人工智能应用案例｜Amazon利用人工智能重塑供应链管理案例分析

Part 01 案例企业介绍

Amazon 最初以在线书店起步，如今已发展成为全球领先的电商与云计算企业，同时也是依托人工智能与大数据驱动的“供应链操作系统”典范。其运营的全球供应链体系极具复杂性：涵盖数亿级SKU商品，仓储与运输网络遍及多个大洲，能够承接数以亿计的订单峰值，且需满足用户对“一日达、次日达甚至当日达”的高效交付预期。

在全球供应链数字化加速的浪潮中，Amazon 凭借端到端的数据驱动型AI供应链体系，实现了供应链各环节的智能升级，不仅显著优化了自身运营效率与成本结构，也为全球企业的供应链数字化转型提供了重要参考范式。

Part 02 案例介绍

（一）核心挑战：传统供应链的结构性难题

在引入AI技术前，Amazon 面临传统全球供应链普遍存在的三类核心结构性难题，严重制约运营效率与客户体验提升：

● 需求不确定性与预测困境

需在“备货过量导致库存成本攀升、商品浪费”与“备货不足引发缺货流失客户”之间寻求精准平衡。尤其在Prime Day、黑五、网络星期一等促销节点，需求波动剧烈且区域差异显著，传统统计预测方法难以充分捕捉这些动态变化。

● 库存布局与多级优化难题

Amazon 拥有庞大的履约中心网络，核心决策难题是“各类商品应存放于哪个仓储节点、存放数量多少”，需在保障服务水平的前提下，最大限度压低库存持有成本与运输成本。而传统基于规则或经验的决策模式，无法应对如此庞大维度与规模的库存优化需求。

● 端到端物流调度复杂性

中段运输（Middle Mile）需在供应商、履约中心、分拣中心、空运枢纽及配送站之间制定大规模路由方案，仅中段卡车网络就存在约10^88种可能路径，组合空间极大；最后一公里（Last Mile）配送则需在时效要求、成本控制、司机工时法规及交通不确定性之间权衡，完全依赖人工排班已无法满足运营需求。

在此背景下，Amazon 的核心任务明确为：借助AI技术提升全球范围内需求预测、库存优化与物流调度的准确性和灵活性，在压缩运营成本的同时，维持并提升客户服务水平。

（二）解决方案：端到端数据驱动型AI供应链体系

Amazon 构建的AI供应链体系贯穿供应链全链路，整体可分为三层架构，同时配套专利级创新方案，形成完整的智能驱动闭环：

● 需求预测与供应链规划层

以机器学习驱动的需求预测系统为核心，结合AWS供应链工具（如Amazon Forecast、AWS Supply Chain的Demand Planning模块），生成高精度需求预测结果，为库存布局与运力规划提供核心输入依据。

● 仓储与履约中心运营层

依托Amazon Robotics机器人群、AI视觉系统及AWS机器学习平台（如Amazon SageMaker、Monitron），实现商品智能入库、精准存储、高效拣选及设备预测性维护等全流程自动化运营。

● 运输与配送网络层

由Amazon Transportation Services的“中段运输团队”主导，融合运筹优化模型与机器学习算法，实现线路规划、装载优化与动态调价的智能决策；同时将部分核心能力通过AWS路线优化和物流解决方案对外输出，覆盖中段运输与最后一公里全场景。

此外，Amazon 创新推出“预见性发货”（anticipatory shipping）专利方案，将机器学习预测直接嵌入物流形态设计：在客户正式下单前，基于预测模型将商品预先发往潜在需求区域，实现“前置备货+途中定址”的灵活调度，大幅缩短交付周期。

（三）AI在供应链各环节的具体应用实践

1. 需求预测与库存优化：以精准预测驱动库存高效配置

Amazon 长期采用融合历史销售数据、价格波动、促销活动、季节特征、地域属性等多源信息的机器学习模型开展需求预测，并将核心技术产品化为Amazon Forecast服务。该服务作为完全托管的时间序列预测工具，沿用Amazon.com内部核心技术，为零售需求研判、供应链规划、资源调配等场景提供高精度预测支持。

AWS Supply Chain中的Demand Planning模块同样依托专有机器学习算法生成可协作的需求计划，支持需求驱动因素拆解与产品生命周期全周期管理，为供应链决策提供数据支撑。在2023年网络星期一促销活动中，Amazon 通过AI系统成功预测单日超4亿件商品的需求规模及来源区域，并据此提前完成库存分配与运力调配。

