印度物流业正通过AI实现供应链规划范式转变：Procol多智能体采购系统助ElasticRun缩短sourcing周期40%；CJ Darcl整合95.5万辆运力网络实现动态匹配；Delhivery Maps基于10亿级真实交付数据重构地图模型，预测精度延伸至单社区与高风险订单识别。
据 itln.in 报道，人工智能正推动供应链规划从被动响应转向主动预测，覆盖采购、仓储、车队调度与末端配送全环节。
采购：从经验决策到多智能体协同
采购是供应链最早可能出现偏差的环节。传统依赖历史采购量与主观判断的方式，易导致库存短缺或资金积压。Procol 创始人兼首席执行官 Gaurav Baheti 指出，下一代采购系统正转向“多智能体系统”（Multi Agent Systems），即多个专用 AI 模块——分别监控供应商履约表现、市场价格波动与实时库存水位——在统一框架下协同决策，而非孤立输出报告。
“采购正从应对中断转向持续预判与预防中断，从而构建更具韧性与敏捷性的供应链。”——Gaurav Baheti，Procol 创始人兼首席执行官
该模式已落地见效：ElasticRun 采用 Procol 工具后，采购周期缩短 40%；Quippo Oil and Gas Infrastructure 将运输招标耗时从数天压缩至 4 小时以内，同时降低物流成本约 15%。
车队规划：95.5 万辆运力网络需动态匹配
CJ Darcl Logistics 总裁 Nikhil Agarwal 强调，AI 应用的前提是底层系统打通。该公司自建云平台 MoveX，整合订单、调度、单证、追踪与结算五大模块，为 AI 建模奠定数据基础。
“在我们运营规模下，拥有超过 955,000 辆合作车辆、覆盖 200 多个分支机构，预测远不止于货量估算，而是确保正确运力在正确时间部署于正确线路。”——Nikhil Agarwal，CJ Darcl Logistics 总裁
他同时指出新挑战：电动及替代燃料车辆因电池重量限制载重、充电设施尚未普及、长距离性能差异显著，使预测模型必须新增 3 类物理约束参数，复杂度大幅上升。
地图重构：从静态图层到实时重训练模型
Delhivery 副总裁兼数据科学负责人 Rohan Anand 团队开发的 Delhivery Maps，不再依赖通用地图服务商的理论路径，而是基于真实交付行为持续迭代。每一单配送均生成结构化数据：是否精准抵达、末段实际用时与地图预估偏差值等。
“地图不再是静态参考图层，而是一个持续基于运营结果重训练的‘活体模型’。”——Rohan Anand，Delhivery 副总裁兼数据科学负责人
该能力使需求颗粒度从邮政编码级细化至单个社区甚至屋顶级。在上一财年处理超 10 亿件包裹的规模下，其预测系统同步运行于三个层级：全国网络、城市/区域、单个骑手。当前目标已超越准时率预测，转向识别高失败风险订单与拥堵高发路线的提前干预。
来源：itln.in
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
