迪卡侬的工业人工智能——Artefact主办的工业人工智能峰会

迪卡侬不将其称为“供应链”，而是使用“价值链”这一术语，以强调其以客户为中心的方法。这涵盖了从生产、运输、物流到端到端供应流程的方方面面。迪卡侬的数字化部门负责领导人工智能相关项目，其架构分为四个关键领域：业务、工程、产品和数据。 代表数据领域的发言人解释道，该团队拥有600多名工程师和140名数据科学家，这反映了其业务范围之广。

迪卡侬在人工智能领域的核心目标之一，是通过满足客户对个性化定制和快速配送日益增长的期望，从而提升客户体验。在新加坡和印度等市场，迪卡侬已能实现2至6小时内完成电商订单配送，树立了极高的行业标杆，这促使欧洲业务部门努力追赶。人工智能在需求预测、库存管理和商品组合规划等领域发挥着关键作用，确保迪卡侬能够满足客户对商品供应和快速配送的期望。

迪卡侬人工智能战略的另一个主要目标是创新。该公司在为内部客户提供人工智能解决方案与投入研发之间取得了平衡。这包括举办人工智能黑客马拉松，以及与法国和新加坡的高校合作探索人工智能的新应用。创新是确保迪卡侬保持竞争力的关键，而人工智能则通过预测算法和机器学习，帮助优化其供应链流程。

迪卡侬在应用人工智能方面面临的挑战之一，是如何让业务团队更容易理解人工智能做出的决策。 演讲者承认，AI的“黑箱”特性往往因其缺乏透明度而引发抵触情绪。为解决这一问题，迪卡侬正致力于提升AI的可解释性，旨在将“黑箱”转变为“灰箱”，让用户能够看到AI决策背后的部分推理过程。这种方法对于将AI融入工业流程、赢得员工的信任至关重要，从而使员工能够专注于战略性任务，而非手动计算。

人工智能在迪卡侬的供应链中发挥着至关重要的作用，特别是在需求预测和产品流管理等领域。一个由40人组成的团队专注于从电商到区域仓库等各个层面的需求预测。此外，人工智能还有助于解决诸如“冷启动”问题等挑战——当推出没有销售历史的新产品时，预测工作往往难以进行。目前，公司正在开发基于人工智能的解决方案，甚至可以对全新的产品系列进行需求预测。

该公司已在整个运营过程中部署了用于能耗监测、异常检测和预测的人工智能解决方案。未来计划将这些举措扩展至用水量、碳足迹以及欧盟法规合规性等领域。通过利用人工智能管理可持续发展数据，迪卡侬能够追踪并减少其整个供应链对环境的影响。

随着全球供应链日益复杂，迪卡侬利用人工智能对风险（包括地缘政治因素和供应链中断）进行评分和评估。生成式人工智能有助于从新闻来源中提取洞察，并生成机器学习模型以评估风险并优化采购策略。其目标是实现“适地化”（right-shoring），即在价格、交货期、二氧化碳排放量和供应链风险之间取得平衡，从而确保迪卡侬能够维持具有韧性和可持续性的运营。