2025年新乡市起重装备制造业中小企业数字化转型实践样本报告-新乡市工业和信息化局

新乡市起重装备制造业中小企业数字化转型实践样本一、起重装备制造业中小企业发展情况 1 1 1 3二、起重装备制造业中小企业转型价值 4三、起重装备制造业中小企业数字化转型场景 5 7 1.产品设计 7 1.计划排程 2.生产管控 3.质量管理 4.安全生产 21 1.采购管理 212.仓储物流 24一、起重装备制造业中小企业发展情况（一）起重装备制造行业定义与范围起重装备制造业涵盖从事各类起重机械及其关键零部件研发、设计、制造、销售及服务的制造业企业。核心产品包括轻小型起重设备、桥门式起重机、臂架式起重机等主机产品以及起重驱动装置、起升机构、控制系统等核心零部件。产业链呈现三级结构：上游由特种钢材、电机、减速机、控制系统等关键部件供应商构成；中游是整机制造商与专业部件生产商；下游为港口物第三方检测及融资租赁等增值服务环节。起重装备制造业的中小企业主要分布于产业链中游的配套制造与专业服务环节，部分企业已具备主机生产能力。主要特征体现在三方面：一是通过集群化生产模式，开展核心零部件及易耗件规模化生产，显著降低了行业整体制造成本；二是构建区域性服务网络，能高效提供设备安装调试、属地化维护保养及应急检修等及时响应服务；三是专注于细分市场非标定制化产品开发，填补大型企业未覆盖的细分市场需求，形成与大型企业的互补性分工格局。（二）起重装备制造行业中小企业发展现状与趋势当前，我国起重机制造行业呈现市场集中度提升、智能化加速等转型发展态势。据国家市场监管总局统计，截至2024年12月底，全国起重机制造产业企业数量达到1.2万家，同比增长8.3%。行业内头部企业增加研发投入扩大优势，占比超过85%的中小企业则依托区域集群化和生产经营灵活性进行差异化竞争。例如，河南、山东等传统制造业基地依托产业链配套优势，形成以中小企业为主体的专业化分工网络，河南长垣市聚集了超2000家起重配件企业，本地化采购率超过60%。随着市场结构调整和制造业转型升级，起重机制造行业内中小企业正加速转型，主要呈现以下趋势：一是技术升级加速。中小企业通过物联网和AI技术实现设备远程监控与故障预警，如5G远程操控系统覆盖率将突破4显著提升作业安全性与效率。轻量化设计（如碳纤维应用）和新二是差异化竞争加剧。2024年起重机销量呈外增内降态势，汽车起重机、随车起重机、履带起重机、塔式起重机等四类起重机累计销量为53137台，同比下降23.73%。相比之下，出口表履带起重机与塔式起重机海外销量占比还在加速提升。中小企业聚焦细分领域差异化、定制化需求规避同质化竞争，同时推动服务化延伸，强化维保、改造升级、租赁等后市场服务能力。能化技术，提升产品附加值。智能化技术（如物联网、远程控制）和新能源动力系统的应用成为行业突破方向，2025年智能起重机渗透率预计超30%。同时，轻量化设计（碳纤维、铝合金）与安全监控系统的集成，正推动产品从功能型向智能服务型转变。四是政策与产业链协同效果显现。地方政策（如河南省六新方案）推动智能化研发与本地配套能力提升，中小企业依托区域集群优势（长三角、珠三角）形成技术合作生态，降低成本并加速创新落地。企业为响应环保法规与碳减排政策，加速应用数字技术、节能技术，以数绿协同降低产品全生命周期能耗。新乡市是我国起重机制造产业发展的高地，有起重机整机生产企业196家，配套生产企业1042家，培育专精特新“小巨人”产品涵盖桥门式起重机等10多个系列200多个品种，2600多个销售网点遍布国内外，2024年总产值达到290亿元，国内市场占有率达70%以上，已形成全国最大的起重机制造产业集群。