在沃尔玛启动让200万名员工接触AI的举措之前，这家零售巨头的供应链团队已经依靠该技术来帮助商品到达需要去的地方。

沃尔玛供应链技术高级副总裁Indira Uppuluri对CIO Dive表示，预测模型在供应链行业中一直占有一席之地。但Uppuluri称，现在她的团队能够获取的数据量和AI工具，为他们在有时充满挑战的环境中提供了更强的信号——“这就是行业的发展方向。”

Uppuluri说，关于天气模式和客户购买历史的数据，加上机器学习技术，提升了供应链技术团队所能提供的洞察力。

她还补充道，沃尔玛可以使用企业界流行的大语言模型和开源模型。数据科学和优化团队也构建定制AI工具，以满足业务的需求和目标。

沃尔玛与OpenAI和Google合作，通过面向员工的学习平台Squiggly提供特定角色的AI认证，该平台也鼓励员工自行构建定制工具。

这家零售商的供应链技术团队负责管理其节点（即产品接收、处理、存储或发货的地点）以及履行引擎（负责采购库存并优化将交付给客户的标准）。

该团队还负责管理指导出库和入库运输以及中程运输的技术。随着同日送达对大型零售商越来越普遍，这一挑战日益增长。沃尔玛旗下的山姆会员店在4月推出了一小时送达服务。

智能体AI与数字孪生

为了优化产品管理幕后所有动态环节，Uppuluri表示她的团队使用AI模型和智能体。

员工不再一次只看一个节点，而是可以访问智能体，了解公司资源整体如何被利用，以及如何最好地优化资源或解决瓶颈。

“品类、速度和成本是我们试图在供应链中平衡和优化的三个因素，”她补充道。

到目前为止，2026年因关税和地缘政治引发的动荡而成为供应链领导者艰难的一年。极端天气或环境干扰可能加剧这一挑战。

供应链管理的很大一部分是为可能阻碍商品到达的事件做准备并做出反应。Uppuluri说，有时她的团队可以预判诸如天气之类的干扰事件，但其他干扰会意外出现。

帮助高效移动产品的同一内部平台，也帮助沃尔玛为快速且意外的变化做准备。Uppuluri的团队使用建模工具和数字孪生技术，测试网络如何应对设施关闭、运输延误或客户需求的突然变化。运输团队使用公司物流网络的虚拟副本，模拟货物在压力下如何跨供应链移动。

“如果某处突然发生火灾，你如何迅速应对？”她说，“幕后的系统利用数据提出我们可以采取的行动，我们的员工可以采纳这些建议并为我们实施。”

Uppuluri说，供应链行业随着AI的发展而演变，从随机模型到LLM，再到现在的AI智能体和智能体工作。他们使用的技术组合也将随着时间而演变。

“供应链在演变，其背后的模型也在演变，”Uppuluri说。

说明：本文已更新，以澄清Uppuluri的团队可以预判诸如天气之类的干扰事件。