天源迪科：用AI大模型搭建智能采购管理方案| 2024千峰系列访谈
作者：亿邦动力 文章来源：亿邦动力
2024-08-19 11:13
作者：亿邦动力 文章来源：亿邦动力
2024-08-19 11:13
邦小白快读
【亿邦原创】数字化技术与采购供应链的结合，可以帮助企业实现更加高效的流程管理、提高透明度、降低成本和增强供应链的灵活性和响应能力。随着技术的发展，采购供应链正逐渐向更加智能化、自动化和集成化方向发展。在不同的产业生态中，有哪些供应链变革优化的机会？大模型与AI技术的迭代发展，给产业链供应链带来哪些影响？
围绕“供应链变革与AI落地”主题，亿邦动力邀请已申报千峰奖的企业，参与2024千峰系列访谈，分享企业过去一年在供应链创新变革与AI落地实践方面的经验。
受访企业：深圳天源迪科信息技术股份有限公司
受访人及职务：谢立拓 执行总裁
所属行业：央国企数智化采购供应链
深圳天源迪科信息技术股份有限公司（下称“天源迪科”）成立于1993年，是国内产业数智化综合解决方案提供商，以及数据及智能运营服务商。集团于2010年初上市，核心产品”迪易采“在智能化方面有领先优势，在央企采购商城平台领域市场占有率第一。公司的软件和信息技术服务已覆盖至运营商、金融、政府及央国企等四个主要业务领域；硬件销售与服务方面，公司是华为政企业务、超聚变（国产GPU昇腾）、大疆无人机政企业务的总经销商。
亿邦动力：贵公司所专注行业的销售、生产或采购供应链呈现哪些特点、痛点？有哪些环节存在变革优化机会？
谢立拓：降低采购成本、提高采购效率、提升采购合规是企业采购管理的三大核心目标，而在采购管理目标实现过程中，都会遇到一些具体痛点问题。例如：
1、物料和商品数据质量差，缺乏统一的数据规范，导致很多关键业务场景无法实现，如一码贯穿、一物一码、精准平衡利库、计划分流，甚至会还会影响到采购权管控。
2、采购时缺少价格参考，监管体系不完善，采购价格高导致合规性风险等问题。
亿邦动力：针对上述问题，贵公司探索了怎样的供应链创新模式？应用于哪些场景？取得了怎样的效果？
谢立拓：针对上述两大问题，我们采用最新的AI技术为采购管理打造了基于大模型的智能解决方案。这些创新产品不仅显著提高了客户的采购管理效率，而且实现了数字化转型的飞跃，拓展了业务场景的多样性，具体来说，我们的解决方案主要包括：
1、智能物料治理：利用深度学习算法，对物料的分类、编码和属性进行智能化管理，从而优化库存控制和物料流转效率。
2、价格监测：通过实时分析市场数据，我们的系统能够对价格波动进行监控，帮助客户做出更为精准合规的采购决策。
这些技术的集成应用，使得采购流程更加自动化和智能化，提高了操作的透明度和响应速度。同时，通过精细化的数据分析和风险评估，我们的系统能够更好地控制合规性风险，确保采购活动的合法性和合理性。这种以数据驱动的决策支持，为客户带来了前所未有的价值，例如成本节约、效率提升和风险降低。
亿邦动力：生产制造及供应链同数字化还有哪些结合之处？您还看好未来哪些方向的创新？
谢立拓：采购供应链是企业为了获取所需物资、服务或信息而建立的一系列组织、流程和技术的综合网络。它涵盖了从原材料采购、生产、储存、运输到最终产品交付给客户的整个流程。采购供应链不仅包括企业内部的采购管理活动，还包括与供应商、分销商、物流服务提供商等外部合作伙伴的互动。
而数字化技术与采购供应链的结合，可以帮助企业实现更加高效的流程管理、提高透明度、降低成本和增强供应链的灵活性和响应能力。随着技术的发展，采购供应链正逐渐向更加智能化、自动化和集成化方向发展。
具体的结合点主要围绕决策分析、实时追踪和监控、自动化与智能化、全业务协同这几个方面。
我们看好未来的创新方向主要有以下几点：
物联网（IoT）集成：物联网技术可提供实时的货物追踪和监控，从生产到交付的每个环节都能实现透明化管理。未来，通过物联网设备收集的数据可以进一步优化库存管理和预测需求。
