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喜力啤酒如何利用Palantir “快进” 供应链：从被动救火到预知未来

发布日期：2025-12-12 20:39:05 浏览次数： 1521

作者：MLSys2024

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在快消品行业，尤其是啤酒行业，供应链就是生命线。喜力美国（Heineken USA）首席运营官 Laurens van de Rotte 分享了他们如何在短短的6个月内，通过与Palantir的合作，将原本脆弱的供应链变成能够预知未来的的智能系统。

这一转型的核心理念非常简洁有力：利用AI在明天的问题发生之前，就将其解决。与 Palantir 合作，做到了两件事：

1.愿景：从反应式到规范式。我们的系统不再是问“集装箱在哪里”（描述），而是问“为了避免 $X 万的损失，我现在应该做什么？”（规范）。

2.核心机制：供应链“快进”。我们在平台上构建了一个供应链的数字孪生，让我们能像看 Netflix 一样，按下一个 “快进”键，预先看到未来三周的库存状态、港口拥堵、以及潜在的断货风险。

价值： 速度就是一切。喜力在短短 6 个月内就完成了转型，通过预防断货，直接解锁了约 490 万美元的潜在销售价值，供货稳定性甚至超越了许多美国本土的竞争对手。

一、挑战：只有底盘，缺乏引擎

喜力美国的供应链及其复杂，规模庞大，每年从美国和墨西哥进口33000个集装箱，涉及66000辆卡车，服务于450家分销商和35万个终端销售点；

痛点暴露：疫情期间，供应链遭受重创（工厂关闭、港口拥堵、卡车短缺）。虽然喜力之前花费三年时间建立了数字化基础架构（数据可视化、卫星追踪等），但这更像是一辆拥有漂亮“底盘”的赛车，却缺少强劲的“引擎”；

案例1（港口滞留）-系统大屏显示：“集装箱 #12345 已到达纽约港，预计提货时间：2天后”。实际上，港口突然罢工或拥堵，集装箱被压在了最下面。系统没有关联外部情境数据，自然就无从知道原定的提货时间已注定失效，因此不会触发任何报警。调度员必须人工逐一核查海量的集装箱状态，等到第 3 天才滞后地发现问题，这时候他必须手动打电话给卡车公司取消预约（通常要付空驶费），然后再手动寻找下一辆有空的卡车，最终造成了啤酒断货和巨额滞留费用；

案例2（卡车缺席）-本来预定好周五上午10点来拉货的卡车，司机突然生病来不了了。在旧系统中，这只是一个Excel表格里的名字。直到仓库管理员发现“车没来”，打电话给物流公司，物流公司再去联系司机，确认无法到达后再反馈给喜力。等到喜力调度员最终确认“车不会来”时，时间已经过去了几个小时（例如下午 2:00）。调度员开始疯狂打电话找其他物流公司，但周五下午大家都没车了。结果：这批货只能推迟到下周一，周末的球赛分销商没酒卖了；

案例3（销量波动）-疫情导致酒吧关闭，超市啤酒销量暴增。原有系统虽然记录了销量数据，但需要分析师人工把数据导出来，做成 PPT，开周会讨论。等大家讨论完决定“要把给酒吧的货转运到超市”时，已经是两周后了。这时候超市已经缺货很久，消费者转头买了百威。这就是典型的“反应速度太慢”；

主要缺陷：原有系统需要人工发现问题并手动干预，反应速度太慢，无法应对瞬息万变的物流环境；

案例1（港口滞留）：系统缺乏外部情境感知和预测能力，无法自动预警和处理集装箱延误风险，依靠人工去发现、分析、决策和执行，速度太慢，成本太高，无法应对突发危机；

案例2（卡车缺席）：在突发事件面前，旧系统完全依赖人工来感知、确认和决策，信息传递时延和缺乏自动化能力成了导致业务损失的罪魁祸首；

案例3（销量波动）：系统只能被动记录销量数据，但缺乏实时分析、自动决策和快速调整库存分配的智能化“引擎”，导致决策严重滞后于市场需求的剧烈变化；

二、核心理念：“快进”你的供应链

喜力与 Palantir 合作的核心目标，是将原本需要 3年开发的功能压缩到 3个月 内完成。他们通过整合上下游各 3周的数据（出货与入货），打造了一个能够 “快进” 查看未来供应链状态的系统。

就像看 Netflix 电影可以按快进键一样，喜力现在可以预览未来三周的库存状态，从而提前发现潜在的断货或积压风险。

三、实战：三个拥有“人名”的 AI 算法

为了让 AI 更好地融入团队，喜力并没有把它们当作冷冰冰的代码，而是给每个算法都起了名字，把它们视为团队的“数字化同事”。以下是三个最具代表性的应用场景：

#“Abu”

解决的问题：高价值产品断货风险

核心动作：打破了“先入先出”（FIFO）的僵化规则，它不是按订单顺序发货，而是根据**“缺货风险得分”（同时考虑库存天数和产品价值），自动建议让高风险的分销商插队，确保高价值的喜力 0.0 永远不会断货。

#“Dr. Dre”

解决的问题：港口高额滞期费

核心动作：计算“最优提货顺序”，面对港口上百个集装箱，它实时计算出提哪个箱子能同时最小化巨额的滞期罚款，又能最大化满足急需产品的供应。它直接指导司机现场操作。

# “Neptune”

解决的问题：区域供需失衡

核心动作：动态交换在途货物目的地，当啤酒还在海上时，它会根据最新的市场变化，计算“船运交换提案”。例如，如果发现西雅图比休斯顿更缺货，它会自动建议更改提单（Bill of Lading），将货物改发西雅图。

这三个“数字化同事”的核心价值，是在 Palantir AIP 这个统一的平台上，将描述性（集装箱在哪里）、预测性（哪些地方会断货）、和 规范性（现在应该怎么做）的分析整合起来，把数据洞察直接转化为供应链的执行指令，从而将喜力的供应链效率提升到了一个全新的水平。

四、成效与未来：人机协作的新范式

喜力的这次数字化转型取得了显著成果：速度惊人： 仅测试两天，就解决了 25 个分销商的紧急预警，挽回了 30 万美元的潜在损失。价值释放： 通过预防断货，直接解锁了约 490 万美元 的潜在销售价值。供应稳定性： 作为一个依赖进口的品牌，喜力美国的供货稳定性甚至超过了许多美国本土啤酒生产商。

最重要的启示：AI 不是替代者，而是“僚机”（Sidekick）。Laurens 强调，成功的关键在于领导带头使用以及赋予 AI 角色感。

当运营人员说“Dr. Dre 建议这样做”时，AI 已经成为了团队中不可或缺的一员，在这个“啤酒 + 科技”的组合中，帮助人类做出更明智、更快速的决策。