（会场正门）
会议第一天亮点
供应链技术展示：会议还举办了“供应链技术栈展示”环节，这是一个快节奏的创新展示，多个前沿解决方案提供商在10分钟内进行快速演示，展示他们的平台如何改变供应链格局。参会者可以近距离了解真实案例、跨平台集成以及新兴工具，这些工具旨在帮助构建更智能、更具弹性的技术栈。
• 跨行业对话：会议第一天还强调了跨行业对话的重要性，讨论了紧迫问题，如可持续性、人工智能集成、流程工程、应对地缘政治紧张局势、近岸外包以及平衡技术和人才等。
参会者反馈
• 行业洞察：参会者表示，会议提供了宝贵的行业洞察，帮助他们更好地理解当前供应链面临的挑战和机遇。
• 网络连接机会：第一天的活动为供应链专业人士提供了丰富的网络连接机会，促进了同行之间的交流和合作。
会议目标
• 推动变革：CHAINge North America 2025旨在通过世界一流的教育、丰富的网络连接机会以及前沿的见解和策略，帮助参与者在复杂的供应链环境中导航并取得成功。
• 应对挑战：会议聚焦于帮助供应链领导者应对2025年及以后的挑战，通过分享最佳实践和创新解决方案，推动行业的转型和创新。
热门话题分享——AI在供应链规划系统中的影响与应用
随着人工智能技术的飞速发展，下一代供应链规划正在从愿景逐步走向现实。然而，在这一过程中，企业仍面临诸多挑战，同时也需积极把握AI带来的机遇。以下基于Steve Sarbey（来自NTT DATA）的分享内容总结关键要点。
面临的主要挑战
1. 数据准备不足
AI的有效运行依赖高度协调和高质量的数据。如果使用不连贯的数据进行训练，输出结果将不可靠。在AI时代，企业应更注重 数据源的协调性 ，而非单纯追求数据量的完备。
2. 流程接受度低
业务流程必须灵活、敏捷，并与技术深度融合。企业需在组织层面达成共识，才能对AI识别出的重大中断做出响应。转型过程中还需投入数据基础设施、技术平台和人力资源。
3. 信息共享障碍
跨企业的信息自由流动面临竞争、法规和隐私等多重挑战。供应商可能因担心订单流失而不愿主动沟通风险。若各方不能就数据共享的益处达成一致，AI应用将难以推进。
4. 实施资源短缺
随着AI在高级计划与排程（APS）中的应用需求激增，市场对相关工程师的需求也将大幅上涨。合作伙伴需尽早构建自身能力，以应对未来的项目实施需求。
如何启动AI之旅？
企业应从以下几个问题出发，寻找AI工具最能发挥价值的场景：
1. 开发案例
- 哪些任务需要整合多个数据源？
- 哪些变化或中断需要大量时间分析与响应？
- 用户在哪些环节需要手动解码和录入数据？
2. 理解技术路线图
- 当前产品演示中已有哪些AI功能？
- 未来12–24个月计划推出哪些新特性？
- 如何持续跟踪技术路线的更新？
3. 构建对“可能性”的见解
- 3~5年后，“AI优先”的企业会是什么样子？
- 行业内外有哪些颠覆性的AI用例？
- 如果没有预算、时间、工具和人才限制，AI能在哪些领域带来最大影响？
企业应如何行动？
1. 动员阶段
- 制定AI战略，确保与企业发展愿景一致。
- 优先排序并规划用例，避免与现有系统（如ERP、APS、TMS）功能重叠或冲突。
- 教育团队，明确AI当前能力，并启发前瞻性用例构思。
2. 执行阶段
- 开始在第三方应用中构建概念验证（PoC）。
- 启用APS嵌入式代理。
- 持续测量、调整和优化。
AI代理在APS中的实际应用
1. 聊天助手型代理
用户可通过自然语言与AI交互，获取洞察并执行操作。例如，库存异常分析代理能根因分析KPI问题（如库存过剩、计划依从性低），并建议或执行纠正措施。
2. 非结构化数据处理代理
AI可读取PDF、Word、PPT等非结构化数据，并通过API自动摄取信息。例如，采购代理能分析供应商提供的材料规格书，并推荐是否更换供应商。
3. 自然语言建模代理
用户可通过描述输入变更，由系统自动建模。例如，用户用自然语言描述新的排程规则，AI代理即可实现动态调度。
什么是代理式AI（Agentic AI）？
与生成式AI（GenAI）不同，代理式AI具备以下特点：
- 自主性 ：在最少人为干预下执行任务和决策。
- 目标导向 ：围绕特定目标自适应调整行为。
- 推理能力 ：分析信息、解读意图并做出明智决策。
- 行动执行 ：可调用外部工具、API和系统完成任务。
代理的类型与复杂度
从简单反应到复杂学习，代理类型多样，例如：
- 反射代理 ：如温控器、自动门。
- 目标导向代理 ：如GPS导航、游戏机器人。
- 学习代理 ：如垃圾邮件过滤器、推荐系统。
- 分层代理 ：如制造控制系统、智慧工厂。
人们是否准备好接受AI“接管”？
就像自动驾驶汽车从被质疑到被接受的过程一样，AI在供应链规划中的“接管”也需要时间。2023年调查显示，仅12%的人接受完全自动驾驶，而到2025年，Waymo在加州的无人驾驶出租车订单已爆发式增长。这表明，随着技术成熟和体验改善，用户接受度正在迅速提升。
结语
AI正在重塑供应链规划的每一个环节。企业需正视数据、流程、人才等多重挑战，主动布局技术路线，从小规模验证开始，逐步推进AI代理的落地。未来已来，唯有早做准备，才能走在变革的前沿。