适合对象

企业董事长、总经理及副总经理等高层管理者、采购总监、供应链总监及相关职能部门负责人、智慧产业相关人士及数字化转型推进者、希望利用AI技术优化供应链效率的中高层管理人员

课程定位与主要问题

传统供应链依赖事后检测，缺乏对断货、质量异常及物流风险的预测与预防能力供应商数据分散且非结构化，难以构建精准的供应商画像并进行有效的风险管控大宗物料采购缺乏基于市场波动与多维数据的智能决策支持，谈判成本高且周期长跨境物流与复杂运输场景中，路径规划与拥堵规避依赖人工经验，导致交付延误与成本高昂供应链全流程数据孤岛严重，缺乏统一的知识图谱与数据治理体系，阻碍智能化转型面对海量互联网信息与内部业务数据，缺乏高效工具进行情报搜集、合同生成及报告撰写

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕第一章 AI赋能采购供应链管理概论校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：第二章 AI在采购供应链的场景应用…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：第三章 AI赋能制造业的应用实践与…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

随着工业4.0时代的到来，人工智能技术正深刻改变制造业的采购供应链管理体系。通过机器学习、计算机视觉和物联网等技术的深度融合，AI不仅实现了采购供应链检测效率的指数级提升，更构建起覆盖产品全生命周期的智能质控网络

传统供应链管理模式正面临重构，AI助力管理从事后检测走向预测与预防。课程基于业务+AI=价值与数据+AI=价值的双轮驱动路线，探讨如何利用AI技术体系解决供应链中的断货、库存积压、物流延误及合规风险等核心痛点

当前企业亟需理解AI大模型、知识图谱及数字孪生等前沿技术在具体场景中的落地方法。本课程通过剖析特斯拉、SHEIN、大众集团等企业的实战案例，揭示AI如何赋能需求感知、供应商管理、物流优化及谈判策略生成，为企业数字化升级提供可复制的实践指南

课程时间

7天

授课方式

线下授课

课程内容重点

01第一章 AI赋能采购供应链管理概论

02第二章 AI在采购供应链的场景应用与实践

03第三章 AI赋能制造业的应用实践与进阶

课程大纲

第一章 AI赋能采购供应链管理概论

AI重塑供应链的核心逻辑

工业4.0时代AI在制造业采购供应链中的角色演变
AI路线解析：业务+AI=价值与数据+AI=价值
采购供应链知识图谱与可解释性AI的融合
管理范式转变：从事后检测走向预测-预防管理
AI重构采购供应链管理的三大维度：检测、预测、决策

AI技术体系与基础架构

AI大模型分类：通用大模型与专业大模型
AI基础架构详解：基础层、训练算法模型与框架
机器学习与深度学习在数据分析参数择优中的应用
计算机视觉：基于图像和视频的供应链与人员管理
自然语言处理：知识管理与设备故障诊断
工业大模型：泛化能力平台与多任务场景支持

AI基石：数据治理与平台搭建

数据治理演进：从交互到数据消费
数据管理的5层架构与企业数据源管理
数据平台选择策略与集成Deepseek部署管理
AI决策基础：知识库搭建与AI驯化平台作用
算法管理与AI驯化流程
案例：明泰铝业平台的架构与技术详情分析

第二章 AI在采购供应链的场景应用与实践

智能决策与供应商风险管理

采购供应链图谱与多模态识别（文字+图像）应用
基于NLP的供应链舆情搜集、情报分析与风险管控
知识图谱构建：供应商风险管理因子提取
数字孪生模拟断货管理与多目标运输路线规划
区块链在合同风险管控中的应用
案例：特斯拉全球锂矿采购智能决策，降低采购成本18%
案例：电子元器件供应商画像与手机零部件分级管理
成效分析：交货准时率提升至99.2%，索赔减少37%

需求感知与物流优化标杆案例

宝洁：端到端需求感知系统，深度学习解析零售与气象数据
成效：预测误差小于9%，库存周转率提高22%
卡特彼勒：重工设备物流优化，数字孪生+强化学习规避拥堵
成效：物流成本降14%，交付延误减少62%
强生：医疗物资应急供应链，物联网+图神经网络实时预警
成效：温度超标事故下降91%，响应速度达分钟级
SHEIN柔性供应链：三层AI系统驱动日均万款设计与敏捷生产
成效：供应链周期压缩至7天，库存周转率提升3.8倍

自动化流程与智能采购辅助

RPA智能机器人在供应链自动化流程中的应用
IoT大集成供应链的智能追踪与智能齐套管理
供应链数字化检验：一次合格率提升与零缺陷工艺
供应链集中采购建议：大宗物料指数分析与AI决策依据
AI自动生成采购报告、谈判策略与最优解方案建模
供应商AI日常管理与供应链产品虚拟组装
供应链碳足迹智能计算与装备制造知识图谱构建

行业领军企业实践分享

华为：AI赋能采购谈判助手，芯片与精密器件策略生成
成效：降低采购成本12%，谈判周期缩短60%
小松集团：AI+区块链原材料追溯，矿山到工厂全程追踪
成效：原材料造假风险降低90%，客户信任度显著提升
波音公司：AI驱动航空供应链可视化，全球供应商数据整合
大众集团：全球采购供应链预测管控系统，减少断货33%
上汽宁德：基于IoT的AI供应链控制塔应用

第三章 AI赋能制造业的应用实践与进阶

智能终端与过程管控技术

从智能终端到预测型大模型：智能的4个等级
智能传感器与智能体在采购供应链控制中的应用
在线检测技术：传感器与AOI在尺寸及表面检测中的应用
基于模型+传感器的0缺陷数字化工艺（TECE）
视觉+AI终端对管理行为的管控应用
联合硬件与边缘计算：发现即处理的自我闭环智能体
集成算法的实时SPC统计与Cpk计算
案例：激光等在尺寸检验上的应用
案例：某企业通过视觉分析员工供应链行为

预测系统与数字化架构设计

基于全价值链的数据覆盖与采购供应链追溯
基于历史与现实数据的AI智能生产预测系统逻辑搭建
AI加持下的企业数字化架构设计
AI采购供应链管理基础与常见误解
当前AI应用面对的问题与挑战
赋能业务：AI应用的起点与推进路径
实施四步走：数据建基、场景试点、系统融合、组织升级

Deepseek等大模型工具实操练习

练习一：结合Deepseek进行新开发供应商资料搜集与整理
实操：生成汉德车桥合作风险提示报告（违规、财务等问题）
练习二：利用Deepseek进行CRM数据集成的直接导入
练习三：利用Deepseek进行供应链数据整理与分析
练习四：利用Deepseek辅助生成采购合同
练习五：结合Deepseek进行新供应商开发前期深度解析
实操：筛选宁波200公里范围内注塑零部件供应商并按性价比排名

讲师介绍

张忠新

人工智能AI与数字化实战专家

人工智能AI与数字化实战专家，曾任徐工汉云首席技术专家。擅长AI+工业互联网应用及数字化工厂规划，主持参与27个大型数字化工厂项目，致力于推动企业数字化转型与一线管理数字化赋能

制造业汽车行业医药医疗电力能源互联网科技

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能采购供应链管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

AI赋能采购供应链管理