区块链技术应用：区块链可以提供不可篡改的交易记录和供应链透明度，有助于解决产品溯源、防伪和合同执行等问题。未来，区块链可能在供应链金融和智能合约方面发挥更大作用。
高级分析和人工智能：通过机器学习和深度学习技术，可以对供应链中的大量数据进行分析，预测市场趋势、消费者行为和潜在风险，实现更加精准的供应链规划和响应。
自动化和机器人技术：自动化仓库、无人机配送和机器人流程自动化（RPA）可以提高供应链的效率和准确性，减少人力成本和错误率。
亿邦动力：您最关注/看好哪些优秀企业的供应链变革和创新？最认可的点有哪些？如何看待供应链出海（不限于所处行业）。
谢立拓：在供应链领域，一些企业通过数字化转型和创新实践，展现出卓越的供应链管理能力，以下是几个值得关注的案例：
1、中煤集团采购供应链物料数据治理：通过确立顶层物料管理体系、构建标准规范、建设智慧识物系统，奠定了物料管控与治理体系框架基础。引入AI大语言模型技术，搭建“中煤识物灵镜”大模型底座，研发智能审批、智能搜索、价格监管、物料画像等智能化组件，持续训练提升识别精准度，成功实现了存量数据的有效治理以及增量数据的标准化管控，彻底扭转了物料数据长期无序增长的局面。该项目依靠AI大模型，顺利完成了3000多个品类，百万级的物料编码和商品数据的治理工作。
2、华电集团价格监测：面对各家合作电商对商品管理要求不同，数据标准各异，相同的商品参数、参数值或描述不同，价格差距较大，且商品量巨大，商品识别和价格监督工作难度较大等问题，华电集团积极做好华电商城商品统一编码及价格监督管理工作，通过接入我们的价格监测产品，实现了对采购单位提报的采购需求进行数据整理，完成商品数据查错、查重、属性纠错等工作；辅助专家对提报需求进行审核，输出高质量的招采商品清单；对招采达标商品数据，进行互联网商品匹配；依据互联网商品价格完成价格指标计算，为商品价格管控提供依据。
3、中化学商品治理：化学云采商城面临五大具体痛点问题亟需改进，包括商城商品类目体系不完善、商品上下架缺乏前置审核流程、商品比价难、商品管控难、物料管理缺失。通过商品数据治理，提供智能商品归一、标准商品库、商品比价、价格管控等核心能力，赋能业务应用场景，为采购管理提供智能化能力。该项目结合中化学采购商品范围，形成标准四级类目体系共1300+个四级采购类目，治理150+重点类目，覆盖商品量31万，识别问题商品数14万+。
这些企业的供应链变革和创新实践，为整个行业提供了宝贵的经验和启示。中国供应链的高速发展，得益于国家政策的支持、市场需求的不断扩大以及技术革新的推动。虽然中国供应链体系已经取得了显著的进步，但与国际一流水平相比，仍存在一些差距。这些差距主要体现在供应链的灵活性、响应速度、成本控制、创新能力以及全球化运营等方面。
出海是一种重要的自我检验过程。通过在不同国家和地区运营，中国企业可以更深入地了解全球市场的需求和特点，学习国际先进的供应链管理经验，从而提升自身的竞争力。
亿邦动力：大模型与AI技术的迭代发展，给贵公司所在的行业带来哪些影响？
谢立拓：天源迪科集团业务包括软件和硬件两部分。在软件层面，我们利用大模型和AI技术，为央国企客户提供AI智能物资治理平台、AI价格监测等数智化产品，提高企业供应链管理效率；与通信运营商开发AI智能客服、AI智能解决方案生成、AI智能标书制作等产品，解决业务痛点；与公安行业合作，开发AI智能助手，辅助一线办案，推动客户业务智能化升级。
在硬件层面，我们作为华为昇腾国产GPU总代理，与华为合作进行AI大模型适配，解决算力和AI模型国产化问题；与大疆无人机合作，探索图像AI智能化场景，如无人机电网巡检，取得良好成果。
在大模型和AI技术的推动下，各行业不断进化，为我们带来了前所未有的机遇和挑战。作为行业领先者，我们深知责任重大，将继续创新探索，积极应对未来的不确定性，为行业高质量发展贡献智慧和力量。