（三）起重装备制造行业中小企业业务痛点起重装备制造行业中小企业面临技术、资金及管理的多重挑战:一是技术创新瓶颈，研发投入强度低于行业平均水平，复合型技术人才储备不足限制非标定制能力，创新效能低下。二是生产运营困境，生产自动化、智能化水平较低，回款周期长、资金压力大，供应链管理粗放，库存周转率偏低。约70%的中小企业仍以生产传统桥门式起重机为主，智能化改造投入不足，与政策四是市场竞争加剧，头部企业占据大量中高端市场份额，凭借规模效应抢占风电安装等高端市场，中小企业品牌影响力较弱，多通过二手设备租赁、定制化服务等低附加值环节拓展剩余市场份额，市场拓展受限、同质化竞争导致利润率持续下降。二、起重装备制造业中小企业转型价值对于起重装备制造业的中小企业而言，数字化转型并非简单技术升级，而是关乎生存与发展的战略转型。它能系统性解决技术、生产、质量、市场四大核心痛点，释放的价值体现在：CAE/CAD/PLM等数字化设计仿真工具，可大幅减少物理样机试制次数，缩短开发周期，降低研发成本。在生产制造环节，引入工业机器人、AGV、MES等系统，实现关键工序自动化、生产过程透明化，减少人工依赖，提高生产效率和一致性，降低单位客户的实时数据共享，精准预测需求，优化采购计划，显著降低原材料和在制品库存，提高库存周转率，释放流动资金。二是大幅提升工作效率。在研发设计环节，基于模块化设计缓解对单一复合型人才的过度依赖，提升响应速度和定制化效率。生产管理环节，利用数字化工具（如ERP、CRM）加强订单、生产、交付、开票、回款全流程管控，缩短回款周期。基于数据分析优化定价和合同条款，缓解资金压力。利用AI、知识库等数字化软件，将设计经验、工艺知识、故障案例等知识沉淀与复用，基于历史数据优化方案，提升整体创新工作效能。三是有效保障产品质量。在质量管理环节，通过数字化质量管理系统（QMS）自动识别产品设计与工艺中的风险点，减少后期改造工作量与成本；利用在线自检设备与AI视觉识别技术替代人工检验，实现实时、全检，降低漏检率，加强过程质量控制，提升产品一致性，减少售后成本；通过物联网（IoT）采集关键工序、零部件、检验数据，利用区块链或数据库建立完整、不可篡改的产品全生命周期质量档案，实现产品质量精准追溯。四是增强企业竞争能力。利用数字化打造差异化竞争优势，一方面通过提升非标设计能力、缩短交货期、提供远程运维等增值服务，避免陷入低端价格战，向服务型制造转型，开拓利润新增长点。另一方面基于数据驱动决策，整合内外部数据（市场、成本、生产、质量），进行深度分析，支持更精准的产品规划、定价策略和资源投入决策，提升运营效率和市场反应速度。三、起重装备制造业中小企业数字化转型场景起重装备制造行业正呈现加速向智能化、绿色化转型与差异化竞争的发展态势，对中小企业在非标产品快速设计、生产资料协同管理、加工制造过程安全性、节能性及质量合规性等方面提出了更高要求。为更好地应对这些挑战并取得发展突破，起重装质量管理、安全生产、采购管理、仓储物流等场景，开展了大量探索实践。（一）产品生命周期数字化1.产品设计痛点需求：一是“小批量、多品种”模式导致设计重复率高。即使是相同吨位的产品，也常因跨度、高度等基础参数差异或客户定制需求，需要重新进行结构设计、受力分析和标准件选型，陷入“一项目一设计”的困境，严重制约研发效率与响应速度。二是参数化与模块化设计工具缺失。面对洁净度、耐腐蚀性等特殊工况需求，设计过程高度依赖工程师个人经验与手动计算，缺乏整合设计规则与标准件库的软件平台，无法通过参数调整快速驱动模型更新，导致设计周期长、成本高且易出错，进一步加剧了研发困境。应用场景：一级：起重装备基础图纸设计与电子化存储。使用CAD、CAE、SolidWorks等二维/三维设计软件完成产品图纸或实体建模，并进行验证。