连锁经营AI数字化转型｜熵海领航AI CEO获评AI应用优秀实践

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近日， 熵海领航「连锁经营 · 企业数字化AI CEO」项目，经2026第二届上海AI应用生态大会组委会评审，从全国众多参评案例中脱颖而出，获评优秀实践。 项目面向连锁经营，将AI用于供应链分析、商品上新和门店服务等，帮助总部与门店更高效地协同。

本次案例征集聚焦AI与实体经济深度融合， 从技术创新性、商业落地价值、行业示范效应和社会价值四个维度展开评审 ，关注AI应用的实际成效与推广价值。

我们也借这个机会，与大家分享下AI CEO如何在连锁经营场景中连接总部与门店。

01处理一个问题 ， 先把信息找齐

在这个项目中，商品、订单、仓储、采购和门店运营等业务各有系统。它们分别记录着企业经营的一部分，但一次跨部门的判断，常常需要同时用到几套系统的信息。

以库存为例，看见一个数字，还需要知道它对应哪种商品、哪个仓库，采用什么统计口径。假如同一种商品在不同系统中使用不同编号，就要先完成对应，才能继续分析。业务人员处理这些问题需要时间，AI也需要清楚这些关系，才能给出有用的回答。

因此，我们先接入分散的数据，统一指标口径，梳理商品、门店、仓库和订单之间的关系。这里用到的“本体模型”，可以理解为供系统使用的一份业务说明书：数据分别代表什么，彼此如何关联，判断时需要遵循哪些规则，都要交代清楚。

构建好“本体模型”，后续的查询和分析才能建立在一致的信息上。供应链团队关注库存与需求，门店查询订单和供应情况，使用的数据需要能够相互对应。

02看见缺货后 ， AI还能做哪些事

信息齐了，接下来要分析原因、安排处理。对于供应链团队来说，既要了解全国的整体供应情况，也要能找到具体仓库、门店和物料的问题。商品上新时，还需要提前关注核心物料，测算补货安排。

在项目中，我们建设了覆盖全国、分仓及门店的供应链满足率看板，帮助团队查看供应能否满足需求，并提供缺货原因分析和补货决策辅助。针对新品与核心物料，我们还建立了监控、预警和推演能力，为上新准备提供数据依据。

这些应用对应着AI CEO的一项核心能力：结合企业数据和业务规则，帮助团队了解发生了什么、为什么发生，以及下一步可以怎样处理。

AI CEO是熵海领航的企业级AI产品，承担经营决策大脑与人机协作指挥中枢的角色。它持续关注核心指标，发现问题后开展分析、形成建议，再把任务分发给相应的人员或专业AI Agent。Agent可以理解为岗位上的AI助手，承接具体任务；涉及关键取舍时，由业务负责人作出决定。

在这次实践中，供应链看板、缺货分析和补货辅助减少了日常数据整理与分析负担， 帮助供应链团队精力释放，节约数万小时的管理时间。人员可以将更多时间放在业务判断和协调上，不必反复从各处收集、拼接信息。

03门店需要答案 ， 总部也需要减少重复查询

总部能够看到经营数据，门店也需要方便地获取与自己有关的信息。遇到订单或供应问题，一线人员往往要联系订单、客服、物流等部门。查询经过的环节多，门店需要等待，相关团队也会持续投入人员处理这些需求。

我们在项目中建设了门店AI助手，围绕订单与供应链问题提供智能问答。门店可以通过这个入口查询业务信息，缩短与总部相关部门之间的信息获取链路。

门店AI助手上线后，门店管理及订单客服相关部门人效提升一倍以上，供应链响应速度从小时级提升至秒级，门店满意度大幅度提升。

对门店而言，可以更及时地获得支持；对总部团队而言，减少了重复查询的负担，腾出精力处理需要人员判断和协调的事项。

这也是专业Agent在AI CEO产品体系中的作用。它们贴近具体岗位，让企业积累的数据和业务知识能够被一线人员直接使用。

04让分析结果 ， 进入日常工作

从供应链分析到门店问答，企业AI应用涉及多个环节。数据需要有人整理，业务规则需要梳理，分析结果需要交给合适的岗位处理，执行之后还需要跟进效果。熵海领航在项目中的工作，就是把这些环节逐步衔接起来。

AI CEO的产品体系也按这样的分工展开：数据基座提供业务信息和规则，AI CEO负责监控、判断与任务分发，专业Agent承接标准化工作，负责人把握关键决策。执行结果回到系统后，可以继续用于后续分析和调整。在本次连锁经营实践中，我们围绕供应链、新品物料和门店服务，逐步推进相关能力的应用。

此次入选，是这项实践的一次阶段性记录。连锁经营也是AI CEO的应用场景之一，数据分散、跨部门查询和决策执行衔接的问题，同样存在于许多企业的日常工作中。

我们希望通过这个案例，让企业更容易理解AI可以从哪里开始：从一项反复发生的查询、一次需要多方信息的判断入手，把相关数据和工作流程理清，让AI在其中承担明确的任务。