其“预见性包裹发货”专利方案的核心逻辑的是：预测模型结合历史订单、用户浏览行为及“业务变量”（如运营成本、退货风险）预估特定区域对某类商品的潜在需求；系统将商品打包发往该区域中转枢纽，但暂不指定最终收货地址；待实际订单产生或业务变量发生变化时，在运输途中确定包裹最终去向，或调整路由、退回仓库等。这种“先发后定”模式将机器学习预测与供应链结构设计深度融合，本质是AI驱动的“前置库存+晚决策”策略，有效缩短了交付时间，降低了加急运输成本。

Politecnico di Milano与Amazon的联合研究显示，采用AI预测与高级库存管理技术的电商企业，需求预测准确度平均提升5–10%，预测能力较弱的企业甚至可提升至95%；预测准确度的提升直接带动库存周转加速、紧急发货频次减少及缺货率下降。此外，50%的受访企业通过AI预测将废弃与报废商品减少约50%，70%的企业降低了紧急发货比例，40%的企业回收了高达20%的仓储空间。作为核心实践案例，Amazon 的经验验证了AI预测在减少资源浪费、降低碳排放及提升经济效益方面的显著价值。

2. 仓储与履约中心：机器人与AI深度融合实现运营自动化升级

自2012年收购Kiva Systems后，Amazon 持续扩充仓储机器人舰队。截至2025年初，其在全球履约中心部署的机器人数量已超75万台，涵盖搬运、拣选、分拣、包装等多个品类，预计未来将突破百万台。

核心机器人类型包括：Hercules/Titan/Pegasus/Xanthus移动机器人（负责货架与包裹搬运）、Sparrow/Cardinal/Robin AI驱动机械臂（负责自动拣选、分拣及异常包裹处理）、Proteus完全自主移动机器人（首款可在人机混行环境自由移动的机器人）。

2024年，Amazon 在美国路易斯安那州什里夫波特推出“下一代履约中心”，实现机器人与AI技术的大规模升级部署。该中心占地超300万平方英尺（约28万平方米），共5层结构，可容纳超3000万件商品；核心系统Sequoia为多层容器化存储与自动化拣选系统，通过协同大量移动机器人与机械臂，实现库存的快速识别、存储与提取。https://wxa.wxs.qq.com/tmpl/ov/base_tmpl.html

相较于早期版本，Sequoia系统在该中心的部署规模扩大5倍，助力商品更贴近客户存储，进一步提升配送效率。Amazon 表示，此类新一代履约中心的安全性指标近年来提升超30%，新系统在改善人体工学设计、减少重体力劳动方面持续发挥作用。第三方物流分析数据显示，Sequoia等机器人系统可使仓内商品识别、存储与拣选速度提升约75%，订单处理时间缩短约25%。

在设备运维层面，Amazon 通过AWS的IoT与AI服务实现关键设备的大规模预测性维护：Amazon Monitron作为端到端状态监测系统，利用传感器采集电机、泵、输送带等设备的振动与温度数据，通过云端机器学习算法检测异常并提前告警。自2021年部署以来，该系统帮助Amazon 欧洲履约中心将非计划停机时间降低69%，目前已安装超10.4万个传感器，监控3.4万多台设备，累计节约成本约3783万美元；Amazon SageMaker则用于训练与部署机器学习模型，优化货位分配、仓库布局、机器人路径规划与拣选策略，同时支撑需求预测与存储位置优化决策。这些技术保障了履约中心24/7高负荷稳定运行，显著减少设备故障中断，提升整体吞吐量与服务可靠性。

3. 运输网络：AI优化中段与最后一公里全链路调度

Amazon Transportation Services的中段运输团队负责统筹货物从供应商、履约中心到分拣中心、航空枢纽、配送站的运输流转。该团队依托运筹学与机器学习技术开发路由优化算法，为每个订单在卡车、铁路、航空、海运等多种运输方式中选择最优或近似最优路径。凭借在企业决策中高效集成高级分析与运筹学的卓越实践，该团队于2021年获得INFORMS Prize。通过先进的组合优化与启发式算法，团队有效提升了卡车装载率，减少空驶里程，同时严格遵守各国运输法规与安全约束，成功应对了中段运输“10^88种可能路径”的极端复杂性，实现大规模路由决策自动化。

在最后一公里配送环节，Amazon 通过多重AI技术实现精细化优化：利用机器学习模型预测不同时段、不同区域、不同交通条件下的最优配送路线，并在行驶过程中实时动态调整，减少运输里程与延误；借助Amazon SageMaker对配送路线与驾驶行为进行建模，为司机推荐更节能的路线与驾驶方式，降低燃料消耗与碳排放。通过中段与最后一公里的全链路AI路由优化，结合承运人网络的动态管理与定价策略，Amazon 实现了从履约中心到客户门口每一段运输路径的近最优配置。