图纸与模型按客户、项目等维度分类，存储于本地或共享盘，实现初步电子化管理。二级：起重装备设计过程规范化与数据管理。引入PDM/PLM系统，对关键零部件图纸、模型、设计BOM及技术变更进行统一管理。实现设计流程标准化、版本可控，并构建完整的设计资料体系（如客户记录、方案、图纸、BOM等），支持图纸批注、圈阅及BOM自动提取。三级：起重装备参数化模型库与智能协同设计。建立覆盖加工件与外购件的三维产品设计资源库及参数化知识库，支持设计过程中对标准资源的快速匹配、引用与协同调用。系统可实现关键尺寸驱动模型自动生成、基于配合面的三维自动装配与校核，并能从三维模型一键生成带比例标注的二维装配图。最终通过全流程的数字化与自动化，以及多人并行协同设计机制，显著提升设计效率与准确性。四级：起重装备云端协同与全流程仿真验证。基于云平台构建协同设计体系，集成全流程仿真分析技术，实现对产品结构、性能的深度验证与迭代优化。支持集团、分子公司、供应商等多方在线协同，共享设计与制造数据，并建立统一的权限与流程审批机制。通过结构分析、受力测试等全流程数字化仿真，提前识别并解决设计问题，确保产品出厂零缺陷，显著缩短研发周期、提升整体质量。典型案例：河南卫华集团的产品设计案例案例背景：河南卫华集团在产品设计场景中主要面临以下几大痛点：一是自动化设计能力不足，传统设计模式下起重机作为非标产品，每台均需工程师投入大量时间进行手动计算和图纸绘制，设计工序耗时长达数周，严重制约研发效率。二是数字化干涉检查与三维验证手段缺失，这使得在设计阶段难以对大量复杂零部件进行精准的干涉分析和装配验证，潜在的设计误差可能影响最终产品的整机性能与质量。三是整体设计效率有待提升，工程师大量精力被重复性绘图任务占据，同时，设计与生产、采购等环节的协同依赖人工操作，流程繁琐，进一步拉长了产品研制周期。具体举措：研发、部署起重机行业专用三维设计软件。通过设置“参考标准、文件保存路径、参数设置、保存参数”系统自动生成起重机设计模型。其中参数设置主要包括总参数、主起升机构、副起升机构、小车运行机构、大车运行机构；小车主起升机构、小车副起升机构；设置起升桥架等重要参数，设置完成后，系统自动成生三维实体图。实现起重机产品快速设计。取得成效：基于参数化设计平台，实现了起重机的快速智能化设计。用户只需输入主要性能参数，系统即可在24小时内自自动调整自制件尺寸并智能选用标准件，实现快速适配。二是资源集成，自动调用及引用内置的设计资源库，涵盖自制件、外购件与电气结构等关键模块。三是干涉检查，在设计过程中自动进行实时干涉检查，提前发现并规避设计冲突。四是效率提升，全流程自动化大幅缩短设计周期，为后续生产预留更多时间，有效加速产品交付。（二）生产执行数字化1.计划排程痛点需求：当前起重行业生产计划排程长期受困于“三高两低”的复杂局面。一是计划源头与执行过程的高度不确定性。产品高度非标致使设计、生产并行，BOM频繁变更导致计划刚下发即面临失效，加之工艺路径长、跨车间周转复杂，任一环节的设备故障或紧急插单都会引发连锁延误，使排程基础极为脆弱；二是排程手段与优化维度的严重滞后性。传统人工排程方式难以在交期、成本、库存与产能等多重冲突目标间实现动态寻优，面对由钢材价格波动、供应商产能制约所导致的物料齐套难题，往往响应迟缓、调整滞后，最终陷入交付延期、库存积压与加班成本飙升的恶性循环。应用场景：一级：基于人工经验与电子表格的起重作业排程。依赖人工经验，使用Excel等工具制定生产计划表，对主梁等关键部件的加工、焊接、装配等工序进行起止时间安排，实现基础的生产任务排程与节点管控。二级：基于ERP/MES系统的生产订单分解与班组排产管理。