專題：2026精益數字化創新大會暨精益數智化轉型創新生態博覽會

近日，CMIF2026精益數字化創新大會平行專場——AI採購與供應鏈專場成功舉辦。本次專場以「AI驅動韌性增長，重塑供應鏈的未來競爭力」為主題，由愛波瑞集團高級諮詢顧問鄭輝擔任主持人，匯聚行業協會專家、製造企業高管、供應鏈領域實踐者，圍繞供應鏈韌性建設、精益與AI融合落地、數字化質量管控等議題展開深度分享，為中國製造供應鏈轉型升級輸出可落地的實踐思路。

中國企業改革與發展研究會第一副會長劉明忠帶來開場致辭。他表示，當前製造業外部環境波動加劇，供應鏈韌性已經成為企業核心競爭要素。企業推進智能化升級不能盲目追逐技術熱點，要立足製造業現實業務根基，把管理體系建設放在前面，將AI技術與實體經濟業務場景深度結合，依託數字化手段打通供應鏈全鏈路，助力中國製造高質量發展。

愛波瑞科技合夥人路達介紹了愛波瑞GRIP供應鏈模型，同時結合國標GB/T 454032025《數字化供應鏈 成熟度模型》，講解工業AI規模化落地「一二五」方法論。在案例環節，他分享某ETO裝備製造企業端到端流程優化項目，通過重構訂單評審、計劃排產、物料齊套全鏈路協同，將合同準交率從76%提升至89%，交付周期由69天縮短至61天，計劃準時完工率實現52%到90%的跨越。此外還介紹石化行業班組智能看板實踐，依託離線HTML技術，在生產數據禁止上雲的安全約束下，讓普通班組人員無需代碼開發，實現成本數據自動匯總、異常識別、根因排序，解決基層看數難、分析難的痛點。

布勒中國副總裁、工廠體系負責人蒙彥東帶來《從精益到數智——布勒中國的探索與思考》主題分享。他梳理精益供應鏈七大核心要素，指出傳統精益模式下，企業普遍面臨部門牆、數據分散、供應商質量問題反覆、首樣認證周期長等現實瓶頸。他強調，數字化精益不是用系統替換精益管理，而是精益理念為內核，數字化工具做賦能。布勒搭建起SAP-MES-QMS-供應商端口四層數字化架構，通過供應商端口實現上游製造、質量數據線上上傳，打破供應商生產黑盒，把質量管控向前延伸至供應鏈上游，實現內外部供應鏈質量協同管控。

南順香港集團供應鏈總管付勝介紹集團在多基地佈局之下，通過需求預測、多源供應商策略平抑糧油原料的價格與供應風險；同時強調 AI 在快消供應鏈不能直接替代人的經驗，AI 更多用於銷量預測、庫存預警、批次追溯等重複性工作，採購與供應鏈人員要聚焦供應商協同、風險研判、異常處置等高價值工作。他還提出，消費端需求迭代變快，供應鏈需要由 「推式生產」 向需求拉動模式轉型，打通銷售、計劃、採購、倉儲鏈路，減少呆滯物料，保障食品安全的同時改善經營效益。

寶雞石油機械有限責任公司董興華博士立足重型油氣裝備 ETO 定製化製造場景做實踐分享。油氣裝備項目屬於典型的多品種小批量定製模式，物料種類龐雜，外協外購佔比高，供應鏈受項目周期波動影響巨大。董興華博士指出，重工裝備企業供應鏈最大痛點在於研發、採購、生產不同步，圖紙變更頻繁傳導至採購環節，造成採購返工、物料積壓、項目延期。他分享企業實踐，一方面強化技術與採購前置協同，在設計階段就引入採購介入，提前評估零部件供貨周期、供應商製造能力；另一方面依託數字化工具打通 BOM 變更、採購申請、供應商交付的數據鏈路，減少變更帶來的信息差。同時他提醒，重工行業推進 AI 採購落地切忌一步到位，優先解決物料齊套預警、供應商交付績效自動統計等剛需場景，循序漸進沉澱行業工藝知識，再拓展更高階智能應用。

上海中船三井造船柴油機有限公司採購部長楊聖傑和愛波瑞科技高級顧問崔也、圍繞船用大功率柴油機採購供應鏈建設展開分享。船舶動力裝備技術壁壘高，關鍵零部件供應鏈高度全球化，綠色低碳新規又帶來大量新型物料，供應鏈保供與合規壓力雙重加大。楊聖傑表示，船舶行業採購管理，既要保障主機生產交付，又要兼顧國產化替代、ESG 合規、船級社認證多重約束。他介紹企業推進的採購變革：建立分級分類供應商管理體系，針對核心關鍵件培育國內配套梯隊，降低單一外部供應鏈風險；把船級社認證、環保合規要求內嵌到採購准入、詢比價、合同全流程，實現合規管控前置。同時他談到，船舶行業大量非標零部件，標準化程度低，AI 應用存在天然障礙，企業優先把採購流程審批、供應商績效自動歸集等標準化環節數字化，再逐步沉澱零部件知識庫，支撐後續尋源與選型決策。

愛波瑞科技副總裁王月也參與本場專場交流，從諮詢服務視角，分享製造企業供應鏈數字化轉型的落地方法論，提醒企業轉型要立足現狀，先做流程梳理與知識沉澱，再部署數字化工具，避免重技術輕業務。

整場專場傳遞重要共識：供應鏈智能化建設，優先梳理端到端業務流程，沉澱業務知識與規則，再引入 AI 等數字化工具，避免技術與業務脫節。大量來自制造現場的真實案例，也為國內製造企業供應鏈韌性建設、數智化轉型提供寶貴參考。

整場專場傳遞重要共識：供應鏈智能化建設，優先梳理端到端業務流程，沉澱業務知識與規則，再引入AI等數字化工具，避免技術與業務脫節。大量來自制造現場的真實案例，也為國內製造企業供應鏈韌性建設、數智化轉型提供寶貴參考。

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