AI应用|Palantir再造ERP首批用户,AI+制造业的场景和趋势
作者：微信文章ToB投资，欢迎微信交流AI驱动的美股涨幅最大软件，在用AI重构ERP介绍了Palantir于2024年公布的Warp Speed计划——美国再工业化的AI OS，映射到中国或许称为先进制造业AI操作系统。首批公布的用户案例很有代表性，解答了全行业都在寻找的AI应用——集中在供应链管理和生产调度场景→Eaton：AI Agent在供应链管理场景终于有落地实例年销售额230亿美元的电源管理公司，供应链管理规模庞大，在300家工厂使用超过3200万个部件，每天交付超10万个订单，每天都会面临5000+物料短缺的问题。使用Palantir连接了72个ERP后，可实时查看所有短缺物料的列表，还能看到每一项短缺及其动态计算的收入影响。
在物料短缺这个场景中，一旦完成信息收集，信息就已经过时了。整个过程的难点是需要传递的信息非常复杂，要为解决问题的人提供详尽的情境信息，必须快速深入研究短缺影响的每个客户和订单，从全球资源视角进行合理分配，把工作流分为3个阶段：
识别短缺项赋予优先处理这些短缺项的能力，必须从全局视角分配任务明确为什么需要解决特定问题
在应用了LLM后，Eaton意识到AI不仅能完成指示性动作，还可以自动创建解决方案，目前有人工参与审核。Eaton介绍了一个AI Agent：
获取一个部件号及其描述，解释器为指派的人丰富信息将信息传递给第2个LLM，在一个精简的工作流中扫描寻找所有可用的解决方案使用第3个LLM来评估这些解决方案，提供上下文化的采用建议
拥有3200万个部件的Eaton，以前需要花费1个小时以上找到短缺部件解决方案，现在只需要通过自然语言描述，一键点击，即可反馈至处理人员。
通用磨坊：AI从根本上改变供应链运营，不仅实现了内部供应链智能执行，正在渗透到生态网络，开启基于数据的AI协同
拥有4000家供应商和120万年订单交付量的General Mills，每年需要做出5000万次供应链决策，年产值200亿美元。
通过Palantir建立OS后，每天实时处理着供应链网络的约束条件、容量、成本管理。OS每天会审视超过3,000个订单，背后是工厂到仓库的物料流动。无论何时发现中断或降低成本的机会，AI都会提出建议，目前需要人工介入审核。目前超过70%的变更建议，意味着AI在70%的时间内能超越或达到预期效果，平均每天节省4万美元。
通用磨坊的AI OS没有止步于组织内部，最终目标是连接到生态系统，包括供应商、物流商、客户，已经开始引入外部数据有所行动。Associated Materials：25年没接触过新技术的数字化贫民，通过6周试点用上AI这是一家主营建筑外立面产品的公司，CIO称公司使用的系统有50年历史，从“数字化贫民”到成为Palantir鼓吹的“AI富人”后，喊出了"ERP time is over"。公司长期以来有个目标是将准时交货率提升至60%，很多咨询公司给出了1-2年、数百万美元的解决方案，公司难以采用。直到Palantir通过OS连接把新老系统连接起来，在6周的试点工程中解决了这个需求。现在可以看到来自不同系统的数据，识别出这些系统之间的差异。通过AI来识别哪些采购订单当下需要处理、哪些销售订单未完成、哪些产品需要订购、哪些材料短缺，通过仓库、位置、组别来识别失败点或约束条件，计算在缺货前还有多少件商品。引入Palantir后，PVC业务不仅增长了，而且保持稳定态势。公司认为Palantir可以维持这种趋势至关重要。松下能源称借助Warp Speed，正在快速发展关键任务系统，彻底改变美国的电池制造，但只公开披露了一个预测性维护的AI应用，这也是国内制造业常见的一个场景。松下称下一步将很快实现主动性维护，利用AI预测一周后、一个月后将发生的故障。首批用户也有一些军工企业：Anduril Industries，自动驾驶领导者，估值140亿美元，是第一家在生产中使用Warp Speed的公司，已经成为其工具套件的一部分，支持大规模制造，例如动态材料资源规划、新配置的分期引入、减少材料和劳动力差异。客户认可Palantir在预测和应对供应短缺方面，提效200倍。
Shield AI，估值50亿美元的无人机系统公司，使用Warp Speed提高工程变更的迭代速度，快速识别不同功能的阻滞点并保持同步性。
L3Harris，市值400亿美元的航空航天系统公司，正在使用Warp Speed解决设计、配置到生产的闭环，让生产规划与持续的配置改进能够并行。
这些案例也验证了我们很多预测海外ToB AI应用大变局，揭示2025企业级AI新趋势｜现状与展望→
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每个AI应用的ROI都要可量化、可衡量
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