通过ERP/MES系统辅助生成生产计划，具备生产准备检查功能（如物料齐套性、设备可用性）。系统支持订单分解、物料需求计算，并可将任务排产至班组级别，实现销售交期的系统化跟踪与规范化管理。三级：基于多系统协同的起重装备自动排产与动态调整。实现排程系统与ERP、MES及供应链系统的数据互通与协同运作。系统可自动获取订单与库存数据，并基于安全库存、采购周期、设备工序等约束条件，自动生成生产计划，动态调整重型部件加工顺序，并与吊装资源调度联动。四级：基于AI算法的起重装备智能排产与交付风险预警。应用人工智能技术构建排产与调度模型，优化重型设备生产节拍，动态协调多车间吊装资源冲突。系统具备交付风险实时预警实时的生产排产与风险管控。典型案例：卫华集团的计划排程案例案例背景：河南卫华集团在计划排程场景中主要面临以下痛点：一是计划效率低下，多依赖人工经验进行排产，难以快速响应市场变化与紧急插单，导致排产周期长且准确性不足。二是生产绩效难把控，计划与现场执行脱节，设备停机、物料短缺等问题无法实时反馈与调整，影响设备利用率和订单准时交付率。三是资金占用高企，粗放式的计划导致原材料、在制品库存水平偏高，占用了大量流动资金，增加了运营成本。四是运营改善缺乏数据支撑，由于排程与执行数据不连贯、不透明，难以精准分析瓶颈环节，使得持续改善运营缺乏科学的决策依据。具体举措：卫华集团将计划排程系统（APS）定位为贯穿销售、设计、采购、制造、发运全流程的“交期驱动引擎”。该系统基于PLM-ERP-MES-SRM深度集成，能够将销售订单自动拆解为可执行的BOM、工艺路线、物料需求与设备负荷，并依托动态排程算法，在分钟级内完成多工厂、多工序、多资源的并行排产。当发生设备故障或物料延迟等异常时，系统实时预警并快速重排，有效降低停线风险。物料齐套模块每日滚动比对库存、在制与在途数据，自动生成缺件清单并推送至SRM系统，驱动供应商精准补货，保障物料稳定齐套。此外，系统采用三层架构与统一身份认证，在确保数据安全的同时，也为未来功能扩展提供取得成效：系统实施以来，提高了计划编制效率，同时缩短生产周期缩短、降低库存资金占用，交期履约率与资金周转率同步提高，为卫华在大型非标起重设备领域实现“接单即排产、按期必交付”奠定了数字化基础。痛点需求：当前起重行业企业深陷“高库存、高加班、高延期”的恶性循环，其核心症结可归结为两方面：一是内部生产体系的高度离散与协同低效。非标产品按单设导致计划稳定性差，加之关键构件跨车间流转频繁、工艺节拍不一，任一环节拖期即引发连锁延误，而信息孤岛更使得设备、质量与进度数据无法贯通，异常响应滞后；二是外部供应链波动与内部资源调配失衡。钢材等原料价格波动导致物料齐套困难，为应对交付风险被迫维持高库存，进一步加剧资金占用，形成“高库存、高延期、高加班”相互交织的恶性局面，持续侵蚀企业利润与交付能力。应用场景：一级：基于人工记录的起重装备关键部件进度跟踪。通过人工方式记录工单数据，重点跟踪主梁、端梁等核心部件的生产进度，实现生产过程的基本可视化。二级：基于MES/ERP系统的起重装备关键工序数字化管控。依托MES/ERP系统管理生产工单，实时记录焊接、抛丸、汇装、涂装等关键工序进度，并实现进度监控、产量统计与工时计算等数字化管理功能。三级：基于系统集成的起重装备生产数据自动采集与协同。实现生产系统与ERP、PLM等系统的集成，自动采集工单、物料、工艺参数等数据，支持多系统协同作业与数据共享，提升生产过程整体管控能力。四级：基于AI的起重装备生产实时预警与设备效能优化。运用人工智能技术构建监测与预警模型，实时分析工艺参数、设备状态等数据，监测结构件变形风险、预警吊装超载，并基于OEE分析优化设备综合利用率。