专题：2026精益数字化创新大会暨精益数智化转型创新生态博览会
近日，CMIF2026精益数字化创新大会平行专场——AI采购与供应链专场成功举办。本次专场以“AI驱动韧性增长，重塑供应链的未来竞争力”为主题，由爱波瑞集团高级咨询顾问郑辉担任主持人，汇聚行业协会专家、制造企业高管、供应链领域实践者，围绕供应链韧性建设、精益与AI融合落地、数字化质量管控等议题展开深度分享，为中国制造供应链转型升级输出可落地的实践思路。
中国企业改革与发展研究会第一副会长刘明忠带来开场致辞。他表示，当前制造业外部环境波动加剧，供应链韧性已经成为企业核心竞争要素。企业推进智能化升级不能盲目追逐技术热点，要立足制造业现实业务根基，把管理体系建设放在前面，将AI技术与实体经济业务场景深度结合，依托数字化手段打通供应链全链路，助力中国制造高质量发展。
爱波瑞科技合伙人路达介绍了爱波瑞GRIP供应链模型，同时结合国标GB/T 45403 2025《数字化供应链 成熟度模型》，讲解工业AI规模化落地“一二五”方法论。在案例环节，他分享某ETO装备制造企业端到端流程优化项目，通过重构订单评审、计划排产、物料齐套全链路协同，将合同准交率从76%提升至89%，交付周期由69天缩短至61天，计划准时完工率实现52%到90%的跨越。此外还介绍石化行业班组智能看板实践，依托离线HTML技术，在生产数据禁止上云的安全约束下，让普通班组人员无需代码开发，实现成本数据自动汇总、异常识别、根因排序，解决基层看数难、分析难的痛点。
布勒中国副总裁、工厂体系负责人蒙彦东带来《从精益到数智——布勒中国的探索与思考》主题分享。他梳理精益供应链七大核心要素，指出传统精益模式下，企业普遍面临部门墙、数据分散、供应商质量问题反复、首样认证周期长等现实瓶颈。他强调，数字化精益不是用系统替换精益管理，而是精益理念为内核，数字化工具做赋能。布勒搭建起SAP-MES-QMS-供应商端口四层数字化架构，通过供应商端口实现上游制造、质量数据线上上传，打破供应商生产黑盒，把质量管控向前延伸至供应链上游，实现内外部供应链质量协同管控。
南顺香港集团供应链总管付胜介绍集团在多基地布局之下，通过需求预测、多源供应商策略平抑粮油原料的价格与供应风险；同时强调 AI 在快消供应链不能直接替代人的经验，AI 更多用于销量预测、库存预警、批次追溯等重复性工作，采购与供应链人员要聚焦供应商协同、风险研判、异常处置等高价值工作。他还提出，消费端需求迭代变快，供应链需要由 “推式生产” 向需求拉动模式转型，打通销售、计划、采购、仓储链路，减少呆滞物料，保障食品安全的同时改善经营效益。
宝鸡石油机械有限责任公司董兴华博士立足重型油气装备 ETO 定制化制造场景做实践分享。油气装备项目属于典型的多品种小批量定制模式，物料种类庞杂，外协外购占比高，供应链受项目周期波动影响巨大。董兴华博士指出，重工装备企业供应链最大痛点在于研发、采购、生产不同步，图纸变更频繁传导至采购环节，造成采购返工、物料积压、项目延期。他分享企业实践，一方面强化技术与采购前置协同，在设计阶段就引入采购介入，提前评估零部件供货周期、供应商制造能力；另一方面依托数字化工具打通 BOM 变更、采购申请、供应商交付的数据链路，减少变更带来的信息差。同时他提醒，重工行业推进 AI 采购落地切忌一步到位，优先解决物料齐套预警、供应商交付绩效自动统计等刚需场景，循序渐进沉淀行业工艺知识，再拓展更高阶智能应用。
上海中船三井造船柴油机有限公司采购部长杨圣杰和爱波瑞科技高级顾问崔也、围绕船用大功率柴油机采购供应链建设展开分享。船舶动力装备技术壁垒高，关键零部件供应链高度全球化，绿色低碳新规又带来大量新型物料，供应链保供与合规压力双重加大。杨圣杰表示，船舶行业采购管理，既要保障主机生产交付，又要兼顾国产化替代、ESG 合规、船级社认证多重约束。他介绍企业推进的采购变革：建立分级分类供应商管理体系，针对核心关键件培育国内配套梯队，降低单一外部供应链风险；把船级社认证、环保合规要求内嵌到采购准入、询比价、合同全流程，实现合规管控前置。同时他谈到，船舶行业大量非标零部件，标准化程度低，AI 应用存在天然障碍，企业优先把采购流程审批、供应商绩效自动归集等标准化环节数字化，再逐步沉淀零部件知识库，支撑后续寻源与选型决策。
爱波瑞科技副总裁王月也参与本场专场交流，从咨询服务视角，分享制造企业供应链数字化转型的落地方法论，提醒企业转型要立足现状，先做流程梳理与知识沉淀，再部署数字化工具，避免重技术轻业务。
整场专场传递重要共识：供应链智能化建设，优先梳理端到端业务流程，沉淀业务知识与规则，再引入 AI 等数字化工具，避免技术与业务脱节。大量来自制造现场的真实案例，也为国内制造企业供应链韧性建设、数智化转型提供宝贵参考。
整场专场传递重要共识：供应链智能化建设，优先梳理端到端业务流程，沉淀业务知识与规则，再引入AI等数字化工具，避免技术与业务脱节。大量来自制造现场的真实案例，也为国内制造企业供应链韧性建设、数智化转型提供宝贵参考。
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责任编辑：李思阳
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