近期，美国国防后勤局正在开发一款人工智能工具，以提升供应链韧性和效率，强化对作战人员的后勤支撑。该工具上线部署后，将通过评估供应链各环节的风险，分析供应商表现并预测潜在挑战；衡量战时供应链的应急响应能力，改进采购流程；优化燃料等关键物资的运输管理，提高决策速度，全面提升国防后勤局供应链风险管控能力和应对高端冲突的决策能力。

　　新版战略规划提出人工智能应用要求。2024年9月，美国防后勤局发布《美国防后勤局转型：行动号召（2025-2030战略计划）》（以下简称《战略计划》），强调国防后勤局需要加j9.com官网速数字化转型，改变交付模式，应对国防部和各军种需求。《战略计划》明确提出，充分利用人工智能技术优化后勤需求预测分析，对供应链进行风险评估，确定潜在影响，制定风险缓解策略，提高端到端供应链的可视性，并整合流程以提高后勤韧性和敏捷性。

　　国防后勤局供应商数量不断下降。美国防后勤局拥有庞大的全球供应链体系，覆盖美国46个州和全球28个国家（地区），包括从原材料供应到产品的采购、分发和处理一系列环节。近年来，美国防后勤局供应商正在逐年减少，从2016年的12000多家缩减到2024年的8000家左右，其中小型企业占比约80%。从2024年的数据来看，与美国国防后勤局合作的小型供应商数量下降了20%以上，严重影响了美国国防后勤局的关键物资供应。为次，美国防后勤局意图通过人工智能工具对各行业领域进行盈亏分析，辅助其评估风险并精准确定未来投资的优先顺序。

　　目前，人工智能已经为整个国防后勤局的决策提供支持，截至2025年初，已有超过55种模型用于后勤需求预测与规划、供应链风险管理、全链条溯源等工作，超200个案例在探索人工智能如何提高数据分析效率。

　　2024年6月，美国防后勤局成立人工智能卓越中心，确保人工智能工具运用的安全性和可靠集成。该机构已为美国防后勤局构建多套风险评估模型。一是供应商可信度筛查模型。美国防后勤局利用人工智能工具处理分析全球供应商的公开数据、诉讼记录及社交媒体动态等，建立供应商可信度筛查模型，通过模型识别分析用于识别提供假冒、不合格或价格过高商品的供应商，分析结果还可用于帮助起诉危害供应链安全的供应商。二是动态后勤需求预测模型。美国防后勤局长期探索使用机器学习和自主技术等先进工具实现后勤需求预测。当前，人工智能卓越中心正在寻求利用人工智能算法优化后勤需求预测分析流程，提升资源需求预测的准确性。此外，美国防后勤局运用强化学习算法大幅降低武器装备部件的库存冗余率，防止缺货与库存积压、降低库存成本，在需要时保持供应。

　　美国防后勤局依托人工智能技术，实现战场需求的实时感知与产能动态调整。一是实现智能物流跟踪。美国防后勤局正探索将人工智能与物联网传感器结合，利用人工智能算法制定最佳物流方案，实现自动提供物资最佳获取地点、最佳运输路线以及战区内最佳送达地点，确保关键物资精准投送，提升战区应急补给响应速度，满足强对抗环境下高端冲突的补给需求。二是优化战场物资保障。美国防后勤局利用机器学习技术分析历史战场物资消耗数据，结合当前及未来的部队部署和作战环境数据，精准预测战区对燃料、弹药、医疗用品等物资的需求，避免关键物资短缺，提升战区应急补给的响应速度。三是提升财务审计效率。随着财务报告要求的日益复杂和需要管理的大量数据，美国防后勤局正寻求人工智能方法优化财务报告与审计流程，提升审计效率和质量，解决高昂的时间和人力成本问题。

　　美国防后勤局的人工智能实践不仅是一次技术升级，可能会对全球国防供应链管理模式产生深远影响。未来，更多国家可能会借鉴其做法，供应链管理将更加智能、高效、精准和安全，推动全球国防供应链数字化转型。

　　人工智能用于国防供应链管理，标志着现代军事后勤管理进入了一个新的阶段。通过人工智能技术的应用，美国防后勤局能够更准确地预测供应链风险，并提前制定应对措施，使美军在面对突发供应链问题时具备更强的应变能力，确保关键物资能够按时交付，从而提升了国防供应链的灵活性、适应性和战时后勤保障能力。

　　人工智能技术的核心优势在于其强大的数据分析能力。美国防后勤局通过人工智能工具处理大量的供应链数据，优化库存管理和物流配送，提高了后勤管理的智能化水平。未来的供应链管理将更加依赖于数据驱动的决策模式，而人工干预的比重将逐步降低。

　　人工智能在优化供应链的同时，也带来了新的安全挑战。例如，供应链数据的集中化处理可能成为黑客攻击的目标。此外，人工智能算法的决策透明度问题也需要关注，以避免决策失误带来的连锁反应。因此，在推动人工智能应用的同时，还需要加强供应链网络安全防护，确保系统的稳定性和安全性。

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