供应链管理需平衡库存成本与缺货风险，传统预测模型依赖历史销售数据，难以应对市场波动。

大模型（如时间序列预测模型）与RPA的结合，通过整合多源数据（如天气、社交媒体情绪、供应商状态），实现了需求预测的动态优化。

技术原理：从“单一数据”到“多维感知” 传统RPA仅能抓取企业内部ERP数据，而大模型可接入外部开放数据： 数据采集：RPA从销售系统、气象平台、物流跟踪系统等抓取结构化数据（如销量、温度），同时通过OCR识别新闻、社交媒体中的非结构化数据（如“某地区暴雨导致物流中断”）； 特征工程：大模型对数据进行清洗、归一化，并提取关键特征（如“节假日前3天销量激增”“高温天气饮料需求上升”）； 预测生成：基于Transformer架构的时序模型（如Informer）预测未来需求，并输出置信区间（如“下周A产品需求量：1000±50件”）。

应用场景：制造业与零售业的精准补货 以某省级电网公司为例，其需预测全省10万+电表的故障率与更换需求。

部署RPA+大模型后，系统实现： 动态调整：结合天气数据（如“夏季高温导致老旧电表过载”）与历史故障记录，大模型预测某区域电表故障率将上升20%，RPA自动触发备货流程； 供应商协同：RPA将预测结果推送至供应商系统，指导其调整生产计划。

例如，若预测某型号电表需求增加，供应商可提前备料，将交货周期从15天缩短至7天； 库存优化：系统根据预测结果建议安全库存阈值。

某零售企业部署后，库存周转率提升25%，缺货率下降40%。

行业价值：从“被动响应”到“主动预防” 传统供应链管理依赖“订单驱动”，而RPA+大模型使企业具备“预测驱动”能力： 成本节约：某汽车制造商通过精准预测零部件需求，年减少库存积压成本1.2亿元； 风险降低：2023年某地区洪灾导致物流中断，某食品企业因提前通过AI预测调整库存，避免了3000万元损失； 效率提升：某快消品牌将需求预测周期从每月1次缩短至每日1次，决策响应速度提升90%。

未来趋势：从“企业内部”到“全产业链协同” 当前技术主要优化企业自身供应链，下一步将向上下游延伸。

例如，RPA可自动抓取供应商产能数据，大模型预测其交付风险，并触发替代供应商搜索流程。

某电子企业试点后，供应链韧性评分提升30%，断供风险降低50%。