AI赋能采购与仓储：构建智能采购、仓储优化与落地推进体系

AI趋势与转型逻辑需要明确判断口径，AI技术发展趋势负责组织练习，AI发展阶段用于课后复盘

1天 税务管理
授课讲师： 韩华明 · 制造业降本增效与供应链改善专家
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课程大纲

AI趋势与转型逻辑

一、AI技术发展趋势
  • 1. AI发展阶段
  • 1. 信息化阶段
  • 2. 数字化阶段
  • 3. 智能化阶段
  • 2. 大模型技术突破
  • 1. 生成式AI
  • 2. 多模态能力
  • 3. 自动化决策
二、AI对企业经营的影响
  • 1. 效率提升
  • 1. 自动化替代
  • 2. 流程提效
  • 2. 成本优化
  • 1. 采购优化
  • 2. 库存优化
  • 3. 管理升级
  • 1. 数据驱动决策
  • 2. 风险预警
三、国企数字化转型现实问题
  • 1. 数据基础薄弱
  • 2. 系统相互割裂
  • 3. 应用场景不清
  • 案例分析：央企采购与仓储数字化转型路径

采购应用场景识别

一、采购业务典型痛点
  • 1. 供应商管理难
  • 2. 价格波动大
  • 3. 采购决策依赖经验
二、AI采购应用
  • 1：供应商筛选与评估
  • 1. 信用分析
  • 2. 历史数据分析
  • 2. 智能比价
  • 1. 价格趋势预测
  • 2. 最优采购策略
  • 3. 合同风险识别
  • 1. 合同条款分析
  • 2. 风险提示
三、AI采购应用
  • 1：智能采购系统
  • 2. 自动询价系统
  • 3. 风险预警系统
  • 案例拆解：AI在大宗采购中的应用

仓储应用场景优化

一、仓储管理典型痛点
  • 1. 库存不准确
  • 2. 周转率低
  • 3. 人工依赖高
二、AI仓储应用
  • 1：库存预测
  • 1. 需求预测
  • 2. 安全库存计算
  • 2. 仓储优化
  • 1. 库位优化
  • 2. 路径优化
  • 3. 异常预警
  • 1. 库存异常
  • 2. 滞销预警
三、AI仓储应用
  • 1：智能仓储系统
  • 2. 自动补货系统
  • 案例分析：智能仓储系统应用

企业AI落地路径

一、AI落地三个阶段
  • 1. 工具应用阶段
  • 2. 流程优化阶段
  • 3. 智能决策阶段
二、企业推进AI关键要素
  • 1. 数据基础
  • 2. 业务流程
  • 3. 组织能力
三、国企落地AI注意事项
  • 1. 合规要求
  • 2. 数据安全
  • 3. 系统集成
  • 案例分析：国企AI应用落地路径

行动方案设计

一、企业现状讨论
  • 1. 当前问题
  • 2. 核心短板
二、AI应用方向识别
  • 1. 优先应用
  • 2：可落地项目
三、行动计划制定
  • 1. 短期行动（3个月）
  • 2. 中期行动（6个月）
  • 3. 长期行动（1年）
  • 小组
  • 讨论：企业AI应用路线图设计
  • 课程总结与互动答疑
  • 1. 回顾AI赋能采购与仓储数字化升级的课程主线
  • 2. 总结采购与仓储典型应用场景及落地关键条件
  • 3. 结合企业实际交流优先场景和分阶段推进思路
  • 4. 解答学员在AI应用与数字化升级中的实际疑问

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

  • 看清应用逻辑：系统理解AI与大模型的发展趋势，以及企业由信息化走向智能化的基本逻辑
  • 识别采购场景：掌握供应商筛选、智能比价、合同风险识别等采购应用方向
  • 掌握仓储应用：理解库存预测、库位与路径优化、异常预警和自动补货等典型场景
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  • 设计落地路径：识别数据、流程、组织、合规、安全和系统集成等关键条件与短板
  • 形成行动方案：输出企业AI应用方向、优先场景和分阶段推进路径，促进管理层形成共识

课程背景与交付信息

人工智能特别是大模型技术正在加速进入企业管理与运营环节，推动企业由信息化、数字化向智能化升级。采购与仓储直接关系供应保障、采购成本、库存水平、资金占用和经营风险，但不少企业仍面临AI认知停留在概念层、应用场景不清、数据基础薄弱、业务系统割裂以及管理层难以形成推进共识等问题。若不能把AI能力与采购、仓储流程真正结合，技术投入很容易停留在工具尝试，难以形成可持续的业务改善

本课程以统一认知、识别场景、规划路径、形成行动为主线，从AI发展趋势与企业转型逻辑切入，系统梳理AI在供应商筛选、智能比价、合同风险识别、库存预测、库位与路径优化、异常预警等场景中的应用，并结合案例拆解、场景演示和小组研讨，帮助管理层识别企业当前短板，明确优先应用方向，形成采购与仓储数字化升级的初步行动方案

课程时间

1天

授课方式

框架讲授、案例拆解、场景演示、小组研讨。 课程模型：AI赋能采购与仓储五步落地模型

课程内容重点

01AI趋势与转型逻辑
02AI技术发展趋势
03AI发展阶段
04信息化阶段
05数字化阶段

讲师介绍

韩华明 讲师头像

韩华明

制造业降本增效与供应链改善专家

30年知名制造企业供应链高管，曾任艾默生、宜家、博世及21克科技高管。擅长制造业降本增效、全球供应链布局及AI赋能供应链，累计创造经济效益超5亿元，提供可落地的全场景供应链精益管理与数字化经营解决方案。可结合企业全球化与跨国运营方向补充授课视角，聚焦Global Supply Chain & Cro

制造业汽车行业家居行业工业品电子半导体跨境电商
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能采购与仓储：构建智能采购、仓储优化与落地推进体系》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1天（6小时）。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用框架讲授、案例拆解、场景演示、小组研讨。 课程模型：AI赋能采购与仓储五步落地模型，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配