重塑整条价值链,赋能业务增长
客户案例:了解 Tchibo 如何借助 Google AI 和 BigQuery 构建预测模型,每日生成数百万条预测数据,从而以更及时、更具成本效益的方式满足和管理客户需求。
物流企业与供应链专业人士能够借助 Google AI 超越传统的交易模式,构建更深厚的客户关系并提升客户忠诚度,从而释放数据驱动型增长的巨大潜力。
主要功能
借助 Customer Experience Agent Studio 和 Analytics Data Platform 等解决方案,实现您的客户体验目标。
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物流企业与供应链专业人士能够借助 Google AI 超越传统的交易模式,构建更深厚的客户关系并提升客户忠诚度,从而释放数据驱动型增长的巨大潜力。
主要功能
借助 Customer Experience Agent Studio 和 Analytics Data Platform 等解决方案,实现您的客户体验目标。
客户案例:了解联合利华如何助力采购部门做出更快速、更明智的采购决策,以及如何大规模设计与部署智能体,从而革新其每日为 37 亿人提供服务的方式。
供应链企业与物流服务提供商能够通过整合其整个运营环节的数据与洞见,构建更紧密互联、更高效且更安全的供应链。
主要功能
借助 Manufacturing Data Engine 和 WeatherNext 等数据与 AI 解决方案,达成安全和业务韧性目标。
客户案例:了解 FM Logistic 如何利用 Google AI,在不增加人手或扩大车队规模的前提下,仅凭原有的团队和设备高效处理更庞大的订单量。
Google AI 能够帮助物流和供应链团队优化路线、提高车队利用率,并实时应对突发中断、迅速恢复运营。在 AI 智能体的协助下,企业内各部门员工的工作效率显著提升,得以专注于更具战略意义的工作。
主要功能
借助路线优化、Google Maps Platform 移动解决方案以及 Gemini Enterprise Agent Platform,优化您业务的各个环节。
客户案例:ONE 利用 Google Cloud 优化业务全流程,通过部署 Google Workspace 提升员工协作与入职效率。
AI 驱动的解决方案与集成工具连接整个生态系统中的分散数据,为所有利益相关方提供实时共享的可见性,从而加强企业与供应链的协作、规划及问题解决能力。
主要功能
借助 Gemini Enterprise Agent Platform、Google Workspace 以及 BigQuery 和 Analytics Hub,实现企业与供应链的高效协作。
Google Cloud AI 拥有独特的优势,可助力供应链和物流组织
多模态 AI 推理
借助 Gemini 为组织中的各个团队赋能,从而推动创新并提升业务成果。与人类相似,Google AI 能够处理多模态数据,包括文本、图像、视频和音频。这项技术助力员工更深入地理解信息,从而优化决策、提升运营效率、加速交付,并提供更具个性化的客户体验。
Google 品质的搜索,辅以高级接地功能
将依托企业数据、具备 Google 品质的搜索服务融入员工工作流,从而提高工作效率,并助力企业优化运营、提升质量以及降低成本。
员工可以快速找到所需的确切数据,而无论这些数据位于文档中、电子表格中还是属于运营数据,因而能够更快地解决问题并做出更明智的决策。另外,消费者也可以在应用和网站中使用 AI 赋能的搜索体验,更快找到信息和答案。
强大的智能体功能
利用统一平台快速安全地部署 AI 智能体和体验。借助 Google Cloud 灵活的端到端平台 Gemini Enterprise Agent Platform,构建、部署并扩缩您的解决方案。
Google Cloud 的智能体功能利用 AI 实现任务自动化,从海量异构数据中提炼深层洞见,并优化预测性维护、质量控制和供应链管理等关键流程,从而显著提升运营效率并激发创新活力。这让员工可以腾出时间专注于更具战略意义的工作,最终提高工作效率。
详细了解 Gemini Enterprise Agent Platform →
详细了解 Gemini Enterprise 应用 →
统一且安全的 AI 平台
Google AI 及安全服务提供先进的工具与最佳实践,旨在保护供应链和物流企业。我们提供全面的产品组合,为客户配备自动威胁检测和现代化 SecOps 功能,助力他们应对不断变化的网络威胁态势,并保护关键资产和运营。
Google Cloud 通过身份管理、网络安全以及威胁检测与响应功能,切实保障客户数据、交易与支付详情等敏感数据的安全,确保企业符合相关监管合规要求。
详细了解 Cloud Security →
专业的供应链与物流合作伙伴生态系统
依托强大的合作伙伴生态系统,加速部署进程。借助专业的供应链和物流合作伙伴,根据您独特的 AI 和业务需求部署并转型。
详细了解 Google Cloud 供应链和物流合作伙伴 →
















