# 以智能重塑供应链风险管理

洞察强大的采购战略与执行智能，助您即时做出最佳商业决策。

在瞬息万变的世界中打造最佳采购策略

采购战略与**执行**专家深谙一个严峻现实：仅一个零部件的延迟或缺失，便足以引发成本高昂的延误，甚至导致整个项目流产。遗憾的是，这就是他们每天必须应对的常态。

当今世界动荡不安、全球性危机频发。企业面临的已非能否实现**供应链韧性**的问题，而是如何将停机时间降至最短，实现极致敏捷。因此，业内专家们不断寻求新流程，以构建更具韧性、更能抵御断供威胁的敏捷供应链。

倘若现有一套方案，能利用人工智能 (AI) 全天候协助各行业专家缓解供应链中断，并确保在关键时刻提供最佳商业决策，会如何？**接下来，我们将探索该方案的可行性。**

寻源与采购的 3D 模型

[https://www.3ds.com/assets/content-prod/ih-netvibes-mitsup-zh/assets/index-Gf2t…](https://www.3ds.com/assets/content-prod/ih-netvibes-mitsup-zh/assets/index-Gf2tptYc.js)

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逆境之中，唯智能成就非凡成果

借助 **3D**EXPERIENCE® 平台内运行的 AI 驱动型采购与供应链智能，采购专家可以：

- 预判并缓解原材料价格波动及产品零部件供应变化带来的影响
- [识别并最大化成本节约空间](/zh-hans/products/netvibes/ai-guided-part-procurement-savings "人工智能指导的部件采购成本节约")
- 降低复杂性，植入**供应链极致敏捷**
- 守住利润率，打造竞争优势

**3D**EXPERIENCE 平台数据可与企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM) 系统及其他外部数据源整合，构建持续更新且可靠的数据基础。此举为产品开发决策提供信息支撑，助力优化并确保成本可控。

每个零部件均产生呈指数级增长的数据。将这些数据点投射至平台内的统一参照系（如零部件 3D 模型），即可形成实时更新的[**虚拟孪生**](/zh-hans/virtual-twin/manufacturing-industries "制造业的虚拟孪生体验")。其能力远超传统的**数字孪生**，能在虚拟环境中模拟全生命周期、行为及演变，从而确定最佳行动方案。

因此，专家能够快速、高效地对**供应链中断**进行建模、预判和响应。通过无缝用户界面即可获取信息，助力企业在合适的时间、以合适的价格，从合适的供应商处高效完成零部件的寻源与采购。

 将工程、采购、供应链及合规数据汇集于统一平台至关重要。这不仅能确保准确评估风险影响，更能构建全局视野，帮助团队更快速、更高效地解决问题。

Julien Law-To

达索系统高级行业流程专家

 ![Julien Law-To > 达索系统®](https://www.3ds.com/assets/invest/2026-02/law-to.png)

将工程、采购、供应链及合规数据汇集于统一平台至关重要。这不仅能确保准确评估风险影响，更能构建全局视野，帮助团队更快速、更高效地解决问题。

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此方法还确保已实施与计划中的策略均实现全程可追溯。影响评估因此更快速、准确。各职能团队可围绕共同目标协作，迅速有效地应对波动与危机。

化解不确定性，交付卓越成效的解决方案

下面将展示我们如何帮助寻源与采购专业人士每一次都做出更明智、更迅速的商业决策。

[降低供应链风险电子书](/zh-hans/media/24095)

[  获取电子书     ](/zh-hans/media/data-driven-sourcing-and-procurement-within-reach)

