需求预测仓网优化LOGResearch蓝幸：产品架构AI技术应用供应链计划与网络规划3939数据源定时事务人工触发一体化流程化定时事务人工触发零代码云协同标准数据结构全面完整的标准化数据输入模板灵活的参数设定可以通过配置的方式实现99%的业务诉求场景管理GIS地图配置数据自动化能力：通过可视化工作流的方式搭建数据流程灵活的场景编辑器，构建不同业务场景模型求解配置算法库输出结果订单系统运输系统仓储系统与计划系统/执行系统的衔接：决策数据中台表格自定义视图BI图表地

　　46、图丰富的结果展现可配置的地图，支持多图层、自定义LOGResearch蓝幸：某家电品牌需求预测与补货计划案例AI技术应用供应链计划与网络规划4040LOGResearch菜鸟：生成式AI在物流全链路中的应用资料来源：AI大模型与物流供应链未来应用高层论坛，菜鸟-领域大模型在物流全链路的应用价值探讨AI技术应用物流全链路优化4141地理感知类 POI/AOI表征 轨迹挖掘 地址解析与空间映射状态识别类 图像/视频识别 关务的商品分类消费者/客户体验类AI4Data NL2Data、Nl2KnowledgeEDA、经营分析管理Copilot 运营小二/客服小二/快递员Agent AIGC+RPA仓

　　47、储决策 AGV调度 拣选单生成、打包、补货运输&干线路由决策 车辆调度 订单履约分配末端决策 快递员分单决策/片区决策人/车-相关预测 配送时效配送路径区域-相关预测 包裹量/需求量线路-相关预测 重量/流量预测人/车-行为仿真 快递员配送行为 司机驾驶行为物流仿真场景生成 分拨/中转中心 网络/线路/网点规划 工作片区规划仿真包裹流/订单流生成生成式AIVEA、GAN、DiffusionModel PTMs、GPTs物流感知物流预测物流仿真物流决策物流管理LOGResearch菜鸟：生成式AI for 物流感知资料来源：AI大模型与物流供应链未来应用高层论坛、第九届虹桥论剑，菜鸟物流时空大模

　　48、型和LLMs的应用研究探讨AI技术应用物流全链路优化菜鸟关于大模型在物流运转方面的应用，重点围绕“地理”展开，包括基于路径规划、任务分配、时空预测等。4242LOGResearch菜鸟：关于物流运转优化效率的AI探索资料来源：第九届虹桥论剑，菜鸟物流时空大模型和LLMs的应用研究探讨AI技术应用物流全链路优化菜鸟于2020年提出的DeepMARK算法，对于派件、揽件ETA预测，有很好的效果。4343LOGResearch菜鸟：生成式AI for 物流感知-全自研地理预训练大模型G2PTL资料来源：第九届虹桥论剑，菜鸟物流时空大模型和LLMs的应用研究探讨AI技术应用物流全链路优化菜鸟时空大模型

　　49、G2PTL，基于大量的物流数据，得到地址与地址件的关系，作为大模型的数据基础，并基于Transformer，叠加地理的任务，获得时效性预测等方面更好的表现。4444G2PTL的的chat化化LOGResearch菜鸟：生成式AI for 物流管理资料来源：AI大模型与物流供应链未来应用高层论坛AI技术应用物流全链路优化4545LOGResearch菜鸟：生成式AI for 物流仿真资料来源：AI大模型与物流供应链未来应用高层论坛AI技术应用物流全链路优化4646LOGResearch准时达JusAI：动态ETAAI技术应用智能预测准时达与宁创学院合作，借助机器学习、人工神经网络等先进技术进行建

　　50、模，深度探索在国际领域进行国际海运集装箱动态ETA的智能预测。此预测模型，有助于改善港口运营规划，有效管理多式联运中的航运风险，提升海运贸易分析准确性。同时船舶预计目的地和ETA有效预测有助于有效规划和调度港口作业。一方面，工作人员可以对航行中的船舶提前干预，减少在港口等待时间甚至避免港口拥堵。另一方面，船舶和卡车的周转时间会减少，码头装卸作业 效率提高，同时也避免了闲置泊位，减少资源浪费。4747LOGResearch准时达JusAI：动态库存管理AI技术应用库存管理利用AI模型和历史数据来对未来的需求量进行预测，叠加准时达JusLink动态库存管理工具，通过AI模型提供实时补货及出货建议，

　　51、从而帮助企业合理规划采购与库存数量，优化库存成本。通过整合在途库存数据、在库库存数据，以及销售预测中计划出库的数据，提供一个全景化、实时性的库存信息。确保库存资源更有效分配，优化成本效益，同时应对需求不断波动带来的挑战，提升客户满意度。4848LOGResearch百度地图：物流大模型（物流地址+调度决策）AI技术应用物流地图与调度优化2023年9月，百度地图基于百度领先的大模型技术能力，结合物流行业场景特点，正式推出物流大模型 Beta版，率先在物流地址解析、物流调度决策两大领域开展应用。4949LOGResearch百度地图：物流大模型（物流地址+调度决策）AI技术应用物流地图与调度优化2

　　52、023年9月，百度地图基于百度领先的大模型技术能力，结合物流行业场景特点，正式推出物流大模型 Beta版，率先在物流地址解析、物流调度决策两大领域开展应用。50502 2、调度决策大模型、调度决策大模型使用Paddle PARL强化学习框架进行训练，实现端到端的推理输出决策结果，以满足车辆调度、配载装箱、仓库选址等多种物流场景下的决策优化。基于200网点规模的标准数据集进行测试，相对于传统的启发式算法，在成本指标上降低超过3%，耗时降低超过90%。1 1、物流地址解析大模型、物流地址解析大模型借助百度文心大模型，通过对百度地图POI大数据、物流运单门址数据进行深度挖掘，并基于百度文心大模型构建

