传统的手动调度方式已经无法满足需求，对于一些特殊场景，如仓储、配送、生产等环节，人工调度往往存在效率低下和容易产生误差的问题。为了实现供应链的高效调度和优化，本研究旨在通过识别用户的语音指令，自动分析、理解和解释这些指令，并将其转化为可执行的供应链调度操作。采用自然语言处理技术和语音识别技术，并通过数据集训练和深度学习方法来改善识别性能。以期能够提高供应链调度的效率与准确性，促进供应链管理的智能化和自动化发展。