这是在与供应链领导者的研讨会上经常看到的一幕：当一位高管最终承认："我们已经尽了一切努力......但我们仍然落后了 "时，人们会悄然意识到这一点。
房间里安静下来。每个人都知道他们的意思。他们的团队正在英勇地工作，但商业环境的变化速度已经超过了他们的运营模式所能适应的速度。
事实上，我们的供应链是为一个稳定的时代而建立的。如今，他们所处的环境是不断变化的、全渠道的复杂性和巨大的时间压缩。我们面临的核心问题是，我们的传统系统和各自为政的运营模式根本无法提供竞争所需的速度和精确度。该系统已无法与之匹敌。
这不仅仅是一种感觉，而是公认的现实。事实上，Blue Yonder供应链指南针调查的结果显示，82% 的受访者同意，过时的技术将阻碍他们的供应链绩效。仓促应对不再是可持续的战略。我们需要一种新的运作模式。
代理供应链的实际含义
让我们准确一点。代理供应链 "不是分析技术的改头换面，也不是互不关联的人工智能试点的集合。这是一个根本性的架构转变。
用技术术语来说，定义是这样的
代理供应链是一个闭环决策和执行系统，在这个系统中，自主代理利用统一数据、共享约束条件和结果驱动策略，在整个供应链领域不断优化和行动。
这使我们从支持人类决策的系统转向能够感知、推理、决策和跨网络执行的系统。许多组织已经使用人工智能进行预测，这就回答了一个问题：会发生什么？但是，价值是通过决策自动化释放出来的，它能回答：我们应该做什么？这就是从被动的仪表盘向主动的"数字工作者" 的转变，后者会影响接下来会发生什么。
这不是实验。Blue Yonder 每天要处理 250 亿次人工智能预测，这证明它是可以大规模运行的，而不是一个理论概念。
运行模式：执行的闭环系统
其核心是，代理式供应链的运作是一个连续的循环，旨在执行而不仅仅是推荐。
- 看： 第一步是接收来自整个网络的连续实时和近实时信号流。这包括有关需求、库存水平、物流能力、交付周期、中断和现行业务政策的数据。
- 分析： 接下来，系统会利用预测、因果诊断、异常检测和约束推理来评估当前的系统状态。它能识别与计划的偏差，评估可能出现的情况，以了解各种信号的影响并计算权衡。
- 决定： 根据分析结果，系统计算出最佳行动方案。它结合优化和人工智能驱动的策略逻辑，权衡成本、服务水平、利润率和产能利用率等相互竞争的目标，以确定最佳前进路径。
行动： 这是关键的差异化因素。系统并不只是生成一个建议供人工审核。它可以直接采取行动，在业务工作流程中执行决策，例如触发补货订单、重新分配库存、改变采购策略或调整仓库的波浪规划。
自治的建筑基础
代理供应链不是一个附加模块，它需要一套基础的平台级能力，才能安全有效地运作。
统一数据和网络可见性
代理系统无法在相互冲突的信息中运行。它们需要一个单一的数据基础，以消除困扰筒仓环境的"幽灵库存" 和扭曲的需求信号。这必须是一个多层次的网络视图，提供对供应商和承运商的可见性，减少迫使公司携带过量缓冲库存的不确定性。当公司向合作伙伴开放供应链时，可以减少 30% 的库存。
统一决策
统一决策是对计划和执行两方面的决策进行协调，以计算端到端的权衡。该系统根据决策对整个网络的影响对其进行评估，而不是由采购团队对采购成本进行优化，物流团队对卡车装载量进行优化--结果往往相互矛盾。供应链成为一个决策系统，而不是一个部门链。
执行的互操作性
如果一项决策无论多么明智都无法执行，那么自主性就会失效。这就需要互操作性，而互操作性远不止是集成。两者之间的区别至关重要：整合会移动数据。互操作性可将决策可靠地付诸实施。这就是要确保 WMS、TMS、订单管理和合作伙伴系统之间工作流程的连续性。
治理和防护栏
要想获得信任，就必须控制自主权。政策护栏是规定自主代理可以做什么的规则。这些规则可包括防止无利可图决策的利润阈值、优先考虑关键客户的服务层级规则，或某些操作需要人工批准的条件。这些防护栏可确保自主权既安全又符合业务战略。
可解释性和可观察性
任何组织要采用自主系统，其行动必须是可以理解的。可解释性为为什么要采取某项行动提供了可追溯的理由--详细说明使用了哪些信号、应用了哪些限制条件以及优化了哪些目标。可观察性提供了监控代理行为并衡量其对关键性能指标的直接影响的工具，可跟踪从行动频率到政策变更影响的方方面面。它们共同作用，防止系统成为一个可运行的"黑盒子。"
三个具体使用案例
1: 库存可用性和减少浪费
据估计，库存扭曲--缺货和过量库存--的成本 每年 高达 1.7 万亿美元 。代理执行通过在一个单一、连续的循环中协调需求感知、分配和补充，直接解决了这一问题。
例如，在食品杂货业，它能智能地平衡最大化货架可用性和最小化变质率这两个相互竞争的目标。它还从根本上重塑了回报流。对于许多零售商来说，退货是他们最大的"供应商之一。"代理系统不仅能加快将退货转化为可销售库存的速度，还能为 鼓励店内退货以增加人流量 等策略提供参考 。