　　53、多种场景下的预训练任务，形成能够更好地理解物流地址领域专业知识的物流地址大模型。相对传统地址识别技术，正确率有显著改善。LOGResearch准时达JusAI：智能对话引擎AI技术应用智能客服通过整合大语言模型，颠覆了传统的物流作业模式，用户可以通过与机器人对话，精准、急速、低成本地获得所需要的服务。5151一个窗口一键问答一览所有LOGResearch顺丰科技：国际物流智能订舱/提单AI技术应用智能客服顺丰科技围绕顺丰集团内部运营管理、面向行业客户的服务，探索大模型应用，以提升效率、优化服务。5252国际物流订舱自动化国际物流订舱自动化国际物流提单自动化国际物流提单自动化LOGResearc

　　54、h顺丰科技：客户服务AI技术应用智能客服顺丰科技围绕顺丰集团内部运营管理、面向行业客户的服务，探索大模型应用，以提升效率、优化服务。5353关务智能通关务智能通智能客服摘要助手智能客服摘要助手LOGResearch富勒：FLUX GPT知识问答系统AI技术应用知识问答富勒科技于2024年1月1日发布一款名为FLUX GPT的基于OpenAI的企业级知识库问答系统。富勒科技在物流供应链领域拥有超过20年的丰富经验，在其产品的迭代发展和数千个各行业项目咨询过程中积累了丰富的知识库，结合应用生成式AI技术，FLUX GPT将被打造成一名“数字化员工”，为富勒科技各个岗位的员工提供行业、产品和技术等方

　　55、面的知识，以提升工作技能和工作效率。5454传统技术：传统技术：1.基于关键词的搜索：优点：简单、成熟、易于控制缺点：难以实现语义匹配、不具备理解能力2.基于传统NLP+规则的对话机器人：优点：易于定义规则缺点：缺乏灵活性，开发维护成本高基于大模型的路线.大模型具有强大的、通用的理解和生成能力2.通过微调、情景学习和对齐等技术使得大模型能够适配不同领域3.缺点：幻觉问题、可控性较差、有限的推理能力、安全问题、性能问题、成本FLUX GPT是一款基于自然语言处理（NLP）技术和大规模语言模型（LLM）技术的创新产品。基于富勒科技的私有知识库，结合这些先进技术，FLUX GP

　　56、T能够理解和回答各种复杂的问题，无论是关于行业特性、产品知识还是技术细节，FLUX GPT都能够为用户提供即时且可靠的答案，赋能富勒的实施顾问为客户提供更加高效和更高质量的服务。LOGResearch富勒：FLUX GPT产品路线图AI技术应用知识问答55551、知识问答原型 从单文档开始 支持多文档 幻觉控制 效果评估 2、知识问答服务 提供问答生产服务 搭建知识库1.0 支持知识检索 问答优化 自动反馈收集3、高级问答 支持知识更新 覆盖程序源代码 跨文档知识融合 支持多语种4、初级AI助手 行业知识训练 支持多轮对话 管理对话历史 自有大语言模型 对线、高级AI助手 具备业务推理能

　　57、力 辅助客户问题诊断 提供方案配置建议 搭建基于AI的客户服务平台 短期目标短期目标长期目标长期目标中期目标中期目标LOGResearch富勒：FLUX GPT用户交互界面AI技术应用知识问答5656LOGResearch顺丰科技：知识沉淀与人才培养AI技术应用知识问答顺丰科技围绕顺丰集团内部运营管理、面向行业客户的服务，探索大模型应用，以提升效率、优化服务。5757企业统一知识问答功能全景企业统一知识问答功能全景物流从业人员智能培训物流从业人员智能培训LOGResearch碳阻迹：Carbon AIAI技术应用知识问答碳阻迹是全球领先的碳管理软件及咨询解决方案提供商，在COP28上碳阻迹发布

　　58、Carbon AI，是其十余年沉淀的最佳实践，包括碳阻迹超过十年碳排放因子数据、企业端范围123数据、数千个产品碳足迹项目积累、公开的SBTI、ESG数据积累。在与其他人工智能的对比中，Carbon AI展现了更新、更准确的数据和结果，未来将基于大模型和行业数据智能建模，并为您提供更加个性化的碳数据分析服务。5858能够提供千余个名词与政策解读、上万份案例与洞察分析，可全面了解碳知识、行业动态和政策法规双碳知识专家助力进行企业、产品、项目、活动等各个场景下的碳排放核算，可轻松完成碳计算、了解碳排放情况快捷碳计算工具可在碳云中完成用户指令、建立模型、分析碳数据碳云小助手LOGResearchAI

　　59、 Agent智能体：通往AGI的主要路线资料参考：Lilian WengLLM Powered Autonomous Agents等技术追踪AI与流程自动化/超自动化AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，可以拆分为大模型LLM（大脑）、记忆、任务规划以及工具使用是个组件部分。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent 的核心意义在于补足了执行环节，强调大模型与真实世界的互动，从而构建了完整的信息闭环。大语言模型和 AI Agent 的区别在于 AI Agent 可以独立思考并做出行动，和 RPA 的区

　　60、别在于它能够处理未知环境信息。5959AgentAgent系统架构系统架构人类与人类与AIAI协作的三类模式协作的三类模式Embedding-嵌入模式Copilot-助手模式Agents-代理模式LLMAgent AgentAGILLMLLM、AgentAgent与与AGIAGILOGResearch超自动化：AI驱动的RPA技术资料参考：Gartner技术追踪AI与流程自动化/超自动化超级自动化连续三年（2020-2022）被Gartner选为顶级战略性技术趋势，Gartner 认为超自动化是企业加速数字化转型所需采取的下一步。超自动化是指为增强和扩展人类能力而存在的自动化技术的混合。它是关

