Cognite推出全新一体化供应链解决方案，利用AI创造前所未有的商业价值
Cognite推出全新一体化供应链解决方案，利用AI创造前所未有的商业价值
AI智能体、应用程序和数据模型构建于Cognite AI与数据平台之上，帮助运营和供应链团队增强韧性、减少代价高昂的决策延迟并保护利润率
挪威奥斯陆--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- 工业AI领域的全球领导者Cognite今日宣布推出其一体化供应链(Integrated Supply Chain)解决方案。这一全新解决方案领域将Cognite AI与数据平台的应用范围延伸至工厂以外，为工业团队提供实时可见性、洞察和跨职能全局信息，最终弥合生产与供应链运营之间长期存在的数据鸿沟。通过统一这些孤立的团队，组织能够更快速、更智能地应对内部或外部干扰，执行适应性调整，并更好地保护利润率。
随着时间的推移，生产与供应链运营之间的鸿沟日益扩大，因为相互竞争的KPI、组织举措和专业软件进一步分散了决策流程。因此，任何运营中断都可能导致代价高昂的被动补救、供应链处罚和生产停滞，其中缓慢的决策可能导致高达5%的总收入损失，对于一家年收入10亿美元的组织而言，每年损失可超过5000万美元[1]。
Cognite首席执行官Girish Rishi表示：“目前，制造商正尽其所能地推动提升运营韧性并保护利润率。通过加强管理层和一线车间之间情境丰富的实时洞察与沟通，存在着巨大的效率提升机会。一体化供应链是Cognite AI与数据平台的自然延伸，填补了传统制造系统与纯供应链供应商之间的关键数据空白。我们正在通过一体化的‘采购-制造-交付’框架来释放价值，让工业精英能够在产生经济损失前主动采取应对措施。”
Cognite全新的一体化供应链解决方案弥合了这些信息鸿沟。通过将设施内外的数据统一到一个实时的工业知识图谱中，Cognite为采购、分销和工厂运营团队配备了由AI驱动的供应链和生产动态洞察。例如，这些团队如今不再需要等到一批产品生产结束，才能发现物料短缺或质量不合格问题，而是能够在正确的时间获得正确的数据，及早发现问题并协作制定解决方案。
平台核心功能包括：
- 产品化连接器：高效整合并情景化处理不同的规划系统、ERP、执行解决方案（WMS、TMS）、外部数据洞察和云数据湖，且不会干扰核心运营。
- 扩展型语义数据模型 ：这些预封装模型为供应链量身定制并提供支持，可与以生产和维护为中心的数据模型无缝集成。
- 封装式AI智能体和工作流：新功能基于运营情景评估生产、供应链、物流和履约方面的实时约束条件，将数据和洞察即时呈现在操作员指尖，在许多情况下可将根本原因分析的时间从数周缩短至数分钟，并支持基于智能体的自适应规划的稳健部署。
IDC集团副总裁Simon Ellis表示：“Cognite在复杂数据集方面的深厚根基、丰富的数据建模能力以及智能体工业AI，使其能够很好地弥合许多制造商当前面临的生产与供应链运营之间的鸿沟。弥合这一鸿沟需要一个语义丰富的实时运营层，能够支持可利用一线人员专业知识与可信业务数据的AI智能体和AI原生应用程序。通过这种独特的方法，工业组织可以努力实现整体设备效率(OEE)和准时足量交付(OTIF)之间的最优平衡，在为客户提供更快、更具韧性的成果的同时，实现运营回报的最大化。”
为了加速全新一体化供应链解决方案的普及，Cognite正在与Deloitte和FourKites开展合作。
Deloitte欧洲、中东和非洲地区供应链与网络运营实践负责人Paul Delesalle表示：“工业企业长期受困于车间现场与供应链执行之间的信息滞后问题。我们看到一个明显的行业趋势：打破生产与供应链运营之间壁垒的组织解锁了显著的竞争优势。对于一体化供应链和生产动态的实时可见性，有助于在‘计划-采购-制造-交付’全流程中实现更好的决策。这种统一的方法推动了运营韧性，降低了成本，并创造了一个更敏捷、响应更快的企业。在这一领域领先的组织正在从根本上改变他们的竞争方式。”
FourKites首席执行官Mathew Elenjickal表示：“运输延误绝不仅仅是一个物流问题。它会波及生产线、库存状况和客户承诺。通过将FourKites与Cognite的工业AI与数据平台进行对接，我们的客户如今能够实时了解完整的连锁影响，并在造成时间或利润损失之前采取行动。这就是供应链从对中断做出被动反应转变为提前预判风险的关键所在。”
如需了解更多关于Cognite如何赋能工业从业人员的信息，请访问www.cognite.com。
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[1] “2026年供应链韧性与AI采用研究”（也以“2026年零售韧性与AI采用研究”为标题发布），链接：https://briefglance.com/articles/retails-latency-tax-slow-decisions-costing-industry-billions
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