供应链管理的降本增效始终是企业运营优化的核心命题。传统降本手段（如压缩物流费用、减少库存积压、谈判降低采购单价）虽能带来短期效果，却容易触及边际效益递减的瓶颈。随着AI技术的渗透，供应链管理开始从“经验驱动”向“数据驱动”转变，通过智能预测、动态优化与风险预判，挖掘出更隐蔽的成本优化空间。
万达宝推出的LAIDFU（来福），作为面向供应链场景的AI工具，通过“构建自主AI应用”“灵活设计数据分区”等功能，帮助企业低成本、高效率地落地AI技术，针对性解决供应链中的高成本环节问题。
一、需求预测偏差：从“经验猜测”到“数据推演”的成本浪费
供应链中约30%的隐性成本源于需求预测不准确——生产过量导致库存积压占用资金，生产不足则引发紧急补货抬高物流成本。传统预测依赖历史销售数据的简单统计（如移动平均法），或销售人员的主观判断，难以应对市场波动（如季节性需求变化、突发促销活动、竞品策略调整）。
典型场景如：某消费品企业按往年同期销量备货，却因当年气候异常导致需求骤降，库存积压占用了仓储空间与流动资金；或因未预判到电商大促的爆发式订单，临时紧急调货产生了高额加急运费。这类偏差不仅直接增加仓储与物流成本，还可能因缺货导致客户流失，间接影响品牌口碑。
二、物流网络冗余：从“固定路径”到“动态优化”的效率损失
物流环节的成本优化常受限于固定的运输网络与仓储布局。传统模式下，企业根据历史经验设定仓库位置与配送路线，但当客户需求分布变化（如新兴市场崛起、区域消费习惯改变）、或供应商交货周期波动时，原有的“最优路径”可能变为低效方案。
例如，某制造企业的区域仓库布局基于五年前的销售数据，随着南方市场占比提升，北方仓库的冗余库存增加了存储成本，而南方仓库却因补货不及时导致紧急调货；或因未实时监控物流供应商的时效表现，持续使用延迟率较高的承运方，间接影响了客户交付体验。这类冗余本质上是信息滞后与动态调整能力不足导致的成本沉淀。
三、供应商协同低效：从“被动响应”到“主动优化”的沟通损耗
供应链上下游的协同效率直接影响整体成本。传统协作模式中，企业与供应商的信息传递依赖邮件、电话或Excel表格，采购需求变更、交货期调整等关键信息常因传递延迟或理解偏差引发额外成本——例如，供应商因未及时获取订单量缩减通知，继续生产导致呆滞库存；或生产部门临时调整物料规格，因沟通不畅导致首批到货物料不符合要求，产生返工或退货费用。
更深层的矛盾在于，供应商的绩效数据（如交货准时率、次品率、响应速度）分散在不同部门的系统中，企业难以快速识别高成本合作环节，也无法通过数据共享推动供应商主动优化流程。
四、LAIDFU（来福）的降本实践：自主AI与数据分区的针对性方案
针对供应链中的高成本痛点，LAIDFU（来福）通过“自主构建AI应用”与“数据分区设计”两大功能，为企业提供轻量化、场景化的AI落地路径：
- 构建自主AI：贴合业务需求，精准解决预测与优化问题
企业无需依赖外部通用模型，可根据自身供应链特点自主训练AI应用。例如，针对需求预测场景，LAIDFU支持接入销售系统、电商平台、社交媒体等多源数据（如历史销量、促销活动记录、区域天气数据），通过自主训练的预测模型，动态调整不同区域、不同产品的库存备货量。某食品企业使用LAIDFU后，将季度需求预测准确率从72%提升至89%，减少了15%的过期库存与紧急调货成本。
在物流优化方面，LAIDFU可实时整合订单分布、仓库库存、承运商时效等数据，自主生成动态配送方案——例如，根据南方市场的订单增长趋势，建议将部分北方仓库的库存调拨至南方前置仓；或根据实时路况与承运商表现，自动选择性价比最高的运输路径，降低单均物流费用。
- 自主构建应用场景：灵活适配非标需求，减少系统改造成本
不同企业的供应链管理流程存在差异（如有的企业侧重供应商协同，有的关注生产端物料齐套），LAIDFU允许企业根据实际业务需求自主定义AI应用场景。例如，针对紧急订单处理场景，企业可训练AI自动识别“加急订单”标签，并联动仓储系统优先分拣、物流系统匹配最快承运方；针对供应商样品管理场景，AI可跟踪样品寄送进度、测试反馈周期，提醒相关人员及时跟进，避免因样品延迟影响新品上市计划。这种“按需定制”的模式避免了传统系统改造的高成本与长周期，企业可根据业务变化快速调整AI功能。
- 数据分区设计：保障数据安全，支持跨部门协同
供应链数据涉及采购、生产、仓储、销售等多个部门，且部分信息（如供应商成本、客户订单细节）具有敏感性。LAIDFU采用数据分区设计，将不同业务场景的数据独立存储与管理（如需求预测数据与供应商绩效数据分开），既避免了信息混杂导致的分析误差，又通过权限控制确保敏感数据仅对相关岗位可见。例如，采购部门只能访问供应商交货准时率与价格数据，而仓储部门则重点查看库存周转率与区域需求预测，各团队在数据隔离的基础上实现高效协同，降低了数据泄露风险与跨部门沟通成本