　　61、于使用人工智能(AI)、机器学习(ML)和 RPA等先进技术来完全自动化人类完成的任务。超自动化是一种业务驱动的方法，用于识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程。它需要协调使用多种技术工具和平台，是自动化的扩展。6060执行所需的技术技术的复杂性结果覆盖程度范围自动化由自动化工具执行RPA 和面向任务的自动化高效运营相关之处：“我们可以自动化哪些流程？”从一个平台进行超自动化由多种机器学习、打包软件和自动化工具执行复杂的基于人工智能的流程自动化，特别包括流程挖掘技术智 能 高 效运营包罗万象：“一切可以自动化的东西都会自动化。”是一个平台、系统和技术的生态系统自动化和超自动化对比自动化

　　62、和超自动化对比自动化向超自动化的演进自动化向超自动化的演进自动化与超自动化的对比自动化与超自动化的对比LOGResearch从RPA到APA，大模型智能体时代下新型自动化范式资料参考：PROAGENT:FROM ROBOTIC PROCESS AUTOMATION TO AGENTIC PROCESS AUTOMATION技术追踪AI与流程自动化/超自动化2023年11月，来自清华大学的研究人员联合面壁智能、中国人民大学、MIT、CMU 等机构共同发布了新一代流程自动化范式“智能体流程自动化”Agentic Process Automation（APA），结合大模型智能体帮助人类进行工作流构建

　　63、，并让智能体自主处理工作流中涉及复杂决策与动态处理的环节，进一步提升自动化的程度，提高效率，将人类从繁重的劳动中解放出来。6161AgentAgent 对对RPARPA的影响的影响更精确的文本识别和数据提取更智能的决策支持更自然的人机交互更快速的模型构建和优化RPA和APA流程对比RPA和APA在效率、智能方面的对比LOGResearch壹沓科技：以生成式AI为核心的超自动化平台服务商流程自动化/超自动化应用壹沓科技，成立于2016年，2017年正式运营，聚焦大供应链领域（生产制造、物流配送及新零售）为数千家客户提供新一代数字员工机器人产品，并推出基于大模型的数字员工超自动化平台，协同全球用户

　　64、共同构建面向未来的数智世界。2020年，壹沓通过RPA+AI+iPaaS的综合性技术平台，基于强大的大模型技术及能力，壹沓科技正式推出第一代数字机器人产品CubeRobot，打造行业化的数字员工机器人产品、流程智能产品、认知智能产品及大数据集成平台，赋能用户实现业务超自动化，驱动精益运营并辅助智能决策，达成业务价值提升，从而实现数字化转型及智能化升级。6262LOGResearch壹沓科技：基于大模型的数字员工机器人超自动化平台流程自动化/超自动化应用壹沓数字员工机器人超自动化平台通过对高频重复性的业务场景实现端到端自动化，协助白领员工完成各类数字化工作，让人聚焦创意、决策等高价值工作，从而为

　　65、企业创造巨大价值。6363基于大模型的数字员工机器人超自动化平台架构基于大模型的数字员工机器人超自动化平台架构六大超自动化核心技术六大超自动化核心技术LOGResearch运小沓：供应链超自动化平台流程自动化/超自动化应用围绕超自动化技术“RPA+AI+iPaaS”及业务场景挖掘及封装“PBC”的平台型产品，解决供应链企业在超自动化方面的需求，提供数字化产品及服务，包括运价平台、AI单证识别平台、物流可视化平台、RPA机器人工厂、RPA机器人平台等。6464应用场景产品功能运小沓运小沓-运价平台运价平台国际物流一站式运价管理平台，直联11大船司，通过综合比价、批量订阅查询，助力企业快速把握商机

　　66、、沉淀运价数据资产。速度快数据全体验佳速度快数据全体验佳运小沓运小沓-AIAI单证识别平台单证识别平台依托OCR、NLP、KG等AI技术构建机器认知能力，面向于行业及应用场景提供多场景、多语种、高精度的文档信息抽取与识别，开箱即用。行业沉淀技术实力支持行业沉淀技术实力支持SaaSSaaS、私有化等多种部署方式、私有化等多种部署方式应用场景智能生成产品功能可视化界面键批量上传信息抽取键批量导出智能审核置信度键名对照LOGResearch数字孪生：变革供应链物流生产力资料来源：数字孪生体白皮书，Digital Twin Consortium Defines Digital Twin，数字孪生技术应

　　67、用白皮书技术应用白皮书(2021)技术追踪数字孪生Gartner定义数字孪生是现实世界实体或系统的数字表示，并将其列入近几年顶级战略供应链技术趋势之中。作为一项创新技术，数字孪生在供应链物流领域的应用还处在探索期，同时，头部企业已逐步将其应用到对于业务运营的管控、优化之中。6565数字孪生体系统的通用参考架构数字孪生体系统的通用参考架构供应链物流数字孪生层次供应链物流数字孪生层次更多物流数字孪生研究，可参考物流数字孪书物流数字孪书20242024LOGResearch顺丰科技：基于数字孪生的小件分拣计划优化解决方案数字孪生技术应用探索快递顺丰科技利用数字孪生技术，实现中转场小件分拣区分拣计划优

　　68、化，实现相同件量下，数字孪生新分拣计划，可缩短实际分拣时长超10%；固定分拣时长下，可提升实际平均产能超8%。6666产能数据分析产能数据分析通过场地数据分析，全网大部分场地的小件区存在产能缺口。产能瓶颈产能瓶颈多数小件区产能瓶颈在分拣计划多数小件区产能瓶颈在分拣计划。目前全网的分拣计划均为场地人场地人员人工凭经验设置员人工凭经验设置，缺乏大数据缺乏大数据驱动驱动，缺乏验证环境缺乏验证环境。资源浪费资源浪费若小件区产能不足，场地会选择多开启一台或多台环形分拣机多开启一台或多台环形分拣机以弥补产能缺口，每台分拣机需配需配套套1010+人人/班次班次，造成人员造成人员、设备设备等浪费等浪费。小件分

