案例：沃尔玛的AI供应链优化系统

场景：库存智能补货应用

• 多模态需求预测：
  • 使用时空图神经网络（ST-GNN），融合门店地理位置、区域消费习惯、天气数据（如寒潮对取暖设备销量的影响）、节假日活动（如黑五）等多维度信息，预测未来7天SKU级销量。
  • 结合NLP舆情分析：抓取社交媒体（Twitter、Instagram）中对商品的讨论热度，动态调整预测值（例如某款玩具因网红推荐突然爆火）。
• 强化学习补货策略：
  • 构建供应链数字孪生，在虚拟环境中模拟不同补货策略（如最小库存阈值、经济订货批量EOQ），利用PPO算法训练模型平衡缺货成本与仓储成本。
  • 引入联邦学习：各区域门店数据本地训练，中央模型聚合参数，解决数据隐私问题。

• 实际效果
  • 试点门店缺货率降低35%，库存周转率提升18%，滞销品占比减少22%。
  • 典型案例：2023年感恩节期间，通过AI预测到某款空气炸锅需求激增，提前增加区域仓备货，避免因物流延迟导致的缺货损失超$500万。