近日，工業(yè)富聯(lián)憑借打造的“AI 驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈碳管理創(chuàng)新”實(shí)踐，成功入選中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)2025年供應(yīng)鏈創(chuàng)新標(biāo)桿案例，并將被收錄至《中國(guó)供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告2024-2025》，面向社會(huì)公開發(fā)行。此次入選，充分彰顯了工業(yè)富聯(lián)在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的創(chuàng)新性，標(biāo)志著AI技術(shù)在推動(dòng)供應(yīng)鏈綠色轉(zhuǎn)型方面邁出了重要一步。

　　在全球產(chǎn)業(yè)鏈加速向低碳綠色轉(zhuǎn)型的大背景下，中國(guó)制造業(yè)面臨著歐盟碳關(guān)稅（CBAM）和國(guó)內(nèi)“雙碳”政策等多重壓力。如何在保障經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)實(shí)現(xiàn)環(huán)境效益，成為擺在企業(yè)面前的重要課題。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與雙碳管理融合的實(shí)踐過(guò)程中，往往面臨三重挑戰(zhàn)：

　　認(rèn)知與能力鴻溝：企業(yè)及其供應(yīng)商普遍存在雙碳管理基礎(chǔ)薄弱問(wèn)題，對(duì)碳排放核算模型構(gòu)建、因子選取等專業(yè)領(lǐng)域認(rèn)知不足，導(dǎo)致碳管理實(shí)踐難以開展。

　　標(biāo)準(zhǔn)與場(chǎng)景適配難題：各行業(yè)尚未建立統(tǒng)一的可持續(xù)供應(yīng)鏈管理標(biāo)準(zhǔn)體系，現(xiàn)有數(shù)字化平臺(tái)難以靈活適配不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的碳管理需求。

　　價(jià)值鏈協(xié)同障礙：部分企業(yè)在供應(yīng)鏈中的話語(yǔ)權(quán)與減排責(zé)任不匹配，尤其對(duì)依賴進(jìn)口材料和預(yù)付款機(jī)制的企業(yè)，難以構(gòu)建有效可持續(xù)供應(yīng)鏈協(xié)同減排機(jī)制。

　　工業(yè)富聯(lián)通過(guò)“AI驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈碳管理創(chuàng)新”案例，為行業(yè)提供了全新的解決方案。

　　AI 大模型：驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈從“效率優(yōu)先”到“低碳韌性”

　　可持續(xù)供應(yīng)鏈管理的核心在于將碳排放從模糊的定性描述轉(zhuǎn)化為可量化、可追溯、可優(yōu)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。AI大模型通過(guò)整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、構(gòu)建智能決策模型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)追溯、核算、分析、減排全鏈路管理，重塑從研發(fā)端到價(jià)值鏈端的碳管理能力閉環(huán)。

　　▲產(chǎn)品碳足跡自動(dòng)核算模型架構(gòu)

　　研發(fā)端：低端設(shè)計(jì)范式革新

　　突破傳統(tǒng)人工試錯(cuò)模式，AI大模型深度融合碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)與成本、可制造性等研發(fā)參數(shù)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)低碳材料替代方案、輕量化設(shè)計(jì)方案的秒級(jí)生成，較傳統(tǒng)方法效率提升60%以上。

　　供應(yīng)商管理：ESG動(dòng)態(tài)評(píng)估

　　AI大模型通過(guò)智能引導(dǎo)賦能供應(yīng)商雙碳基礎(chǔ)能力及數(shù)據(jù)操作，顯著提升企業(yè)數(shù)據(jù)盤查效率與準(zhǔn)確性，降低人工成本。運(yùn)用大模型的總結(jié)生成能力，對(duì)供應(yīng)商ESG/碳管理體系進(jìn)行智能評(píng)分與分析，自動(dòng)生成優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商及物料推薦方案。

　　生產(chǎn)制造端：碳足跡智能優(yōu)化

　　AI驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度減碳，通過(guò)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接實(shí)現(xiàn)工單級(jí)產(chǎn)品碳足跡的實(shí)時(shí)計(jì)算，涵蓋物料消耗、能源消耗及廢料排放。AI大模型自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)碳盤查報(bào)告，精準(zhǔn)分析碳足跡排放熱點(diǎn)，并智能推薦減碳方案。

　　這些創(chuàng)新策略和技術(shù)應(yīng)用也帶來(lái)了顯著的成果。例如，在某綠色工廠的實(shí)踐中，通過(guò)AI大模型的語(yǔ)義學(xué)習(xí)，支持批量匹配供應(yīng)商實(shí)測(cè)因子或背景因子庫(kù)數(shù)據(jù)，減少了人工投入及錯(cuò)誤匹配概率。數(shù)據(jù)完成追溯后，對(duì)供應(yīng)商加權(quán)碳排放強(qiáng)度、同sku物料不同供應(yīng)商的碳足跡、循環(huán)材料占比、工序強(qiáng)度碳排等進(jìn)行熱點(diǎn)分析，自動(dòng)生成推優(yōu)報(bào)告。實(shí)現(xiàn)碳數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度提升80%，助力降低碳足跡89%。

　　未來(lái)，工業(yè)富聯(lián)將基于AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)碳排放數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集、結(jié)構(gòu)化分析與多維度洞察，賦能供應(yīng)商快速掌握碳核算方法論與實(shí)踐工具。通過(guò)智能化數(shù)據(jù)整合與知識(shí)沉淀，繼續(xù)推動(dòng)跨行業(yè)碳管理經(jīng)驗(yàn)高效復(fù)用，助力中小企業(yè)系統(tǒng)性提升碳管理能力，加速供應(yīng)鏈整體綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

免責(zé)聲明：以上內(nèi)容為本網(wǎng)站轉(zhuǎn)自其它媒體，相關(guān)信息僅為傳遞更多信息之目的，不代表本網(wǎng)觀點(diǎn)，亦不代表本網(wǎng)站贊同其觀點(diǎn)或證實(shí)其內(nèi)容的真實(shí)性。如稿件版權(quán)單位或個(gè)人不想在本網(wǎng)發(fā)布，可與本網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)視情況可立即將其撤除。