　　69、拣机产能缺口痛点小件分拣机产能缺口痛点小件分拣计划优化数字孪生解决方案小件分拣计划优化数字孪生解决方案建立高度真实的中转场数字孪生体，在高度真实的虚拟环境中评价、验证真实环境中难以评价的策略、算法、方案，基于数字孪生中的评价、验证结果，优化对应的策略、算法、方案，提升对应指标、性能。仿真验证建立数字孪生平台，输入策略进行验证模型构建构建数字孪生体模型，优化逼真度数据采集采集各环节的静态/实时信息决策优化建议依据仿真给出优化建议实时反馈生产数据应用生产将动态变更的结果应用到生产LOGResearch顺丰科技：基于数字孪生的小件分拣计划优化解决方案价值数字孪生技术应用探索快递顺丰科技利用数字孪生技

　　70、术，实现中转场小件分拣区分拣计划优化，实现相同件量下，数字孪生新分拣计划，可缩短实际分拣时长超10%；固定分拣时长下，可提升实际平均产能超8%。6767行业价值行业价值业务价值业务价值1.1.降低验证成本，缩短落地时间降低验证成本，缩短落地时间3.3.规模化复制规模化复制2.2.提升场地产能上限提升场地产能上限n提供了真实的评价验证体系，提供了真实的评价验证体系，突破了复杂突破了复杂系统的评价难、验证难的瓶颈系统的评价难、验证难的瓶颈n以以极低的人力、物力投入，数千倍的验证极低的人力、物力投入，数千倍的验证速度速度实现效果等同于真实环境下的验证，实现效果等同于真实环境下的验证，效果好、低成本的

　　71、评价与验证能力效果好、低成本的评价与验证能力为优化为优化提供了先决条件提供了先决条件n通过优化分拣计划，提升通过优化分拣计划，提升小件小件分拣区分拣区的产能的产能n减少回流，提高减少回流，提高分拣质量分拣质量n提高提高人效，人效，降低降低能耗，能耗，提升提升时时效效n搭建数字孪生平台，形成中转场小件区自动搭建数字孪生平台，形成中转场小件区自动化分拣化分拣数字孪生解决方案数字孪生解决方案，可为其他场地、，可为其他场地、其他系统提供类似的服务其他系统提供类似的服务n成为解决算法成为解决算法/系统在系统在小件区产能问题上的小件区产能问题上的通用方法论通用方法论，用于解决公司实际问题，创造，用于解决公

　　72、司实际问题，创造收益收益4.4.输出行业影响力输出行业影响力n推进推进数字孪生验证物流场地策略数字孪生验证物流场地策略的落地和应用的落地和应用n建立并推进物流领域数字孪生的建立并推进物流领域数字孪生的行业标准，构建生态行业标准，构建生态产能提升优化分拣计划，形成小件区产能提升通用方法论单 位：件/小 时数字孪生新分拣计划场地原分拣计划8%固定分拣时长下，数字孪生新分拣计划，可提升实际平均产能超8%相同件量下，数字孪生新分拣计划，可缩短实际分拣时长超10%10%批量落地小件分拣计划优化数字孪生解决方案广泛用于多家中转场分拣计划评估分拣计划优化逼线、孪生体逼真度成果展示成果展示LOGResearch顺丰科技：基于数字孪生的支线排线优化解决方案数字孪生技术应用探索快递针对支线排线强依赖人工、规划场景多难度大、成本高、资源不充分等痛点，顺丰提出基于数字孪生的支线排线优化解决方案。通过孪生仿真推演出现实缺失数据，对策略进行上千次验证，算法经过千百次验证和迭代，最终超越人工上限。6868常规线路参照历史线路、件量、装载、场地等数据，依照约束，构建局部网络优化CBD/工业区派送采集AOI区域类型和派件量、派送率数据，优化最后一个散货班次线路大客户串点根据客户点发件量、发件类型、揽收时间等条件，构建大客户额外资源线路优化XXX模式发运针对XXX发运模

　　75、0592WD592S1.5T（实际1T）33.66%336.611000150 3%27.2n结果输出场地节点模型线路模型计划需求ID线路编码线路距离装载率经停点列表场地代码所属上级经纬度班次类型班次开始时间班次结束时间最晚到车时间适用工作日场间距场间行驶时长车辆资源装卸过程机器学习变更成本视觉识别车厢装载图像识别地区约束线路时效载货量车包往返集中到车装载率车辆调度叫车逻辑车辆模型车牌号车辆吨位有效装载容积车长所属车队运单号时效类型计费重量快件类型物品名称操作码操作时间操作场地包号笼号包裹模型LOGResearch顺丰科技：基于数字孪生的支线排线优化解决方案方案价值数字孪生技术应用探索快递各细

　　开云全站 开云app平台

　　76、分场景由数字孪生模型和人工分别输出，做结果比对（数字孪生输出结果是经地区规划员核对可采用版本）：6969场景一：CBD/工业区派送对比类线路数（车次数）串点率准点率人工280%100%数字孪生1967.85%100%n 背景：华南某区05D班次，对于派送网点AOI中CBD或工业区占比高的网点，需在1800前到达满足出仓派送时效，地区采用全部直发模式，导致资源浪费。n 方案：基于网点历史数据分析规划优先级，运用超启发式算法，满足不同区域业务规划时间要求，动态调整线路优化策略。n 成果：数字孪生规划线路均达到时效要求，且减少线条。场景二：班次合并对比类线路数（车次数）串点率准点率人工6277