（四）实施成效：多维度价值提升

● 运营效率与成本结构优化

多方数据显示，AI驱动的供应链管理为Amazon 带来显著的效率提升与成本节约。据Sifted分析，Amazon 借助机器学习与AI技术，曾在单一年度实现运输与物流成本节约约16亿美元，同时减少碳排放约100万吨（2019–2020年数据）；Sequoia等机器人系统使库存识别与存储速度提升75%、订单处理时间缩短25%，直接转化为更短的交付周期与更低的单位订单成本；Monitron系统带来的非计划停机时间降低69%及数千万美元成本节约，进一步强化了供应链系统的稳定性。整体而言，AI技术实现了Amazon 供应链在速度、可靠性与成本三个核心维度的协同优化。

● 客户体验升级

时效与商品可用性双提升：通过精准的需求预测与前置库存布局，Amazon 在促销高峰（如网络星期一）仍能保障大量订单快速履约，AI预测提前为仓储容量分配与运输能力调配提供支撑；同时，商品可用率（in-stock availability）显著提高，有效减少了“无货可卖”与延迟发货情况。Politecnico di Milano与Amazon的联合研究显示，实施AI技术的企业中，60%提升了商品可用率，40%扩大了产品品类。这些改进共同推动客户满意度与忠诚度提升，构成Amazon 长期竞争优势的重要组成部分。

● 劳动力与社会影响

效率提升与争议并存：Amazon 及其合作研究指出，AI预测与自动化技术将员工从重复性劳动中解放出来，转向数据分析、决策支持等更高附加值岗位。调研显示，约80%的企业通过AI转型重新调配员工至高附加值任务，40%的企业提升了员工数字技能；Amazon 声称，引入物流自动化后，岗位类型已从传统的拣货、打包扩展至技术维护、数据分析等60余种新岗位。

但独立媒体分析显示，2022–2024年间，Amazon 自动化程度较高的履约中心岗位数量下降超10%，若按生产率增长趋势推算，实际就业规模明显低于预期，表明自动化在部分场景下确实替代了人工。这一现象反映出Amazon 的AI供应链转型在提升效率的同时，也带来了劳动力结构的深刻变化，“创造新岗位”与“替代传统岗位”的平衡问题，成为未来政策制定与企业实践需持续关注的重点。

Part 03 案例点评

Amazon 利用AI重塑供应链管理的实践，提炼出具有普适性的五大核心经验，为企业供应链数字化转型提供重要指引：

● 全链路嵌入，拒绝单点孤立部署：Amazon 并未将AI技术局限于供应链某一环节，而是贯穿需求预测、库存布局、仓储运营、运输路由、包装决策、退货与缺陷检测（如Project P.I.）全链路。这种端到端的嵌入模式，确保预测结果能够真正驱动库存、运输等核心决策，避免AI技术停留在“报表层面”，充分发挥数据协同价值。

● 预测分析是优化核心基石：高质量的需求预测直接决定前置库存配置、产能规划与运输网络布局的上限。Amazon 的实践证明，AI技术带来的5–10%预测准确度提升，在大规模业务场景中可转化为巨额成本节约与废弃物减少，凸显了预测分析作为供应链优化“第一性变量”的核心价值。

● AI+运筹学破解极端复杂性：面对中段运输路由等超大规模复杂问题，单纯机器学习难以直接输出可行解。Amazon 采用“机器学习估计需求与成本参数+运筹学与启发式算法求解”的组合模式，有效应对极端复杂性，实现优化方案的落地可行性，为复杂供应链问题提供了高效解决方案。

● 自动化与人力资源策略协同设计：Amazon 在通过AI与自动化技术减少体力劳动风险、提升效率的同时，配套推出员工技能培训与岗位转换路径。这一协同设计为企业提供了重要借鉴：大规模AI供应链项目推进过程中，提前规划员工再培训与岗位转换机制，是获得社会认可、实现可持续转型的关键条件。

● AI赋能供应链可持续发展：通过AI驱动的精准库存规划与运输优化，企业可有效减少过度库存、紧急发货与包装浪费，进而降低碳排放与物料消耗。Amazon 的包装决策引擎（PDE）与AI驱动包装减量举措，充分证明了AI供应链在推动可持续发展方面的重要作用，为企业实现经济效益与环境效益双赢提供了有效路径。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于数字化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小O。

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