AI+供应链：大模型与智能决策如何重构供应链全链路

大会定调：AI进入供应链“前线压力测试”时代

2026年5月19日至20日，以“带着AI去前线”为主题的2026 AI Partner·北京亦庄AI+产业大会在京启幕。当行业争论从晦涩的参数竞赛转向真实产业价值，这场大会直接撤掉“坐而论道”的椅子，把会场变成AI技术与供应链需求正面碰撞的实战现场。嘉立创云ERP负责人杨超在演讲中直言：AI已不是工业制造的“锦上添花”型辅助手段，而是重构工厂运行逻辑、重塑产业效率基准的核心驱动——目标只有一个：把“人等货”彻底变成“货等人”。

从“单点辅助”到“全链路智能”：自动化中台打通设计-生产-供应链

杨超以嘉立创电子制造全链路实战为例，拆解AI如何从“重新设计工厂”出发，打通研发设计、工程预测、供应链协同与生产执行四大环节。核心载体是自动化中台——它一方面实时汇聚设计、采购、仓储、生产、财务全链路数据，消除“信息孤岛”；另一方面利用大模型对历史数据、设备状态、物料特性进行建模，动态输出最优调度指令。例如，在供应链环节，AI可根据订单波动与供应商产能预测，自动调整采购排期与安全库存，将传统“被动补货”升级为“主动预判”。

实战案例：AOI秒级检测与刀具参数动态优化，1%效率提升都是利润

• AOI报废板识别：传统人工判读单块板材需数分钟，误判率高；引入AI视觉模型后，实现秒级精准判定，检测效率提升80%以上，大幅降低物料报废率与返工成本。
• 刀具参数动态优化：基于历史加工数据、设备状态、物料特性构建AI优化模型，实时迭代刀具运行参数（转速、进给量、切削深度），使刀具利用率最大化、损耗最小化，加工精度与生产稳定性同步提升。

杨超强调：AI落地的核心价值，最终要体现为人力成本降低、生产效率提升、物料损耗减少、产品质量稳定四个可量化指标。每个1%的改善，在规模化的制造体系里都是真金白银。

分层落地：从中小企业到大型集团，给不同“底子”的企业定制AI转型路径

针对制造业企业数字化基础差异，大会现场给出分层落地方案，破解“不会用、不能用、不敢用”的痛点：

• 方案一：无ERP系统的中小企业

  • 轻量化、快部署的嘉立创云ERP+AI原生能力，降低数字化转型门槛。
  • 聚焦库存预测、订单自动分配、质检辅助等高频场景快速上线，先跑通再迭代。

• 方案二：已有ERP/自研系统的中大型企业

  • 在现有系统上叠加“AI执行+人工确认”模式：AI生成决策建议（如智能排产、供应商推荐），保留人工审核环节，既保证智能效率，又兼顾业务可控性。
  • 利用自动化中台对接原有系统，实现“不推倒重建”的智能化升级。

外场与内场联动：需求清单与能力清单的精准碰撞

大会特设“世界咖啡”产业对接区：渤海银行、王府井奥莱等13家带着真场景、真预算、真痛点的产业需求方摆出“需求清单”；艾迪普、阿尔特等36家技术方带着“能力清单”上门应答。这种“内场讲趋势，外场促对接”的模式，让AI+供应链的落地不再是纸上谈兵，而是直接走向产线。北京经开区同期发布育儿养老、政务办公、城市治理等24个综合应用场景，面向社会公开征集技术方案，让AI渗透进供应链的每一个毛细血管。