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Artificial Intelligence in Supply
chain deployment strategy
Supply chain digital workplace use cases
2018-8-28
端到端供应链
货源
人员 组织机构 技术 绩效管理
营运
供应商管理 国际运输 国内运输 月台 货场 精益制造 公司内运输 分销中心管理 外向运输 客户交付
Artificial intelligence, Blockchain,
Cloud, bigData on Supply Chain
Planning & Optimization
Streamlining Processes
Lean Operation
我们的目的是建立端到端的供应链管理平台,并且在供应链管理平台的基础上,
提供智能化的运营控制台的功能,增加了风险评估发码,这个实质上是企业应
用里的区块产生环节
同时讲我们正在推出的其他云服务,是为整个价值链服务的,如果分析一下供
应链管理的文字云图,那么人工智能,云,大数据,物联网会是一些热点,我
们重点选择ABCD即人工智能AI,区块链Blockchain,云Cloud和大数据bigdata作
为重点
我们根据我们在中国软件领域尤其是供应链执行和优化领域的实践经验,以及
供应链本身的特点,我们已经可以提供基于云的供应链应用服务,在此基础上
的我们有风险或者事件,事实发码,和手机的app样板。现在专注在发码规则配
置的改进工作,以及推出基于供应链的服务片段,比如退货,寄售,再有门店
促销品和预估管理。下一步是提供智能化的工作,在供应链上有辅助的计划和
优化,流程的平顺还是精益操作
2
will sell cloud with intelligence
Slack, DingDing more on process automation, wait to acquire data by client wish or
sold big data storage technology
but IBM digital workplace for SMEs on platform,IIOT, hyper-ledger
Apple,AWS,Google did it different more on device intelligence
数字化创新的每个玩家都意识到,智能化在各种应用当中的重要性,但是在制
造和实体经济当中大家还是有各自不同的参与策略,我们信湾的目标是,推广
带有智能化的云。
不同的公司的策略各不相同,现在公司大致可以分为几类
Slack,微软,丁丁期望建立一个机器人接口的,利用机器人接口的技术领先,
来掌握终端,集成大数据,和提供智能服务,暂时他们提供的技术蓝图更接近
今天讲的工作流软件,因为他们希望和2C平台一样有吸引力,来聚合更多的大
数据以提供智能化的基础
有些公式把聚焦在on device intelligence,比如苹果,Siri是一个基于平台的AI实
践,但是和企业应用还是任重道远
来看看我们的企业应用老大IBM,他们的认知科技IBM Waston也于云合作,但
是 他们的云有 区块链的云IBM hyperledger fabric, 中小企业云 IIOT
IBM是现在是和企业应用服务最接近的,其实是技术策略上的渐近衔接,因为
IBM有这方面的经验和客户基础,slack是新创公司,苹果,AWS,google有足
够的经济实力和新技术储备,他们选择的路线图是和他们的优势能力,以及所
3
谓前瞻有关,比如在IIOT或者区块链的云应用投资,他们认为企业应用一定用到
这些
信湾的智能化云,在供应链上我们更加注重,供应链以及管理创新,因为我们
的积累有这些根底,而且我们信湾的技术,在过去两年重新建构,我们有基于
分布架构的数字化工作坊,区块发码技术,社交化,当然有独立的系统管理和
中间件平台,以及客户化信息的体现,APP 集成的技术,以及其他的IT技术,支
持云的业务,逻辑,集成,运维和合规等方面的内容
我们可能是从用户体验出发最有亲和力的供应链云应用
1 我们有现在用户听的懂的需要的逻辑,这是这些玩家最为缺乏的
2 我们可以提供将来无论云,区块链的应用,当然可以与IIOT工业物联网,或
者AR VR MR结合
3 社交化引入,为企业应用市场的变化提供可能
当然还有那些有逻辑的玩家,比如SAP,Oracle我们业界老大JDA,包括以工业
物联网进入的玩家,我们后面谈到竞争环境再讨论
3
云上工作频道
• 云上工作坊是数字化的企业机
构和业务流程
• 轻松搭建不同的业务架构
• 云上工作频道是拆解的链接企
业内外的业务资源工作流程,为使用者提供
云服务,并可以与其他云频道业务或者企业
自身的业务系统结合
• 跨供应链的业务流程,分销网络上促
