沃爾瑪運用AI與數位分身 強化供應鏈韌性與效率

商傳媒｜何映辰／台北報導

全球零售巨擘沃爾瑪（Walmart）正積極透過人工智慧（AI）與數位分身（digital twin）技術，優化其龐大的供應鏈管理，以應對當前動盪的商業環境。沃爾瑪供應鏈技術資深副總裁 Indira Uppuluri 表示，預測模型在供應鏈產業中一直扮演重要角色，而現今大量的資料與 AI 工具，讓團隊在面對挑戰時能獲得更強而有力的洞察。

沃爾瑪的供應鏈團隊利用 AI 技術確保產品能準確運送至所需地點。透過天氣模式、顧客購買歷史等收集到的數據，結合機器學習技術，大幅提升了供應鏈技術團隊提供的洞察能力。該公司擁有業界常見的大型語言模型（LLM）及開源模型，而內部資料科學與優化團隊則根據業務需求，客製化開發專屬的 AI 工具。此外，沃爾瑪也與 OpenAI 和谷歌（Google）合作，透過旗下內部平台 Squiggly，為員工提供針對特定職位的 AI 認證課程。

沃爾瑪的供應鏈技術團隊負責管理其遍布各地的「節點」（nodes，指產品接收、處理、儲存或運送的地點）及「履約引擎」（fulfillment engine，負責庫存來源並精煉交付標準的系統）。團隊也監督進出貨運輸與中途運輸的技術。為最佳化產品管理，Uppuluri 的團隊運用 AI 模型與 AI 代理（AI agents），為員工提供資源運用及瓶頸排除的整體視角，而非僅聚焦於單一節點。

Uppuluri 指出，沃爾瑪供應鏈致力於平衡並優化三大要素：商品品項（assortment）、速度（speed）與成本（cost）。她認為：「這就是這個產業的發展方向。」2026 年，關稅和地緣政治因素帶來的動盪，使得供應鏈領袖面臨艱鉅挑戰。極端天氣或其他環境破壞，也進一步加劇了供應鏈管理的複雜性。大部分的供應鏈管理工作，都與準備和應對可能阻礙產品運送的事件有關。

為此，沃爾瑪採用建模工具與數位分身技術，測試供應鏈網路在面臨設施關閉、運輸延誤或顧客需求突變時的反應。運輸團隊利用其物流網路的虛擬複本，模擬貨物在壓力下於供應鏈中流動的情況。Uppuluri 提到，若突然發生火災等意外事件，系統能根據數據提供應對措施，讓員工快速執行。她強調，供應鏈與其背後的模型都在不斷演進，從早期的隨機模型，到如今的大型語言模型，再到 AI 代理與代理式作業（agentic work），技術組合也將持續發展。