根因分析

AI 是最简单的部分：供应链中的前向部署工程师究竟是什么？

本文通过一个时尚零售商供应链项目案例，深刻阐释了前线部署工程师在将AI模型嵌入混乱业务流程中的核心价值。作者Samir Saci作为供应链数据科学家，分享了为一家米兰零售商部署基于Claude Opus 4.8的AI代理以进行配送链监控和延误根因分析的全过程。文章指出，构建AI代理本身仅耗时不到5天，但真正的挑战在于数据工程和跨团队协调等非技术性工作：包括耗时18个月构建统一数据管道、花费数天时间逆向解析无文档的数据库字段逻辑、以及通过5次跨部门研讨会才就一个布尔标志的定义达成共识。此外，项目成功的关键在于让熟悉业务的规划人员直接进行用户验收测试，利用他们多年积累的Excel手工分析经验作为测试基准。文章强调，前线部署工程师的核心技能并非算法设计，而是在混乱的操作环境中定义业务逻辑、协调多方团队，以及通过实际应用验证工具可信度，最终让AI在真实供应链场景中真正发挥作用。