ScottsMiracle-Gro 如何依靠 AI 节省 1.5 亿美元：传统行业数字化转型的经验教训

数字化转型正在重塑最传统的行业。ScottsMiracle-Gro，一家拥有 150 年历史的消费品公司，就是一个典型案例。通过将_人工智能_与流程现代化和数字化知识管理相结合，该公司据称实现了1.5 亿美元的节省。本文分析了其实施的方法——如_供应链优化、对话式智能体、可解释 AI 及无代码工具_——并评估了这些方法在其他传统行业的可复制性。

🌱 从土壤到系统：数据如今与泥土同等重要。

业务流程现代化与 AI：激活工业传承 🏭

ScottsMiracle-Gro 的实践表明，数字化转型并非科技企业的专属。主要举措包括：

• 数字化孤岛式业务知识
  将历史流程文档和专家隐性知识数字化、结构化，并通过升级的知识管理系统实现访问。
• 数字与 AI 卓越中心
  组建了涵盖业务、IT 和数据科学的多学科团队——加速研发与部署，同时确保业务目标一致。
• 集成无代码/低代码平台
  让业务部门能够快速试验、原型开发和调整数字化解决方案，缩短价值实现周期。

传统挑战	数字化方法
流程碎片化	统一、数字化的流程
部门/隐性知识	集中化知识平台
适应周期缓慢	通过无/低代码实现迭代 MVP

结果： 业务痛点与数字化解决方案的对接速度大幅提升。

AI 应用场景：供应链、客户服务与市场营销 🤖

请提供您希望我分析并用 Mermaid 图增强的内容。

1. 供应链优化
通过部署_计算机视觉_解决方案和预测分析，公司提升了需求预测和库存管理能力。AI 赋能的供应商网络可视化带来了更精准的订单量和库存减少，显著节约了成本。

2. 专业对话式智能体
AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手为内部团队及客户提供专业指导。这些系统处理常见咨询、故障排查和知识检索，让人类专家能够专注于更高价值的任务。

3. 可解释 AI 赋能客户洞察
将可解释 AI 技术集成到市场分析中。团队不仅能了解 AI 的推荐，还能理解其原因，有助于合规和建立信任——同时以可衡量的方式优化未来营销活动。

协同效应： 这些应用的结合揭示了流程间的相互依赖，实现了从补货到客户互动的端到端自动化。

无代码/低代码平台在加速 AI 集成中的作用 ⚡

传统行业在数字化转型中常因资源有限和业务需求变化快而遇到瓶颈。无代码/低代码平台带来了：

• 业务应用与流程的快速原型开发
• 先进 AI 模型的简化集成——无需大量编程
• 业务专家直接参与，减少与 IT 部门的沟通障碍

这种方式推动了持续迭代改进，最小化运营中断，减少 IT 积压。

方法论洞见：确保采纳与负责任的 AI 应用 🔍

成功转型不仅依赖技术，更取决于变革管理。经验包括：

• 可解释 AI 增强透明度
  清晰解释 AI 输出，降低一线团队阻力与合规风险。
• 持续数字化知识
  不断更新，确保一线经验反哺未来流程改进。
• 基于角色的技能提升与支持
  员工获得针对新工具和决策支持系统的专项培训——不仅限于技术岗位。

预见并解决人的因素，是持续收益的关键。

传统行业的运营建议 🛠️

1. 从知识梳理开始。 在启动 AI 项目前，识别并数字化关键业务专长。
2. 用低/无代码平台试点，实现快速 ROI。 聚焦跨部门的流程瓶颈。
3. 优先考虑可解释性。 选择支持人工监督和干预的 AI 工具。
4. 建立跨职能卓越中心。 保障流程负责人、IT 与数据专家的持续对话。
5. 平衡自动化与员工赋能。 帮助团队适应新型数字化工作流程。

关键要点总结

• AI 带来的节省离不开流程再造和持续知识管理。
• 可解释 AI 和无代码平台有助于在复杂传统环境中推动采纳。
• 跨职能团队和试点驱动的迭代提升运营效率。
• 透明、实时更新的知识平台确保变革可持续。
• 传统行业可通过调整方法论（而非仅仅技术）复制这些成果。