施耐德电气164家工厂接入AI控制塔，93%客户请求自动处理

据 DC Velocity 报道，施耐德电气全球供应链物流、计划与服务高级副总裁 Stuart Whiting 在田纳西州举行的美国供应链管理专业协会（CSCMP）EDGE 大会前接受专访，披露了这家能源技术公司改造全球供应链的最新进展：公司已在 100 多个国家运营 164 家以上工厂和 85 个配送中心，并借助数字控制塔在 2025 年实现 93% 的客户请求自动处理。

一张覆盖百余国家的工业供应链网络

Whiting 介绍，施耐德电气运营着全球最大的工业供应链之一，网络包括 164 家以上工厂与 85 个配送中心，服务遍及 100 多个国家的客户。但他强调，规模只是故事的一部分，真正的挑战在于让这张网络同时保持响应速度、韧性与可持续性。

作为一家能源技术企业，施耐德电气所处的需求环境正被电气化、工业数字化、AI 基础设施以及数据中心的快速扩张所改变。Whiting 表示，客户需要更快的部署速度、更高的可预测性以及更贴合自身业务的服务模式。

为此，公司把制造、物流、计划与服务整合进单一运营模型，并逐步从传统供应链管理转向他所说的“供应链编排”。通过数字控制塔、AI 驱动的计划系统与端到端可视化，团队能够感知需求变化、预判中断，并更快地在全网做出协同决策。

“如今客户比以往任何时候都需要更快的部署和更贴合的服务模式。这意味着我们的供应链不能只是全球化的，它必须是智能的。”——Stuart Whiting，施耐德电气全球供应链物流、计划与服务高级副总裁

把“中断”当作常态来设计网络

Whiting 直言，中断已不再是一种临时状态。地缘政治紧张、贸易政策变化、关税、地区冲突、需求模式波动与供应约束，都已成为运营环境的组成部分。那些仍把中断视为例外的企业将陷入困境，而施耐德电气选择“为中断而设计”。

过去几年，公司重金投入数字控制塔、高级计划系统、AI 驱动分析和数字孪生能力，使其能够在决策前模拟多种情景。Whiting 称，公司正从“中断发生后再反应”转向“提前感知、检测、预测并给出行动处方”。

与此同时，施耐德电气着力打造“任意到任意”的网络能力，即在建立区域实力的同时保留足够灵活性，以便在条件变化时重定向货流、重新平衡库存、调整采购来源和更改物流路径。控制塔作为物流与运输运营的单一事实来源，使团队能把精力从收集数据转向执行。

交付平台从“一刀切”转向客户对齐

Whiting 将交付平台的重设计视为其组织过去几年最具决定性的转变之一。历史上，包括施耐德电气在内的许多供应链都围绕效率与标准化构建——建立一套运营模型，然后在全球复制。

问题在于客户已不再以同样方式运作。超大规模数据中心客户与工业制造商、基础设施项目客户之间的期望差异巨大，对交付速度、服务水平、计划周期和协作方式的要求各不相同。

施耐德电气的应对方式，是把交付平台从“一刀切”模型改造为能够实时感知、预测并响应客户需求的客户对齐生态。Whiting 用一句话概括其前提：客户不应该去适应我们的供应链，我们的供应链应该适应客户。

AI 放大人的判断，累计创造超 1 亿欧元价值

在数字化与 AI 实践中，Whiting 总结的第一条经验是：AI 不能解决流程问题。如果数据碎片化、责任归属不清、团队不信任输出结果，AI 只会加速既有问题。他称，最大的障碍往往是组织层面的，而非技术层面的。

第二条经验是从结果而非技术出发。相比构建复杂模型，施耐德电气更关注改善决策，AI 价值最大的领域集中在预测、库存优化、物流编排、异常检测与例外管理，因为这些环节每天要做出成千上万次决策。

通过机器学习、物联网、预测分析、数字孪生、无接触排程和端到端控制塔，公司已从人工计划转向日益自动化和处方化的执行。据原文数据，这一转型带来了显著的库存下降、良率提升，以及超过 1 亿欧元（约合 1.16 亿美元）的价值创造。

“AI 最好作为人类智慧的放大器，而不是替代品。人类仍然对权衡取舍、战略、伦理和客户结果负责。AI 提供速度、模式识别和规模。”——Stuart Whiting

文化仍是最大差异化因素

谈及下一代供应链领导者的培养，Whiting 表示技术固然重要，但文化仍是最大的差异化因素。他反复向团队传递的一个信息是：最大的机会不是再上一个技术平台，而是建设一种拥抱数字化、数据、协作与端到端思维的文化。

公开资料显示，Whiting 为英国籍，是特许物流与运输学会（CILT）院士，并拥有克兰菲尔德大学管理学院物流与供应链管理全球理学硕士学位。他此次是以主题演讲嘉宾身份出席 CSCMP 在田纳西州举行的 EDGE 大会。

来源：DC Velocity

本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。