　　77、.41%54.83%数字孪生5375.47%100%n 背景：华西某区由于01P和02P班次合并为一个班次，需对两个班次线路重新规划，且必须满足两个中转场到车时间、网点班次时间窗口移动、发车间隔时长等条件。n 方案：线路规划从网点维度升级到网点+服务时间双维度，设计多目标优化算法，实现服务时间与线路质量的平衡。n 成果：数字孪生规划线条，且到车时间更早，时效更优。场景三：XXX模式线路对比类线路数（车次数）串点率准点率人工5477.80%55.60%数字孪生5976.30%100%n 背景：XXX模式的推广，各地区都需要大量新增雾化触点，华西某区已实现成都全市推广，计划新增n个

　　78、触点，在主网点及其覆盖触点与周边网点局部范围的重新规划。n 方案：将新增触点与主网点建立强关联关系，运用构造方法加速求解，整体融入现有网络，避免数据缺失导致的规划误差。n 成果：人工规划存在货量溢出和晚点情况，有时效风险；数字孪生规划比对人工多出m条线路，但抹平了落货和超时风险。成本时效成本时效LOGResearch新松：智能仓储物流数字孪生系统数字孪生技术应用探索智慧仓储新松智能仓储物流数字孪生系统将物理场景与数字虚拟模型相结合，通过对自动化设备的实时数据采集、数字孪生模型建立和智能分析，实现对仓储物流过程的实时监测、优化和预测，从而提高物流效率、降低成本，优化管理决策。7070通过实时数据

　　79、采集，实现空间可视化、设备可视化、作业可视化、告警可视化等动态可视化管理。通过实时监测和分析物料流动和库存水平，提供合理的库存管理策略，优化物流配送计划，降低库存成本和物流费用。通过设备的快速定位、故障和应急预案的动态模拟、应急处理的过程调度等动态交互，提升运维的效率和准确性。通过实时监测关键指标，如搬运效率、质量水平和设备健康状况等，结合智能技术，及时发现瓶颈和潜在问题，实现故障自动预警。此外，系统可通过数据分析，结合历史数据、实时数据、计划数据驱动场景模型，帮助用户掌握各生产要素和操作环境的“过去时、现在时和未来时”，做到堆料、运输、生产的预演、实操、复盘，辅助实现生产最优化，利用动画效果

　　80、模拟真实流程，直观感受生产运行原理。通过数字孪通过数字孪生技术实现虚拟与现实的结合，用数据还原实际生产过程，验证和提升生技术实现虚拟与现实的结合，用数据还原实际生产过程，验证和提升产品质量。产品质量。LOGResearch京东物控2.0：以数字孪生和AI技术改变物流仓储数字孪生技术应用探索智慧仓储2023年10月，京东物流正式推出京东物控2.0，在原有基础上全面升级两大核心能力：更懂仓库的AI、更强大的仓储数字空间构建工具。基于京东物控2.0核心能力升级，京东物流同时发布精心打造的AIoT监管仓解决方案。7171LOGResearch京东物控2.0：智能仓全场景数字孪生解决方案数字孪生技术应用

　　81、探索智慧仓储利用物联感知和自动化等信息技术，提供3D场景搭建和实时渲染能力，并通过接入多种自动化设备、机器人和传感器等进行信息采集和智能算法分析，将仓库的物理状态进行数字孪生，实现全场景覆盖，达到监控、调度和维护的多维统一。仓储场景的数字孪生技术协同能有效降低错误操作发生，真正做到供应链的降本增效。3D场景快速搭建设备灵活配置智能运维算法交付周期短7272机器人/自动化仓中小件电商仓冷链仓抵押物监管仓应用场景及模型图应用场景及模型图LOGResearch京东物控2.0：AIoT监管仓方案数字孪生技术应用探索智慧仓储在不影响生产的前提下对仓库进行升级改造，通过安装/接入存量的传感器、摄像头等设备

　　82、，实现对仓库场景多要素数据采集与分析，利用3D大屏进行可视化呈现，并对异常情况进行自动告警，实现对仓库的远程、全面、透明、智能管理，确保货物在仓的“防换”、“防丢”、“防损”。全要素数据采集呈现更懂仓库的AI更丰富的AI轻量化部署73733D库存可视远程视频监控AI货物监管场地环境感知人员进出管理智能告警推送危险品仓高货值仓机要监管仓质押监管仓应用场景应用场景主要功能主要功能CONTENTS03数字化I.数字化管理II.双碳数字化III.仓储管理IV.数字货运V.数字化应技术发展罗戈研究 LOGResearch2024 LOG中国供应链物流科技创新发展5201

　　83、23LOGResearch中国供应链物流科技应用迭代：数字化国内供应链物流的数字化快速发展，运输、仓储管理软件的SaaS化是第一个高峰，之后随着自动化的全面渗透、供应链网络的复杂化，供应链协同与执行管控需求提升，并在智能技术的加持下，智能决策类平台快速发展（在“智能化”部分已阐述）。212023云计算物联网大数据AI智能算法区块链LES（供应链执行）：富勒发布LES系统国内快递系统：敏思达成立专线ERP：蓝桥等WMS：富勒成立SaaS TMS:o-TMS成立车货匹配：运满满、货拉拉等成立车辆追踪：G7、易流成立快

　　84、递数字化：菜鸟发布电子面单TMS全面SaaS化满帮上市供应链中台：通天晓OFS京东物流发布“京慧”数字化供应链平台决策中台：蓝幸成立oTMS升级国际端到端可视化产品行业整合：科箭、吉联合并，新品牌洞隐科箭软件SaaS化无车承运人试点SaaS WMS：CWMS发布计划平台：悠桦林成立算法平台：杉树科技成立平台/软件AI化富勒自主研发WCSRPA逐步应用本土软件发展国外企业渗透物流执行软件SaaS化物流自动化/供应链执行供应链协同管理+智能决策智能优化国外ERP、WMS为主LOGResearch供应链物流数字化需求演变：物流管理系统需“植入”商业交易逻辑资料参考：罗戈研究2023快消供应链运营数字

