近日，工信部发布《智能制造典型场景指引》，围绕产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节，提出40个智能制造典型场景，为智能工厂建设提供了清晰路径。其中，供应链管理作为智能制造的核心支撑环节，被重点聚焦于供应商数字化管理、采购计划优化协同、供应链风险预警与调度、供应链物流智能配送四大场景。这一政策不仅为制造企业指明了转型方向，也为数字化服务商提出了更高要求。
作为用友网络旗下智能化采购解决方案的核心载体，用友BIP智友（YonMate）深度融合生成式AI与大模型技术，已在供应链全流程中实现“决策精准化、流程自动化、风险可控化”。本文将结合政策要点与用友实践，解读智能制造时代采购与供应链管理的未来趋势。
政策深读：供应链管理的四大核心场景
场景一：供应商数字化管理——从“经验筛选”到“智能画像”
△ 政策要求：建立供应商库，应用风险评估、供应链溯源技术，实现精准画像与智能筛选。
△ 痛点解析：传统供应商管理依赖人工经验，存在资质审核低效、绩效评价滞后、风险响应被动等问题。
△ 用友实践：
全生命周期智能管控：用友BIP智友通过OCR自动识别资质证照、AI模型动态评估供应商绩效（QCDS指标），构建供应商内外部数据评级图谱，实现从注册、认证、绩效到汰换的全流程自动化。
风险实时预警：整合工商、舆情、交易数据，利用知识图谱识别关联关系（如股权交叉、围标风险），并通过大模型预测经营风险，触发分级预警。
△ 案例：某装备制造企业接入用友系统后，供应商筛选效率提升60%，风险事件响应时间缩短至2小时内。
场景二：采购计划优化协同——从“孤岛决策”到“全局寻优”
△ 政策要求：建设供应链管理系统，集成建模与多目标寻优技术，实现采购计划动态优化与上下游协同。
△ 痛点解析：市场波动频繁、需求预测偏差大、多部门数据割裂，导致库存积压或短缺频发。
△ 用友实践：
智能需求预测：基于历史采购数据与外部市场信息，利用随机森林、LSTM等算法预测物料需求，联动生产计划与库存水位，自动生成采购建议。
多目标动态优化：通过数字沙盘模拟，平衡成本、交期、质量等约束条件，输出最优采购方案，并支持紧急插单、供应商配额自动调整。
△ 案例：某高科技企业应用用友系统后，采购计划制定周期从7天压缩至1天，库存周转率提升35%。
场景三：供应链风险预警与调度——从“事后救火”到“事前免疫”
△ 政策要求：打造协同平台，实现风险在线监控、智能匹配资源、预案模拟仿真。
△ 痛点解析：供应链中断、价格波动、地缘政治等黑天鹅事件频发，传统被动应对模式难以为继。
△ 用友实践：
风险感知网络：通过IoT设备采集供应商产能、物流在途数据，结合舆情监控与价格波动模型，构建供应链韧性指数。
智能自愈机制：当风险触发时，系统自动匹配备选供应商、切换物流路径，并模拟不同预案的经济性，辅助决策。
△ 案例：某汽车零部件企业借助用友平台，在2023年原材料价格暴涨期间，通过动态调价与供应商协同，实现采购成本节约12%。
场景四：供应链物流智能配送——从“人工调度”到“全程智控”
△ 政策要求：应用仓网规划、车货匹配、实时定位技术，实现物流全程跟踪与智能调度。
△ 痛点解析：多式联运协同难、运输过程不透明、配送成本居高不下。
△ 用友实践：
VMI与JIT融合：通过供应商库存托管（VMI）与智能补货算法，实时监控物料消耗，自动触发补货指令，减少仓储冗余。
物流数字孪生：基于GIS与实时定位数据，构建物流路径动态优化模型，结合天气、路况预测，降低运输延误率。
△ 案例：某消费品企业使用用友系统后，配送准时率从78%提升至95%，物流成本下降20%。
未来趋势：AI驱动的供应链“三化”革命
工信部政策与用友的实践共同揭示，未来供应链管理将围绕以下方向深化：
决策智能化：生成式AI将渗透至合同起草、招标评审、风险预测等场景，实现从“辅助决策”到“自主决策”的跨越。
流程无人化：RPA与智能体（Agent）技术推动采购、对账、发票核验等事务性工作全面自动化，释放人力价值。
生态协同化：基于工业互联网平台，打通上下游数据孤岛，构建“需求-生产-供应”实时联动的产业网络。
用友BIP智友
——企业供应链转型的“数智引擎”
面对智能制造的新要求，用友BIP智友以“智能助理+数智员工”为核心，提供从供应商管理、智慧寻源到智能履约的一体化解决方案。其价值不仅在于效率提升与成本优化，更在于通过数据驱动重构供应链韧性，助力企业在不确定环境中抢占先机。
工信部政策的发布，标志着中国智能制造进入场景落地的新阶段。在这场变革中，用友愿与万千制造企业携手，以技术为舟、以数据为桨，共同驶向供应链智能化的新蓝海！