AI 驱动型供应链风险管理视频

AI 驱动型供应链风险管理

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3 分 39 秒

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供应链风险管理：常见问题

如何规避或预防供应链中断？

没有任何企业能够彻底消除供应链风险，但真正具备韧性的企业能在风险升级前提前预判，并在发生时迅速响应。以下关键实践至关重要。

**绘制完整供应商网络图谱。**超越一级供应商的可见性至关重要，以便在风险显现前发现隐藏的单一来源依赖、地域风险集中及财务漏洞。

**构建多元化的供应商矩阵。**认证备选供应商、维护合格制造商名录并尽可能实现供应链区域化，使采购团队在主渠道失效时拥有备选方案。

**将采购融入设计阶段。**从一开始就整合工程与采购数据，而非将供应链视为下游环节，使团队能同时兼顾成本、可得性与韧性进行设计。

**利用 AI 识别早期预警信号。**供应商的绩效、市场趋势、原材料价格波动以及合规数据均包含风险信号，AI 驱动的分析可在危机爆发前将其呈现。

**借助**[**虚拟孪生**](/zh-hans/products/delmia/virtual-twin-manufacturing "制造业虚拟孪生")**进行风险推演。**与传统的数字孪生不同，虚拟孪生通过实时数据不断更新，有利于团队在采取行动前，对从关税变化到供应商违约等各种中断的全部影响进行建模。

什么是供应链韧性？它为何重要？

供应链韧性是指供应链不仅能够抵御中断，还能在中断发生后恢复运营的能力。

**供应链不确定性**可能危及企业向客户交付产品的能力。面对日益加剧的全球不确定性，预判并缓解供应链风险的能力已成为关键竞争优势。遗憾的是，传统供应链架构仅提供有限的可见性。而具备韧性的供应链可通过采用替代方法改进产品开发流程，显著扩大这种可见性。

采购团队可采取哪些措施来降低或缓解供应商风险？

采购团队可通过增强**供应链透明度**，并实施更智能的采购流程，来缓解供应商风险及供应链波动。具体措施包括：

- **强化供应商评估机制**。进行彻底的资格预审，建立跟踪交付、成本、响应能力等关键指标的评估记分卡，并持续监控财务变化及运营风险信号
- **构建多元化供应体系**。避免单一来源依赖，推进供应链区域化（或本地化），绘制多层级供应链图谱以识别下级网络中的隐藏漏洞
- **完善合同与履约管理**。制定结构完善的服务级别协议 (SLA)，包含风险共担条款并定期审查绩效，以在执行标准的同时追踪趋势，防患于未然
- **提升日常运营灵活性**。为关键部件建立缓冲库存，利用预测工具检测早期变化，并通过部件标准化提高跨供应商的可替代性
- **与供应商紧密协作**。针对中断和关税制定应急计划，设计预测与路线图，并提升能力以增强供应链韧性
- **运用数字化工具赋能**。获取实时情报，进行 AI 驱动的预测分析及动态假设情景仿真
- 打造跨部门协同韧性。将工程、供应链和采购数据整合至统一工作流程，以便在设计阶段制定采购与**供应链韧性策略**。

人工智能 (AI) 如何改善供应链管理？

谈及供应链中的 AI，我们指的是利用 AI 技术优化运营、提升效率、支持员工能力提升并增强决策能力。

在供应链管理中，AI 可以处理海量数据集，帮助优化资源分配、提升需求预测能力，并简化排程。采购战略与执行专业人士可以利用 **3D**EXPERIENCE 平台内的 **AI 驱动型供应链**智能，实现以下目标：

- **从历史数据中提取洞察**，包括市场趋势、法规要求、供应商绩效以及合同履约情况
- 对成本数据**进行全面分析**，以优化零部件选型，避免从不同供应商处以不同价格采购相似组件
- 结合历史数据和市场情报**评估供应商风险**，并利用过往成本数据支持谈判
- **推动新材料与新制造工艺的探索**，从而降低成本
- **识别零部件成本差异**，并评估其对整体项目的累积影响
- **检索数百万个 3D 模型**，根据形状、尺寸及制造工艺识别相似组件，从而判断其目标采购成本
- **标准化材料与组件**，消除因人员、团队、部门或供应商命名/拼写差异导致的不一致

数字孪生如何帮助降低供应链中断风险？

采购战略与执行团队可实时对原材料价格波动、特定零部件/供应商/国家的短缺以及关税变化等场景进行建模。

平台中每一项风险均表示为一个对象，具备各自的定义参数、发生概率和生命周期。通过简单的拖拽操作，可将这些风险应用于数字孪生分析应用，以衡量其对不同层级生产的潜在影响。该能力既可作为预防工具（使团队能够提前预判并模拟潜在风险），也可在风险发生时用于影响评估。

借助数字孪生，基于这些已定义风险进行危机场景建模与模拟的可能性几乎是无限的。这开启了全新的敏捷性与准备水平，使组织能够精准、自信地预判中断并持续适应。

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