　　85、化研究数字化需求变化从业务管理视角，需基于多层级账户体系，在维护企业和生态合作伙伴之间交易关系的基础上，实现各方之间商品、库存、订单、结算数据的共享，以及对于不同业务场景的订单履约、库存调配、费用结算等管理。7676生生态态账账户户品品牌牌账账户户货盘价盘品牌账户销司/电商账户经销商账户批发商账户零售商账户经营范围客户信息经营范围供应商信息客户信息经营范围供应商信息客户信息经营范围供应商信息客户信息商品数据价格数据商品数据价格数据商品数据价格数据商品数据价格数据购销关系购销关系购销关系配额/授信配额/授信配额/授信配额/授信库存数据库存数据库存数据库存数据交易关系基于交易关系的基础数据管理

　　86、基于交易关系的基础数据管理订单结算库存品牌一键代发经销商一键代发渠道间调货业务场景支撑业务场景支撑LOGResearch供应链物流数字化需求演变：物流资源集群化管理，支撑敏捷的订单响应资料参考：罗戈研究2023快消供应链运营数字化研究数字化需求变化随着品牌等核心企业在以用户为中心的数字化供应链模式转型，以及由此延伸的全渠道、一盘货、定制产品等策略，均提出如何协同、统筹上下游资源以库存为核心，加强对于多场景订单的响应支持。7777品牌主导的一盘货仓网及对应的品牌主导的一盘货仓网及对应的WMS集群管理集群管理品牌CDC品牌RDC1品牌RDC2经销商1仓品牌FDC1品牌FDC23PLDC品牌LD

　　87、C1品牌LDC2品牌LDC3品牌LDC零售门店批发商经销商品牌内部跨部门协同品牌生态跨渠道协同品牌销售公司电商部门市场营销中心经销/代理商批发商零售商EC平台(B/C)代运营商全国/区域KA品牌流通全渠道生态下的交易关系架构品牌流通全渠道生态下的交易关系架构LOGResearch供应链物流数字化应用架构趋势：中台化数字化应用发展随着企业商业、供应链物流体系的复杂通过中台化架构实现数字化转型是趋势，也是应用架构可以支持复杂多变业务的必然。相对稳定、共性、单一的业务，通过中台建模在中台服务中体现；对业务个性化、操作流程差异化，则通过前台系统扩展点实现。7878客户-业务系统中台中台-运营和数据中心

　　开云全站 开云app平台

　　88、运营和数据中心前台前台-业务应用业务应用A业务管理B业务管理后台后台-基础设施基础设施PaaSIaaS其他组件/服务运营中台（标准功能模块）数据中台数据中心模型/算法数据标准订单中心库存中心中台化应用架构模型中台化应用架构模型 支持企业面向不同类型业务、不同物流资源的灵活管理前台灵活配置 将通用、共性的服务沉淀到中台共享，如客户，产品、订单、合同、结算等基础信息 系统规划、管控等功能统一设计中台沉淀能力 在统一架构下，以服务为中心，根据业务场景需要进行模块化组装和一定程度的定制落地策略中台化架构的特点和优势中台化架构的特点和优势LOGResearch基于中台架构的供应链协同运营平台数字化应用发

　　89、展基于全渠道订单需求的资源协同、智能匹配、OTC生命周期管理。7979多层级订单账户体系统订单管理智能库存寻源全渠道结算对账全渠道订单管理多级WMS账户体系总部集中库存、履约管控场景化、标准化分仓运营规则配置仓集群化管理多级运络账户体系多种运输形态整合订单级别运资源匹配运络管控线下渠道渠道订单中心DRP（分销管理）客户系统门店POS自营电商电商店铺1电商店铺2TP 代运营电商店铺3电商店铺供应链协同运营平台订单中心库存中心结算中心CRMERPBMS合同对账结算协同 WMS库存统筹集中管控效率优化RDCWMSCDCWMSECWMS3PLWMS协同 TMS运力统筹动态履约价格管理网货平台3PLTM

　　90、S快递系统多式联运下游TMSWESWCSLOGResearch通天晓：OFS供应链协同平台供应链协同平台通天晓具备国内领先的供应链协同平台产品 OFS，协同WMS、TMS、BMS 等物流管理软件，实现全渠道、多业态订单的库存寻源、履约管控、对账结算的订单生命周期闭环、可视化管理，以及数据和算法支持的智能决策，帮助品牌企业解决数字化转型过程中的供应链物流管理水平。8080全渠道、多业态的订单履行能力 B2C/C2C/B2B/O2O等多业务场景支持，打通线上线下，实现多仓多渠道库存共享物流执行端的弹性和强大的数据处理能力 系统的高可配置性和丰富的策略引擎敏捷支持业务模式的变更，满足海量订单实时处理

　　91、基于互联网化的产品设计 丰富成熟的产品体系，开放式的底层技术架构方便客户自主扩展和配置系统决策智能化和数据全面可视化 以统一的视角管理供应链重要节点信息，实现全过程可视化，为优化资源布局提供数据支撑业务入口指挥层执行通天晓产品B2C：多平台B2B直营经销商线下店铺SCV可视化决策平台物流优选促销计算财务对账海量订单处理智能寻源平台集成企业级库存视角渠道库存优化精细库存控制货权交易物流库存商流库存物流数字供应链平台ERP-COMS-A/B/CERP-AERP-BPOS订单中心库存中心仓储管理WMS/WCS运输管理TMS中央仓3PL仓前置仓路径优化配载调度在途监控对账中心自动核销费用分摊结算费用管