亿邦动力：贵公司是否已经在供应链或其他业务中使用AI及大模型？如果有，请描述应用场景以及使用效果。
谢立拓：是的，天源迪科作为在央国企供应链管理领域经验丰富的上市公司，与北京大学、深圳大学等国内知名院校联合研究AI课题，并与百度、智谱等一线AI公司建立战略合作。公司通过“迪科工业品大模型”开发了一系列智能化产品，为多家大型央国企提供了“AI原生”的供应链智能化应用。
天源迪科的AI企业物资治理系统解决了物资数据混乱、标准不统一、数据质量差的问题。通过“迪科工业品大模型”智能识别和处理物资数据，实现数据归一化和标准化，提高了物资调度与管理效率，减少资源浪费和管理成本。前置物资智能审查提升了物资主数据审核效率150%，数据质量提升80%。
天源迪科的AI价格监测平台实时监控市场动态和价格变动，使采购决策更科学、合规，帮助企业实现降本增效的目标，已为多家企业提供了超过百万级物资的价格监测服务。
此外，天源迪科的AI数据分析工具通过对话问答进行供应链各环节的数据分析；智能培训与智能知识库帮助员工快速掌握采购规章制度，提升能力，适应业务需求，促进企业内部知识高效传递和共享，提升了工作效率和创新能力。
这些AI产品的实际应用，不仅为公司带来了大量商机和标杆案例，还在行业内树立了良好口碑。随着大模型与AI技术的不断发展，供应链管理将迎来更多创新与突破，天源迪科将继续在供应链智能化领域深耕，引领智能化变革。
亿邦动力：AI落地过程中遇到过哪些难题？将如何克服？
谢立拓：在AI技术应用于供应链管理过程中，我们确实遇到了一些挑战，但通过不断优化策略，我们成功应对了这些问题。以下是主要难题及解决方法。
数据质量问题：企业物资和价格监测需要高质量和完整的数据。然而，供应链管理中的数据来源多样且复杂，常存在不完整、格式不统一、质量参差不齐的问题。天源迪科使用大模型技术对数据进行清洗和预处理，确保数据一致性和完整性，实现数据标准化，解决了关键问题。
技术适配与系统集成问题：在传统供应链系统中引入AI技术需要与现有系统深度集成，涉及存量业务结合和系统对接兼容等复杂问题。我们采用模块化设计思路，逐步将AI智能化产品嵌入现有系统，实现企业业务智能化的平滑升级。
尽管大模型与AI技术的发展在不同企业中面临的困难有所不同，但我们有信心继续引领创新，为行业发展提供更多AI解决方案，助力更多企业实现供应链管理的智能化。
关于2024千峰系列访谈提纲
千峰竞立，追梦双千亿是产业互联网人的情结。千峰系列访谈是由亿邦动力针对已申报千峰奖的企业年度亮点专题报道，由企业决策人回复，经审核编辑后在亿邦官网发布。
2024千峰系列访谈将围绕“供应链变革与AI落地”主题展开，欢迎产业互联网企业积极参与，分享最新洞察与实践成效，联系方式见下方海报。
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FAQ回顾
天源迪科AI智能采购方案如何解决企业物料数据管理问题？
天源迪科通过'迪科工业品大模型'实现智能物料治理，利用深度学习算法对物料分类、编码和属性进行智能化管理。该系统提升物资主数据审核效率150%，数据质量提升80%，解决了数据混乱、标准不统一等痛点。
AI价格监测平台在采购管理中有哪些具体应用效果？
天源迪科AI价格监测平台实时分析市场数据，监控价格波动，已为多家企业提供百万级物资价格监测服务。该系统帮助华电集团完成商品数据查错、查重和属性纠错，为价格管控提供科学依据。
天源迪科在AI技术落地过程中如何克服数据质量问题？
针对数据来源多样、格式不统一的问题，天源迪科使用大模型技术对数据进行清洗和预处理，确保数据一致性和完整性。采用模块化设计将AI产品嵌入现有系统，实现平滑升级。
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