借助 Google Cloud 从设计上保证安全的基础设施、零信任架构、高级威胁情报和全面的合规性认证,保护您的敏感数据并满足严格的监管要求。我们提供强大的数据隐私权、驻留和主权控制功能,让您能够安心创新。
Google Cloud 助力供应链和物流公司统一数据,将原始信息转化为具有实操性的战略洞见并辅助决策。结合内部数据与外部市场信号,企业即可从被动运营转变为主动的数据驱动型业务策略。
Google Cloud 的 BigQuery 作为无服务器多云数据仓库,助力客户在数秒内分析 PB 级数据。通过普及数据访问权限,BigQuery 可确保供应链指标(如服务成本或完美订单率)与财务及战略 KPI 保持一致,从而实现“规范性分析”,辅助高管决策。
由于数据分散在孤立的 ERP、供应商系统和电子表格中,企业往往缺乏“中央可靠来源”,导致环境变化时发生“灾难性崩溃”。Google Cloud 助力客户构建供应链数字孪生体(即实体供应链的数字化呈现),从而解决这一难题。该孪生体整合来自各类来源(企业系统、供应商数据以及天气和交通等公共来源)的数据,构建库存、供应商和物流的完整实时视图,大幅缩短分析处理时间并提升数据执行力。
供应链和物流团队需要从被动应对转变为主动规划,尤其是在面对极端天气、物资短缺或运输延误等情况时。Google Cloud 助力客户利用 AI、机器学习和实时数据分析,将零散的供应网络转变为一个协同、透明且具备主动防御能力的系统,从而预测并缓解业务中断。通过整合分散的数据源,企业可以在供应商延迟或天气中断等潜在瓶颈波及运营之前,将其提前识别出来。Supply Chain Pulse 是数字孪生体中的一个模块,提供实时信息中心和高级分析功能,可用于监控运营绩效,并接收针对库存短缺或运输延迟等潜在瓶颈的预警。
客户可将 Google AI 融入规划,以应对消费者趋势、天气和商品价格等波动剧烈的需求驱动因素。企业可从简单的历史数据跟踪转向 AI 驱动的预测性规划,从而改进需求预测。Google Cloud 助力企业实现这一目标:将 ERP、天气和广告等孤立数据整合到数字供应链孪生体中,并应用机器学习模型来更精准地预测需求、优化库存布局并减少浪费。传统统计模型仅关注历史销量,而 Google AI 则不同,它能注入海量、多样化的数据集,从而挖掘潜在规律。
静态或孤岛式应用会阻碍与上下游关键贸易伙伴交换必要的数据。Google Cloud 架构支持安全的跨公司数据共享,让企业无需进行复杂的 API 集成,即可与供应商和合作伙伴交换数据。供应链数字孪生体中集成了 Google Workspace,方便团队针对提醒和工作流直接实时协作,从而消除瓶颈。
Google Cloud 结合大规模 AI 计算与 Google 地图的实时位置智能,将静态路线转化为动态、高效的运营模式,助力优化物流和最后一公里配送。借助 Cloud Fleet Routing API,公司可针对车辆运力、配送时间窗等数千种约束条件建模,从而缩短总里程;最后一公里车队解决方案则能为司机提供极高精度的导航,并为客户提供准确的预计到达时间,最大限度降低妥投失败率。通过将这些工具与数字孪生体模拟及预测性 AI 智能体集成,物流服务商可主动避开瓶颈并重新规划路线,将库存部署在更靠近消费者的地方,最终降低运营成本并提升配送速度。
面对劳动力缩减和高离职率,企业需要以更少的人力实现更高产出,并减少繁琐的手动劳作。Google Cloud 通过自动化重复性行政任务并为一线员工提供 AI 决策支持,助力供应链和物流公司克服用工短缺,提升员工生产力。将复杂的数据分析交给 AI 智能体后,现有员工即可专注于高价值的战略性决策。Google Workspace 构建了实时协作与 AI 辅助自动化的核心枢纽。该产品衔接了办公室规划人员与一线员工,助力其更快速地解决业务中断问题,并缩短手动录入数据的时间。
借助 Google Cloud,供应链和物流公司能够整合地理空间数据与 AI,提升透明度与运营效率,进而达成可持续发展与 ESG 目标。企业可利用 Google Earth Engine 和 TraceMark 等工具监控森林砍伐等“第一公里”影响,确保采购符合道德规范并满足监管合规要求。同时,企业可通过 Cloud Fleet Routing API 实现运营脱碳并大幅降低油耗,并利用 Gemini Enterprise Agent Platform 提高预测精度,最大限度减少生产浪费。碳足迹工具与数字供应链孪生可提供准确开展 ESG 报告所需的统一数据,助力公司衡量并减轻其在整个价值链中的环境影响。
组织在将新技术集成到旧环境时,必须保护供应链免受日益增长的网络威胁。Google Cloud 提供“从设计上保证安全”基础,包括 AI 赋能的 Security Operations 平台,可用于检测和应对威胁。在现代化进程中,Google Cloud 支持使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 向微服务转型,让公司能够更新特定组件(如库存服务)而无需关闭整个旧系统,从而确保敏捷性和持续运行。