　　92、理 BMS计费引擎应收费用应付费用发票管理费用暂估EAI数据交互平台ERP财务系统OAMES数据仓库外部集成商流订单物流订单业务数据核优势解决案整体架构LOGResearch通天晓：某头部水饮品牌的线下渠道一盘货订单中台整体方案蓝图供应链协同平台面向客户的线下渠道一盘货管理，通天晓供应链协同平台解决方案：8181 通过统一订单平台化进行一盘货管控(渠道库存分配)，仓库级寻源，实现BC共存，降低库存成本，提高库存利用率；B2B业务在经销商门户下单，可直接交互SAP确认信用额度，也可以经由OFS向SAP确认信用额度；通过与WMS和TMS集成，确保仓储物流数据安全，完整，库存集中管控，库存信息同步及

　　93、时；经销商下单体系建议额外搭建独立的经销门户体系。LOGResearch富勒：数字化供应链解决方案整体框架供应链协同平台富勒提供完整的SCE供应链执行管理解决方案，以供应链协同及订单驱动为核心，实现订单全链路跟踪，多系统协同以提高供应链整体效率。8282计划、订单、原料库、产线配送产加全盘货库存分配、共享多组织协同采 购 供 应 链协 同 平 台销售供应链协同全 渠 道 订 单 管 理、智 能 库 存 分 配、运 输 优 选、状 态 跟 踪产线供应链销售订单调度排波次计划打单拣货装发运城市配送代理商仓库客户仓库店订单处理库存分配产加原料采购成品仓原料仓库原料配送采购计划原材料仓生产供给CDC及

　　94、干线运输RDC及区域快运城市仓配服务MES全程供应链协同平台全 渠 道 订 单 管 理、智 能 库 存 分 配、运 输 优 选、状 态 跟 踪产 销 协 同协 同 平 台订单与产计划匹配透明/智能/协同Visibility Intelligence CollaborationLOGResearch富勒：数字化供应链解决方案供应链协同平台8383FLUX Datahub 数据交换平台经销商自营门店分公司KA贸易商分销商FLUX SC2P 供应链协同平台订单中心库存中心结算中心可视化中心供应链协同中心供应链控制塔调度中心FLUX WMS 仓储管理系统FLUX TMS 运输管理系统FLUX LES

　　95、生产物流执行系统工厂仓直营仓/门店经销商仓3PL仓运单管理线路优化监控跟踪承运商管理拆/合工单拉动管理智能拣配供应商协同FLUX WCS 仓储控制系统机器人AGV/RGV多层穿梭车输送分拣线AS/RSMini Load电子标签语音拣选赋码系统溯源系统OMSDMSERPMESSRMLIMS系统集成监控与维护业务集成数据集成图形化配置线下渠道线上渠道加盟门店LOGResearch客户概况客户概况富勒：客户服务案例供应链协同平台8484应用方案 FLUX WMS FLUX SC2P（供应链协同平台）FLUX Datahub解决方案数字化供应链平台 对接ERP、DPS、BPM、WMS、TMS等系统 订

　　96、单中枢和协同平台 供应链端到端可视化管理全渠道订单统一管理 集团化统一管理全网库存 精细化管理多种库存 全网库存视图 区域间调拨和库存共享全程可视化管理 原料、成品、包材等全物料管理 全生命周期可追溯，产品追溯可精确至生产时间点智能化仓储作业 广泛应用智能设备 流程编排，提高设备间协同和整体绩效项目收益精细化实现库存、批次的精准追溯100%整体供应链管理可视化智能化系统指导作业，智能设备的应用维他奶 中国香港饮料品牌，创始于1940年 开创了植物奶的先河需求与挑战 全渠道下多变的前端需求和复杂的后端资源实现高效对接 多渠道客户订单的自动化处理 库存的精细化管理，批次、效期的精准追溯，库存预警等

　　97、 提高业务数据的准确性和可靠性，提供决策依据LOGResearch博科资讯：全行业数字化物流供应链解决方案供应链协同平台博科资讯深耕数字化行业近30年，致力于为智能制造、信息通讯、仓储物流、新零售等行业，提供完整的数字化物流供应链解决方案。目前已覆盖能源化工、移动通讯、大宗物资、医药、冷链、商贸、电商、网络货运等版块，帮助企业实现对物流资源、全渠道订单、仓库、运输、资金等的整体协调、管控和优化，并协同供应链上下游不同作业环节，打造可视化、精细化、透明化的智慧物流管理体系，降低企业成本，提升作业效率。8585订单来源产品能力IoT应用天猫、京东、抖音、门店/商超、CRM等SRMMES、EAM、E

　　98、RP其它RFID ASRS PTLAGV/RCSGPS移动端温控WMS仓储管理多级多仓全局库存策略引擎优化流程库内商品精细管控绩效考核降本增效BMS计费管理智能计费财务省心预收预付交付无忧成本分摊精细高效在线对账便捷透明TMS运输管理集成运力全网调度优化配载降低成本智能优选最优物流订单路由全程跟踪OMS供应链中台库存中心营销中心调度中心结算中心销售订单生产订单采购订单采购预测销售预测生产预测生产计划特殊订单运营中心优化算法模型多样化订单LOGResearch博科资讯：创新优势供应链协同平台8686物料描述不规范物料跨系统查询不容易物料属性拆分不准确物料编码分类不一致物料属性模板不完整降低企业人

