外部公开案例，非衍谷交付
Fujitsu · 预测、库存与告警
来源披露≠独立审计；编辑分析不等于客户确认。A级仅表示可定位到案例级来源，详细度不是成功评分。请先阅读下方字段分析边界；未公开细节不可当作已实施事实。
字段分析边界
- 业务问题依据
- 基于公开材料概括
- 解决方案
- 基于公开材料概括
- 技术工作流
- 公开信息与编辑推演混合
- FDE 行动（请结合分析边界）
- FDE视角编辑推演
- 结果（来源方披露）
- 厂商或客户披露
业务问题
运营数据与机器学习能力分散，难以直接进入日常运营。解决方案
把Foundry数据集成能力与Fujitsu ML结合，构建告警、需求预测和库存控制。技术工作流
- ERP/WMS/订单/库存/供应商/约束数据
- 统一实体与业务口径
- 预测/优化/LLM识别异常与候选动作
- 规则与优化器计算可行方案
- 业务人员确认高影响动作
- 执行结果回写并更新库存/订单状态
技术组件
- ERP/WMS数据
- 语义/实体层
- 预测/优化算法
- LLM/AIP
- 规则引擎
- 业务工作台
人工责任与复核
运营人员使用预测和告警做决策。FDE 行动（请结合分析边界）
- 和计划/采购/调度人员一起定义真正的决策单位和约束
- 统一SKU、工厂、订单、供应商等实体口径
- 把“看报表”改成“识别异常→给动作→执行”的闭环
- 用财务影响/服务水平给建议排序
- 把人工采纳/拒绝原因反馈给系统
结果（来源方披露）
公开称3个月实现约$9M年化成本降低。核验说明
- 公开资料确认业务流程；技术组件为基于公开描述的架构抽象
- 当前链接为官方汇总入口，尚需补充可直接定位该案例的深链接或页码。
未公开 / 仍有缺口
- 业务背景
- 改造流程
- 人机与治理
- 来源可定位性
可迁移方法
- 先选高频、高成本、可验证的窄流程
- 能用确定性工具验证的步骤，不让模型自评
- 高风险动作保留人工责任
- 把每次人工修正变成后续可检索的上下文/规则
来源账本
- 标题
- Fujitsu：预测、库存与告警
- 发布方
- Palantir
- 来源类型
- 厂商官方客户材料
- 可定位性
- 汇总页或多案例报告
- 结论披露方
- 厂商或客户公开披露
- 已记录独立核验
- 否
- 源库查阅日期
- 2026-09-19
补充来源
未补充记录证据说明
公开资料确认业务流程；技术组件为基于公开描述的架构抽象编辑摘要
这个案例的关键不是单点使用AI，而是把“预测、库存与告警”重构成可执行、可验证、有人类责任边界的生产工作流。详细度六维评分（各 0–2）
- 业务背景
- 1
- 改造流程
- 1
- 技术工作流
- 2
- 人机与治理
- 0
- 量化结果
- 2
- 来源可定位性
- 1
原始案例 ID
palantir-012来源分类
Palantir企业 / 组织
Fujitsu行业
科技/制造业务场景
预测、库存与告警FDE 标记
典型Forward Deployed成熟度说明
生产级主来源
https://www.palantir.com/new-homepage/ ↗一级行业
制造与工业成熟度阶段
已上线FDE 关系
典型前向部署模式证据等级
B证据等级说明
B级｜官方汇总来源详细度评分（满分 12）
7详细度分组
standard详细度说明
标准案例｜可参考但仍有缺口编辑数据：guminghao-avi contributors，MIT。导入 2026-10-02；源版本 ef550123。版权与许可证 · 原案例库。以上保留来源与证据限定，不构成衍谷效果承诺。