快进供应链：喜力在 AIPCon 6 分享 AI 驱动的供应链转型

摘要

喜力（Heineken）首席运营官 Lawrence Vroon 在 AIPCon 6 上讲述了一场"从电信到啤酒"的转型故事：六个月前他还坐在台下，如今他与团队已经完成两个概念验证（POC）并登台分享。喜力在欧、墨、美生产喜力与阿姆斯特尔等品牌，每年进口 3.3 万个集装箱到美国 9 个需求点，向 450 个客户发出 6.6 万车次。他们的目标是简单而苛刻的：当你想要那瓶绿色啤酒时，它就在那里。

COVID 让喜力走上数字化供应链之路——疫情中酒厂被迫关闭、港口拥堵、卡车失约，而供应链的干扰总是会重演，于是他们决定提前侦测问题并自动化纠偏机制。他们原有的 Power BI 套件与算法需要人工启动、无法持续运行，还会产生数百个跟进动作——就像一辆底盘很好但引擎动力不足的 F1 赛车。于是他们找到 Palantir 要"最好的引擎"：一个三人突击小组在三个月内完成了他们过去三年才做到的事。

核心概念是"快进你的供应链"：掌握三周出库数据与三周海运进港数据，就能像看电影一样快进三周，提前看到问题将在哪里发生。他们展示了三个由使用者命名的算法：Abu（提前为有断货风险的订单拉货）、Dr Dre（优先提取滞留港口的集装箱避免滞箱费）与智能装运（装柜前两天按未来需求调换柜内货物）。Vroon 强调命名让使用者"拥有"算法，把它当队友而非威胁；变革必须由领导带头，而他本人就是指挥中心算法最大的用户之一。

正文

一、六个月：从台下到台上

Lawrence Vroon 开场自嘲：六个月前他还在 AIPCon 的观众席里，当时他甚至不知道 Palantir 是什么。2024 年 9 月被邀请参会后，双方签署协议、完成两个概念验证，如今站在台上——"这也会发生在你身上，因为 Palantir 关乎速度"。第一个概念验证是商业侧的：帮助团队开发"在 35 万个客户账户中下一个最该卖什么"的应用。但他今天聚焦供应链——他领导的团队管理着国际供应链：喜力（Heineken）与阿姆斯特尔（Amstel）等品牌在欧洲、墨西哥和美国生产，每年进口 3.3 万个集装箱到全国 9 个需求点（仓库），每年向 450 个客户发出 6.6 万车次，再由经销商配送到沃尔玛、便利店与酒店酒吧餐厅。

在与 Palantir 合作之前，喜力已经走在数字化供应链的旅程上——COVID 期间供应链一团糟：酒厂被迫关闭、港口拥堵、卡车失约。但供应链中的任何干扰都有重演的倾向，为什么不趁问题出现时解决它，并找到一种连接数据的方式，提前侦测相似问题？如果提早侦测，就不会陷得那么深；其次是纠偏机制——加速或减速、应对过剩供应——这些通常靠人工，如何自动化？他们建了整套 Power BI 套件连接酒厂、仓库与全部客户数据，每天精确知道每个客户有多少库存、卖了多少；还通过海洋卫星追踪把进港集装箱连接起来。最大的挑战是数据匹配：客户手里的一箱喜力 12 罐和系统里的记录是两回事——连接得好，1 加 1 不等于 2，而是等于 5。

二、底盘与引擎

他们在数据之上构建了算法来加速或减速，但这条路走到了尽头：想加入零售门店数据时，连接变得过载；算法必须由人工启动、无法持续运行；而且每次都会产生几百个跟进动作——正如前一位演讲者所说，你必须具备执行那些变更的能力。Vroon 用他热爱的 F1 打比方：车队的底盘很棒，但引擎动力不足；他们找 Palantir 是为了得到最好的引擎，把出色的底盘与引擎组合起来。结果他们不仅得到了好引擎，还得到了好团队——Palantir 工程师极其聪明，团队磨合得很好（当然，开发期间只喝喜力 0.0）。这个"老虎小组"用三个月建成了他们过去花了三年才建成的东西——这就是速度的量级。

三、快进供应链与三个算法

Vroon 给出了他八分钟演讲的核心信息："用 AI 快进你的供应链，在问题发生之前解决明天的麻烦。"听起来奇怪，但这就是他们现在做的事。原理很简单：如果你知道仓库未来三周将发出哪些订单，又连接了海运数据知道哪些船在进港，还知道手头库存，你就能像在 Netflix 上一样把供应链快进三周——三周出库数据加三周进库数据，你就能看到问题将在哪里发生。供应链总是有失衡：某个仓库某个产品太多或太少，客户层面、港口层面、酒厂层面都是如此，而他们把这些全部连接起来。

三个算法之一叫 Abu：如果客户下了订单，但按三周（啤酒行业的正常前置期）的节奏存在断货风险，Abu 会说"你得提货"，并自动把交付日期提前。传统供应链按先到先得执行，Abu 则把某个订单"插队"，确保产品准时出现在客户那里——因为归根结底，当你想要这瓶酒时，酒必须在那里。第二个算法叫 Dr Dre：滞期费与集装箱超期使用费（demurrage and detention）是巨大成本，通常最先被提取的是滞港最久的箱子；Dr Dre 会直接从堆场里把刚到的箱子（比如例子里的 H 或 M 箱）立刻提走——又一个加速与插队的例子。前两个算法过去就有，但有了 Palantir 才能持续运行、不依赖人工干预、规模化执行所有偏差。第三个是智能装运：酿造啤酒需要约三周，包装只需一秒，然后运到目的地要三到八周。他们按预测酿造生产，但当资源（材料、人员）都到位、准备灌装时，世界已经变了。于是他们与 Palantir 合作开发算法：装柜前两天，读取已生产的产品与现有订舱，互换"什么装进哪个柜子"——比如原本计划发往休斯顿的一批喜力 12 罐，被放进开往西雅图的集装箱，因为"我们能看到未来问题将发生在哪里"。

四、命名算法与组织变革

Vroon 特别强调命名的重要性：Abu、Dr Dre、Neptune 这些创意名字是使用者们起的。他确保任何使用 AI 或算法的人都"拥有"这个算法，而不是视之为威胁。在喜力的日常控制系统中，人们会谈论"Dr Dre 说了什么、正在做什么"——你相当于给团队加了一个人、一个伙伴，赋能员工。其次是变革必须由领导带头：作为运营负责人，他可能是指挥中心算法最大的用户之一，因为他知道如果他采纳变革，团队就会采纳。第三是奖励与认可。成效已经显现：喜力集团在多个维度上拥有业内最好的供应链之一，客户反馈其产品可用性连续两年优于大多数竞争对手——甚至优于许多本土生产商，这是他过去做梦都想不到的。下一步：他们与 Palantir 的第二阶段合作将把这一切从概念验证推进到生产环境，在实施当年就兑现收益。结尾他再次呼吁同行"挑战我们"，并重申主题：快进你的供应链，用 AI 在问题发生之前解决明天的麻烦。