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直播预告｜对话岚图：AI落地，如何帮车企省下几个亿？
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直播预告｜对话岚图：AI落地，如何帮车企省下几个亿？

直播预告｜对话岚图：AI落地，如何帮车企省下几个亿？ 商业智能研究
2026-10-23
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导读：造车，难的不只是把车造出来，还要控制成本、保证质量，让生产线稳定运转。零件备多了，占资金；备少了，又可能耽误生产。
造车，难的不只是把车造出来，还要控制成本、保证质量，让生产线稳定运转。
  • 零件备多了，占资金；
  • 备少了，又可能耽误生产。

2025 年，岚图汽车交付量同比增长 87%，供应链也面临更大的压力。
岚图的办法，是让 AI 进入具体业务，帮员工查数据、找原因、出建议。



01｜AI 先帮忙解决两件事

第一件：找出哪些库存该减。

一个零件积压了，到底是提前备货，还是后面用不上了？过去，员工要翻生产计划、物料清单、采购订单，逐项核对。
现在，业务人员可以直接问 Dora（帆软数字员工平台）：“排产调整后，哪些零件可能积压？哪些要优先处理？”
Dora 会汇总相关数据，列出风险、分析原因，再给出调整订单、跨厂调拨、转售后消耗等建议。员工据此判断，更快安排处理。

第二件：找到哪些零件必须保。

有些缺料情况，从发现问题到零件必须上线，可能只有两个小时。
过去，员工要查库存、查物流、问供应商，再打电话协调。大量时间花在了找信息上。
现在，数字员工可以一起核查数据，判断是供应商产能不足、物流延误，还是排产变化，并查找可调拨的库存和替代货源。

人少花时间找数据，就能多留时间解决问题。




02｜AI 要管用，先得懂业务


同样一个模型，进入不同企业，产出可能完全不同。差别不在模型，而在于它是否理解这家企业真实的业务环境。
关键的差异之一，在于 AI 能否理解企业真实的业务环境。

判断一个零件会不会短缺，光看库存不够，还得知道接下来造多少车、供应商能否按时交货、货到了哪里、其他仓库有没有余量。

岚图没有为 AI 另建一套孤立的供应链系统，而是在既有数字化底座上做连接：SCOP、SCCT 负责预警、工单派发和处置流转；

  • 帆软指标平台统一关键指标口径，让“库存周转”“准时交付”在各部门是同一个意思；
  • FineBI 承担可视化监控和风险分析；
  • Dora 在前面做多源查询、归因和方案生成。AI 不替代原有系统，它负责把企业多年积累的数据资产用起来。



更值得注意的变化在人这一侧。
过去二十年，制造企业把流程搬进了系统，却没有把判断力搬进去。
判断力留在人身上，也就意味着它随时可能流失：一位老计划员退休，带走的是十年积累的“哪种缺料该先保、哪家供应商的话要打折听”。

帆软做数字员工的意义就在这里。它把隐性的判断显性化，把显性的判断流程化，把流程化的判断变成可调用、可复用、可检验的能力。

一个人摸索出来的路径，第二天就能被十个岗位调用；
一次踩过的坑，不会再被第二个人踩一遍。

个人能力靠人传，组织能力靠系统传。
——数字员工，就是那个“系统”。

对汽车企业来说，AI 原生转型未必意味着把每套系统重做一遍。
更现实的一条路是反过来的：
从真实痛点出发，让 AI 理解数据、参与分析、辅助处置，再把验证过的判断写成数字员工能复用的技能，复制到更多岗位。

系统还是那些系统，变的是能力留在谁身上：是只有几个人会用，还是整个组织都能用。



03｜有没有用，最终看经营指标


岚图的供应链实践，已经带来了一些具体变化：
  • 零部件整体库存下降 12%
  • 紧急追料事件下降 82%
  • 零件 OTD（准时交付）指标提升 15%
  • 紧急运输费用下降 20%
  • 单家供应商风险核查，从约 2 小时缩短到 5 分钟

根据财务数据测算，整体供应链协同改善带来的年化成本节约达到亿元级，主要来自库存资金占用降低、停线损失减少、加急运输费用下降，以及人工核查工时节省。
这些变化背后，是风险更早被发现，员工也有了更多处理时间。




04｜从省时间，到算经营账


岚图从两个具体问题出发：
哪些库存该减，哪些零件必须保。

AI 的价值，就体现在这些日常工作里：
少一批积压零件，少一次紧急追料，提前发现一个交付风险。

当这些小改善积累起来，才有机会变成更低的成本、更稳的交付。

但接下来还有一道题：
省下来的时间和成本，怎样进一步变成增长？




 AI 上了，效率涨了，企业赚更多了吗？


「智数先锋」系列直播邀请岚图汽车大数据总监、汽车行业高级顾问和 Dora 产品商业化负责人，结合真实案例聊聊：
  • AI 怎么从帮员工提效，走向帮企业改善经营？
  • 怎样让 AI 懂业务、完成实际任务？
  • AI 投入值不值，企业该怎么算账？

欢迎预约直播，一起聊聊 AI 如何从“用起来”走向“赚到钱”。

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商业智能研究
帆软旗下机构「帆软数据应用研究院」 专注于企业数据化应用、大数据BI技术和理论观点研究，向业界输出前沿的研究与洞察，帮助企业把握商业智能趋势，提升管理与商业战略认知，让数据成为生产力。
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