AI大杀器，让供应链优化更上一层楼！

一、AI换脸：让供应链自动化更贴心

过去几十年，供应链运营面临着各种复杂的决策问题。幸运的是，计算技术的进步使得供应链从手工处理转向了自动化和成本效益优化。然而，业务运营商仍然需要花费大量精力向利益相关者解释和解读优化结果。受到大型语言模型（LLM）最近的突破性技术的启发，我们研究了这种颠覆性技术如何帮助弥合供应链自动化与人类理解和信任之间的鸿沟。我们设计了一种框架，该框架接受纯文本查询作为输入，并输出关于潜在优化结果的见解。我们的框架并没有放弃最先进的组合优化技术，而是利用它来定量回答“如果”情景（例如，如果我们在给定需求的情况下使用供应商B而不是供应商A，成本会如何变化？）。重要的是，我们的设计不需要将专有数据发送给LLM，在某些情况下这可能涉及隐私问题。我们在微软云供应链中的一个真实服务器部署场景中展示了我们框架的有效性。在此过程中，我们开发了一个通用的评估基准，可用于评估LLM在其他场景中的输出准确性。

二、AI创作工具：为供应链决策提供洞察力

供应链决策涉及到大量复杂的问题，而人们需要花费大量时间和精力来解决这些问题。有了AI创作工具的帮助，供应链决策变得更加轻松和高效。我们的工具利用大型语言模型（LLM）的强大能力，接受纯文本查询，并输出关于潜在优化结果的洞察力。这样，供应链决策者就可以更快地了解不同决策方案的优劣，并做出明智的决策。与传统的手工处理相比，我们的AI创作工具不仅节省了时间和精力，还提供了更准确和可靠的结果。

三、文心一言：揭秘供应链优化的奥秘

供应链优化一直是一个复杂而关键的领域，而大型语言模型（LLM）的出现为我们揭示了这个领域的奥秘。通过将纯文本查询输入到我们的框架中，我们可以获得关于供应链优化结果的深入洞察。这不仅帮助业务运营商更好地理解优化结果，还使他们能够更好地与利益相关者沟通和解释。我们的研究还开发了一个通用的评估基准，用于评估LLM在不同场景下的输出准确性。这将为供应链优化提供更多的参考和指导，使其变得更加高效和可靠。

总结

通过大型语言模型（LLM）的应用，我们的研究为供应链优化带来了新的突破。