销以及理货流程
• 企业部门的业务流程,以物料为例比
如退货流程
我们的技术是基于公有云的方向,愿意帮助企业建立企业私有云
Our big Data & Blockchain generator
On Cloud
AI is automation or smart on specific areas
提一下我们的全新的技术架构,信湾的云上工作坊,和云上工作频道,这是我
们自主研发的digital workplace技术,我们可以帮助企业做私有云,也可以建立
公有云提供服务
我们今年7月完成第一批的登记工作,现在在运维架构和发码规则用户配置上做
持续改进,当然,也利用技术推出具体服务比方退货
应用架构上,频道可以和一组或者一个业务服务功能或者流程对应,利用不同
领域,纵向或者横向的服务来吸引客户,提升流量
当然细分流程可以是吸引客户的周期缩短,
不同频道的组合,可以支持不同的机构组成或者项目组成方式,有很大的灵活
性
那么AI的不同实例就可以带来特定邻域的增值
4
频道 1-供应链上的物流以及物料追踪
供应链服务商的服务支持 自有仓库WMS
库存货架寿命
仓库操作绩效和合规分析
供应链上的产品,物料溯源
供应链上的临时节点远程业务服务
库存账目,日结日清
更多公司考虑供应链的可视化作为高优先级的业务改进
端到端的供应链流
农民
工厂 离岸港口
承运人
中转港口
库存集散
到达港口
分销中心 分销商 零售商
电商
消费者
可视化需求
产品追踪和溯源
供应商交付及付款的可视化
跟踪能力
在途库存和位置的可视化
流通环境的库存可视化O2O的一部分
销售和交付的实时可视化 中国电商很强
消费者查询
这里是我们的第一个频道,产销协同需要第一步了解情况,我们建立在供应链
上的物流追溯透明机制,当然包括物流仓储的业务,我们的业务是跨机构,跨
时区,跨国界,支持多元文化的
我可以支撑在供应链透明问题上的云服务,在朔源,货架寿命,操作合规提供
支撑,另外我们可以简便的部署,比方一个促销期间的临时仓库,可能一个手
机可以搞定,当然结合一些小的智能设备,比方小型电子围栏可以提升安全可
靠,但是我们的云是核心,从平台角度总览的变化,用户得到了与运营效率对
等的资源投入,以及全覆盖,这和以往企业应用收环境印象抓大放小,有遗漏
环节对供应链管理是一个积极的促进。
下面我们以我们提出的退货流程为例,这是我们利用我们的技术在供应链领域
的,做的一个公有云实例。其他服务推出也会愈来愈快
5
退货指令提出
第一步退货指令,我们提供了丰富的差异化可能,这样在云上的客户可以按照
各自的流程,进行操作进行指令
当然,这个申请提出可以和以后的流程在一起或者分开不同系统服务,我们这
里看titlebar的颜色DISSCM,这和现实操作里退货指令一般其他部门指令仓库分
属两个部分对应,另外也便于管理上集中,操作上分散,甚至可以引申到客户,
有客户填写,管理职能批准,仓库操作审核,我们的技术非常灵活,目标是可
配置,灵活,完整覆盖
6
仓库操作退货,有比对
和风险警告
任何一个仓库,当有人来退货,可以按照不同约定的入口方式,进行操作,如
果有异常可以根据系统提示来进行操作,同时上传POD并且以Q码的方式记录问
题风险。
所以操作,流程的操作应对,是属于AI在供应链里的工作流程平顺,
streamlining。当然我们还就风险提出了警示,下面你会看到风险展示的方式
7
不同的风险展示,一个带有安全考虑的区块展
示工作
比如triple privacy
我们考虑了企业内容消息传递的不同机制参与
以及服务的订阅
这里可以是第三个频道,利用这个机制可以在有安全考虑下向指定的个人或者
公众提出,这里考虑安全审核是一个带有triple privacy的公示应用
8
在透明上我们考虑了供应链环节的每个操作,
是个互联网化的ERP雏形,一个集成了互联网,
移动,供应链,发码,全球化一体的SaaS
这里我们已经可以支持一个供应链透明需要的收发存,盘点,库存,以及众多
的辅助参数,波次,批次,是一个互联网化的ERP雏形
9
我们综合任何智能
终端,供应链,业
务逻辑,全球化
• 面向全领域价值链,
• 区块链
• 开启云上工作坊,全员参与
• 拥抱人工智能,与时俱进
• 技术上社交化
• 网页版,触屏版,以及马上有的客户端,
• 结合最新的信息科技,拥抱区块链,人
工智能
• 结合最新终端技术嵌入VR AR MR
这里强调在我们的供应链部分
我们面向全领域,市面上都是抓大放小,我们考虑全球部署的公有云,虽然暂
时如果在北京时间上多机构可以享受灵活机构的好处
全员参与。提一下我们的频道是在同一规划下,可以分步实施,那么规则IT系统
和业务的能力
当然技术上我们有多种架构,互联网和移动是我们的一个方向,虽然我们原先
的企业模式下的系统很有技术优势,也可以在项目层面借鉴开发
10
频道 2-销售、门店和理货员
全面管理平台,数据驱动分
析
• 在销售端提供基于价值链上货物理货
