9月25日，主題為“Enjoy AI”的JDDiscovery-2025京東全球科技探索者大會（以下簡稱JDD）在北京舉行。京東工業發布行業首個工業供應鏈大模型 JoyIndustrial，為讓大模型能力在更多產業細分場景中落地，京東工業同步打造商品治理、供需匹配、伴隨出海三大深度應用智能體，構建“大模型+場景”的實用化生態。
行業首個供應鏈大模型JoyIndustrial，依托京東長期服務工業產業所沉淀的超5710萬工業品SKU數據，與超40個細分行業實踐積累訓練而成，服務超1萬家重點工業企業。其核心價值直指工業領域“成本高、效率低”的痛點，通過深度行業洞察和專業積累，用精準的智能決策與流程優化實現供應鏈成本的實質性降低與運營效率的倍數級提升。
在大模型技術落地方向上，京東工業采用數據合成方式解決工業領域行業知識碎片等問題，結合多任務后訓練、模型蒸餾等技術解決復雜場景解決率低的問題，在專業性、可靠性和經濟性等方向上持續優化，致力于追求領域大模型“體驗、成本、效率”的最優化配置。
商品標準化是工業供應鏈的基石，京東工業推出“工品查”，作為行業首個基于千萬商品知識庫自研的AI商品與物料治理中樞，以京東工業統一數據標準為底座，構建起15個AI智能體矩陣，具備內生多模態理解與交互能力，覆蓋物料標準化、同品識別、類目映射、屬性規范、主圖合規、規格識別等20個核心場景，形成企業物料商品治理新范式，將十萬級治理由“月級”壓縮至“小時級”，人效提升10倍以上，沉淀可運營的數據資產。以某能源央企為例，工品查通過原子化能力自由組合編排，快速搭建與其流程深度契合的專屬方案，峰值并行處理百萬級SKU，自動完成人工難以承載的同品聚類、批量審核與屬性補全，實現從“人治”向“數智”的躍遷，在確保質量與合規的同時顯著降低人力成本逾一半。
面對企業在備品備件管理中普遍存在的“庫存積壓”和“過度運維”兩大難點，京東工業基于京備云推出工業設備數智運維一體化供應鏈解決方案，通過連接設備和庫存，實時感知設備狀態，預測設備故障和備件需求，幫助企業精準管控品類需求計劃，大幅壓降庫存水位，實現“少而不缺”，另一方面通過AI算法實現精準運維和備件調度，避免運維過程中的無效浪費。例如，京東工業在分布式光伏領域，利用設備狀態監測和人工智能技術，打造損失分析、故障分析、智能運維預測等能力，將設備管理從“被動維修”向“主動健康管理”轉型，根據不同等級的故障優化備品備件和工單調度，實現工單響應時效提升約34%。并依托京東工業覆蓋90%以上的備品備件品類及強大的倉儲物流等能力實現客戶常規備件“零庫存”，同時提升備品備件供應時效32%。
當前出海環境復雜多變，傳統模式難以應對新供應鏈挑戰，需以數智化供應鏈實現“謀定而后動”。京東工業提出2-4-3全球供應鏈一體化解決方案，通過全球商品和履約兩個一站式能力，基于商品、采購、履約和運營的數智化能力，針對不同出海階段的客戶提供保供、降本和托管的解決方案。本地化與前瞻性的供應鏈準備是出海成功的核心，京東工業建立“本土化服務”的核心能力，通過數智化能力與全球布局，助力企業高效出海。
以伴隨出海場景為例，用戶只需通過簡潔的對話界面提出需求，關務代理智能體即可自動解析任務，將復雜的認證需求分解，提供從商品參數分析、政策條款匹配到尋源建議的一站式解決方案，關務評估實現準實時響應，人力成本降低逾一半。
轉自：日照新聞網
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