何时应在供应链的数字化制造中使用大型语言模型？

When to use large language models for digital manufacturing in supply chains?

大型语言模型（LLM）的出现为制造业和供应链运营带来了数字化转型机遇，能够提升决策效率并实现制造流程自动化。本文通过定量分析探讨了LLM的价值，并揭示了供应链中LLM的应用决策机制。我们构建了一个包含单一供应商和制造商的简化模型，分别考察传统人工操作模式与LLM部署模式下的运行效果。在两种模型下，我们通过分析比较运营绩效与经济效益，明确了采用LLM的最佳时机；同时明确了LLM对供应商、制造商及消费者均产生效益的具体条件——值得注意的是，供应商与制造商从LLM应用中获益的临界条件完全一致。此外，我们进一步扩展基础模型，探究了影响LLM采用决策的其他经济因素，包括LLM许可协议、成本分摊机制下的部署方式、政府扶持政策以及固定售价等因素。研究结果表明：LLM定制化能通过使其能力更契合企业具体运营场景来促进采用；在成本分摊机制下，通过合理分配部署成本可找到最大化LLM采用概率的最佳比例；政府扶持政策显著降低了LLM应用的门槛。最后，本文为供应链中的LLM部署提供了具有实践价值的管理启示。

该研究由深圳大学、香港大学合作完成，成果发表在工程技术类运筹学与管理科学的国际期刊《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS》，该期刊2026年5月期刊影响因子为10.46，属于SCI中科院一区TOP期刊。学院助理教授谭冰清老师为论文第一作者。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.tre.2026.104704