Heineken USA
配送与运输供应链Agent
Palantir
消费品/食品
典型Forward Deployed
标准案例｜可参考但仍有缺口
A级证据
生产级
A
证据等级
Heineken USA：配送与运输供应链Agent
证据等级衡量“能否定位和复核来源”，不评价厂商披露是否经过第三方审计。
标准案例｜可参考但仍有缺口
9 / 12
业务背景1 / 2
改造流程1 / 2
技术工作流2 / 2
人机与治理1 / 2
量化结果2 / 2
来源定位2 / 2
仍可补强：业务背景、改造流程、人机与治理
业务问题
配送、运输与供应链计划需要处理复杂约束，旧方式开发周期长。
解决方案
用Foundry/AIP把订单、物流、配送约束和运营规则组合成AI驱动的供应链工作流与Agent。
技术架构与生产工作流
Step 01
ERP/WMS/TMS/订单/库存/产能等多源数据
→
Step 02
Foundry数据管道统一口径并映射到Ontology
→
Step 03
规则/优化模型/AIP识别风险、约束与候选动作
→
Step 04
运营工作台按业务影响排序建议
→
Step 05
Human-in-the-loop确认或修改
→
Step 06
Action写回业务系统，结果沉淀为下一轮上下文
关键技术与基础设施组件
FoundryAIP AgentsOntology物流/订单数据优化与规则
人机分工与责任边界
供应链人员审核异常、优先级和实际调度动作。
FDE 动作拆解
- 和物流与配送一线团队共同走完整流程，找出真正需要决策而不是展示数据的节点
- 把分散数据源、权限和业务术语整理成统一可操作的Ontology
- 将业务规则、优化模型、LLM和传统软件按可靠性边界组合，而不是让LLM包办
- 把建议直接嵌入现有操作工作台，并设计批准、驳回、升级和写回Action
- 用业务KPI验收并根据真实反馈继续改Ontology、规则和自动化
可迁移复用的落地方法论
- 先把业务对象、关系、状态和Action建模清楚，再谈Agent
- 建议必须进入可执行工作流，否则只是另一张仪表盘
- 高价值部署往往是数据整合 + 规则/优化 + AI + Human-in-the-loop的组合
- 持续把执行结果写回，才能形成可积累的运营记忆
业务成效与交付成果
AIPCon公开称团队用3个月构建出过去花3年才完成的能力。
证据边界与核验记录
- 官方Business Update明确披露3个月对比3年的建设周期；具体Agent编排未公开。
- 来源可直接定位到该案例；数值仍属于来源方披露，不代表独立审计。