• 提供促销管理
• 对于理货员和对应门店的目标管理提供支
持
• 数据驱动的产销平衡,并支持需求预测
我们在透明基础上,会考虑销产环节的结合操作上是促销,理货,目标管理
AI辅助针对一个大问题,销产平衡和需求预测,这里是除streamlining以外,AI
辅助在计划的开始也是最重要的一笔
现在有许多公式做需求预测,但是他们作为S&OP的一部分还是有差异,有几家
公式推出了Leasing的业务模式,我们看到这里的巨大商机,咱积极准备,
11
供应链的实质是风
险控制,风险是多
样化与不同的实体
事件结合,当然还
有时间因素
这和区块链里的统一的评
价机制和时间戳对应的
区块链可以成为供应链的
一个评价机制的illusion 幻
象
无论那个链是为了说明简
单,本质上是个网状结构
4,5维
区块链简化了复杂度,服
务于金融机构是接受初始
化的工具,建议也成为 风
险评价,其他服务机构的
机制工具
谈一下我们和区块链的结合方向,我们是一个分布式系统,但是我们不做金融
服务,但是我们可以是一个非常好的区块Token提供者。这是我们和区块链结合
的开始
供应链天生和区块链有许多结合,我们现在在提供用户配置机制,这样更有操
作便利。
12
引入智能化,其实和以前的平台开发不同,是在平台基础上的智能实例开发,
不同企业强调自身的特殊性,所以我们在不同领域按照平台和应用,或者应用
实例的颗粒度,进行具体的技术路线图指引
这里最重要的是正确的业务计划和商业模式。我们现在可以在平台基础上,提
供细分领域的商业模式,不同于其他一些玩家现在在AI的策略
选择一条正确的规模化的路才是重要的,因为一旦进入推广,需要有持续的业
务增长,我长期参与这一邻域的厂商,他们有不同的身份,我加入SAP他们有完
整的技术体系和品牌,加入PeopleSoft和oracle他们处于一个行业变化的大浪潮
里。加入其他的SCP企业,看到方案成熟,可能技术老旧,或者运营模式老旧,
所以也不能长久,只是为什么我潜心开发新技术,现在是考虑利用这些新技术,
在方案,技术集成更为重要是在业务营运模式上,提出可持续的方案,这就需
要更多资源和生态系统赋能
我看看国外同行通道怎么看的
13
技术上切入AI可以是应用成熟接口,比方百度语音,利用自身的优势搭建完整
平台比如微软,他们把office386做为流程,Linkedin做为bots接口,Dynamic365
作为数据平台。当然可以具体开发一些特定的内容,我们作为平台者,希望自
己在供应链领域的平台,当然许多玩家还是希望进入比如GCP AWS大多是想以
IIOT方式进入的。
我们可以以方案流程进入,但是我们考虑think big and focus。Start small可以是
一个segement,比如退货,为什么,我们需要运行的效率,这样即使是退货,
但是作为可以横向推广的小流程,可以有些红海效益,当然现在是如何集成资
源 互相赋能推广的问题
14
Robotic Chat
看看我们的同道
Slack是一个Bot interface,和他一样的有fb workplace,MS Team,国内比如丁
丁。他们利用技术上的独特,寻找更多的厂商数据,希望建立大数据平台,以
提供分析
我们的同行除了IBM,其他有和他们的结合比方SFDC或者oracle
当然有些公司以IIOT作为大数据的平台,比如SAP 做Leonard
这可以是一个快速导入,至少Slack集成比做IIOT的进展快,但是暂时没有明显
的例子,我们自己有社交,有WEB有APP,是在一个起跑线上,另外我们有流程,
我们需要赋能集成的是技术上 VRMRAR,或者AI一些专有的识别技术,比方物
体识别。当然更重要我们可以进入推广,品牌和运维体系的建设。我想这是我
们信湾缺少的
15
看看IBM 他们有自己的Watson ECO的技术架构,但是他们有和其他的结合,但
是现在的AI技术实例或者大客户比如OnStar,或者短流程重技术,比如医疗,
在供应链领域我们看到QC的晶片扫码质检,我相信还有许多厂商做,比如
Andrew Ng他的SanFrancisco的新创公司有提到同样的用例,所以我们需要在
ECOsystem的赋能,可以集成到我们的平台
我们想我们专注方案因为接近用户。同时注重业务模式
16
Think again
所以我们可以考虑比现在AI玩家更多,这是我针对现在的玩家在研究写了基于
平台重新考虑
我们在平台上可以看到各个可能的实例,尊重AI开发不同其他应用的路线图,
在众多技术AI厂商里合作,注重客户的吸收,面向运营目标
17
ralphsap@hotmail.com
供应链我们是专家,共同开拓SaaS市场,区块链前景无限,成就智慧价值链
为什么是我们,我们有想法,有平台基础
有中国市场的经验,人脉
从情怀和信心挑战胜利

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