　　99、力成本提升数据质量，赋能管控高效解决物料问题促进企业经营高效运转传统人工模式需要1020人团队来负责处理主数据清洗问题，运用Yipin工具后，只需要23人做审核即可，大大提高工作效率和结果准确性助力企业实现各系统物资一体化，夯实企业物料数据资产效用根基，实现智能管控查询物料快捷迅速，物料起到“中枢”作用，贯穿经营全流程降库存，提周转库存盘点准确快速、批量式解决物料图号规格不规范物料描述不统一、物料属性模板建设难物料分类易错问题100万+物料识别率超过99%物资数据治理动态安全库存动态安全库存历史销量波动缺货频率服务水平产能水平库存资金占用采购计划物料标签生产计划大数据技术大数据加持，安全库存随

　　100、时间动态变化传统库存管理，库存无变化安全库存历史销量人员分析服务水平采购周期物料分类缺货、补货依赖人工经验LOGResearch博科资讯：某新能源材料龙头企业WMS智能仓储案例供应链协同平台8787博科资讯WMS解决方案客户需求项目价值客户是全球领先、以锂为核心的新能源材料上市公司，业务涵盖锂产业链的关键阶段：硬岩型锂矿资源的开发、锂精矿加工销售以及锂化工产品的生产销售。因全球化战略布局和高速增长的业务需要，博科资讯WMS智能仓储管理解决方案，助力客户实现垂直一体化的全球产业链布局，电动汽车和储能产业实现锂离子电池技术的长期可持续发展。作为新能源材料龙头企业，业务布局全球，客户仓储管理滞后，无

　　101、法满足集团化管控和高效化的运营需求 客户产原材料、备品备件、成品等仓库货品存储具有特殊性，成品供应3C、电子、汽车、航天、锂电池等行业，且采购销量巨大，仓储作业流程不规范，库内作业效率低 现有库内业务操作流程未线上化，备品备件、原辅材料、成品库存割裂，导致数据、流程、产品追溯困难 全球化战略下，客户业务增速快，现有信息流、数据流割裂，各部门组织协同能力弱，不能运用数据辅助采购、销售、财务决策助力客户“以点到面”现从锂矿到锂盐的业务覆盖，锂价值链关键环节的垂直一体化运营l 打造集团化中央仓储WMS通过多系统协同，多仓联动，将原料、成品、备品备件仓纳入到集团中心管控；建立从企业、区域中心等的多层组

　　102、织管理架构，实现仓库自上而下的高效化、透明化管理，以及前端市场需求波动与库存管理的动态平衡。l 优化库内作业流程WMS对于仓储管理中的收、发、盘、补、移及库内增值服务等提供作业指导，优化库内作业流程，建立统一管辖标准，提升库内作业效率l 建立全链路追溯机制WMS基于线上化作业流程，可助力客户对业务执行过程、业务状况进行监控，做到库内作业节点的透明化管控，确保为产品的全流程追溯提供基础保障和数据支持l 打通供应链、数据链WMS集成主流平台系统，实现信息、数据跨组织、跨部门、跨系统共享，建立供应链上下游良好协作机制；支持同财务系统的整合，实现财务业务一体化管理客户背景集团垂直一体化管理业务流程高度

　　103、可配置物料数据，智能治理货品全生命周期管理库内存储结构更合理集中管理，库存共享动态安全库存智能化供应链、数据链互通数字化管理能力提升LOGResearch准时达：JusLink-AI数字供应链解决方案供应链协同平台准时达作为3C、汽车等制造业供应链科技管理平台服务公司，伴随中国制造企业出海，基于Juslink供应链管理协同平台，为客户提供全球供应链协同运营管理服务。8888全流程多角色在线协同优化供应链的运营效率提前采取异常应对措施专业供应链外包托管服务让企业更专注于核心业务持续优化供应链业务流程端到端全流程可视化降低潜在的异常风险主动识别并管理异常完整的供应链解决方案卓越的供应链管理体系降低

　　104、供应链成本/提升效率设计订单物料采购供料运输进仓库存出仓生产成品报税报关出口运输分销销售信息LOGResearch准时达：生产保障解决方案供应链协同平台为全球化生产型企业提供一体化原物料需求与采购管理的控制塔方案，实现供需平衡，保障企业生产。8989全链协同跨职能决策商业分析/KPI战略与执行供应商原材料仓库OEM/自有工厂采购方采购协同全球库存智控n库存地图n动态库存nmin/max水位管理n智能水位预警nCTB 报表分析nPO 在途查询n需求预测协同nASN 订单管理n采购订单全生命周期管理供应链控制塔n供应商管理n承运商管理n分析仪表盘n全球订单追踪n异常智能预警LOGResearch准

　　105、时达：成品交付解决方案供应链协同平台为品牌企业的全球成品交付提供一站式物流管理及端到端动态库存优化方案，保障交付，降低库存成本。9090库存管理全球端到端交付管理成品交付控制塔n 一站式整合物流信息，实时掌控出货状态n 及时侦测运输异常，尽早干预以降低异常成本n 通过各种渠道，获取需要特别关注的运输信息n 动态ETA计算和实时追踪，时刻掌握运输状态n 实时在库库存n 计划库存n 时刻观测即将到库的库存，预见未来库存水位，防止异常的发生n 避免产品短缺或过剩n 实时洞察全球库存分布、库存水位n 库存异常发生前7天发出预警;n 减少滞销库存，提高库存周转率，最大限度地提高库存利用价值运输订单管理库

　　106、存可视化动态库存分销AIAIERP缩小需求和执行之间的差距OEM工厂仓库LOGResearch准时达：供应链管理协同平台解决方案案例供应链协同平台A客户新能源汽车提供零组件组装服务，准时达为其制造外移下海外供应链的全程提供支持，从2022年年初逐步导入准时达协同平台后，不仅提升了物料采购交付效率并通过集拼服务降低了整体运输成本，并通过全流程计划信息的实时同步，严格控制了库存水。开云 开云官方网站开云 开云官方网站