典型案例：阿尔法起重机有限公司的生产管控案例案例背景：阿尔法起重机有限公司在生产管控中主要面临以形成“信息孤岛”，导致物料、进度等关键数据无法实时同步，生产计划与现场调度严重依赖人工经验，准确性差、效率低。二是生产响应的灵活性不足，面对紧急插单、物料短缺或设计变更等突发状况时，刚性生产模式难以快速调整，导致排产混乱、资源调配不灵，生产交付周期面临巨大压力。三是过程管控粗放与质量追溯困难，生产进度不透明，关键工序缺乏有效实时监控与数据采集，产品质检多以人工为主且记录分散，导致问题无法及时暴露，一旦出现质量问题难以快速定位根源并实现有效追溯。构建起从订单到执行的全流程调度体系。系统自动接入ERP的生产订单、物料BOM，以及PLM的工艺路线和工艺图纸。生产调度人员基于这些数据，为订单关联匹配的工艺路线，通过“一键发布”功能同步生成生产订单、工单及派工单，确保任务快速下达至对应车间班组。针对生产过程中的变动需求，系统支持灵保障任务衔接顺畅；遇到订单取消或暂停情况，调度人员可在系统中执行撤销或冻结操作，避免无效生产。取得成效：一是实现数据自动流转与精准调度，通过打破信息孤岛、减少人工录入误差，确保调度指令精准下达，并使完工信息自动回传至ERP，形成管理闭环。二是提升生产响应的灵活性，凭借灵活的改派、撤销功能，高效应对多变的生产现场，确保起重机多品种、小批量的订单需求得到快速响应，避免资源浪费。三是加强过程管控与质量保障，通过严格的权限管控减少操作失误，并将质检任务与工序紧密关联，强制工艺顺序执行，有效杜绝跳序、漏检等质量隐患，从流程上保障订单的按时交付。3.质量管理痛点需求：一是标准规范有待优化。现行国标侧重起重机使用环节，对焊缝参数、部件检验等制造流程缺乏规范要求，企业凭经验生产，产品质量一致性差。二是数据管理缺失规范性。质检依赖纸质记录，关键数据分散，且无全生命周期追溯码，出现高水平无损检测、焊接工艺工程师匮乏，质检员多凭经验判定，易出现漏检、误判频发，影响质量管控效果。应用场景：一级：基于电子表格的起重装备生产工序质量信息记录。应用信息技术工具（如电子表格、云存储等）辅助开展主要生产工序质量信息的电子化记录，实现质量信息基础管理。二级：基于信息系统的起重装备关键工序质量数据规范化管理。应用信息化系统实现生产过程中关键工序质量数据的数字化采集、统计分析与分类管理，明确数据录入标准与管控流程，实现质量信息规范化管控。三级：基于起重专用设备及信息化系统的自动质检和质量追溯。应用起重行业专用数字化检测设备及信息化系统实现关键工序质量数据自动采集、检测结果实时判定和异常报警；或应用信息化系统实现对原材料、半成品、成品全生命周期质量可追溯，精准定位质量问题源头。四级：基于AI的起重装备质量预测分析和产业链质量数据协同。应用前沿技术（如AI视觉质检）开展产品质量智能检测，提升检测效率与精准度；搭建产业链质量数据协同平台，实现上下游企业数据共享；或基于历史数据构建质量管理模型，实现产品质量影响因素识别及缺陷预测性分析。典型案例：阿尔法起重机有限公司的质量管理案例案例背景：阿尔法起重机有限公司在质量管理中存在以下痛点：一是设计阶段过度依赖个人经验。设计质量特性关联复杂，易因人为因素产生设计失误与隐患，缺乏系统性的数字化验证与预防机制。二是调试检测环节量化与智能化不足。传统调试依赖人工经验，检测手段落后，难以对产品性能进行客观量化评价。三是技术标准与文件管理有待规范。企业内部缺乏统一、细化的性能与可靠性测试标准；制造技术文件（如图样、协议）内容不规范，存在前后不一致的风险。具体举措：MES系统质检模块首先对质量相关基础信息进行维护，划分了相应的检测类别，定义了具体的检测项，并建立了产品检测模板等数据体系。对于需要质检且已完成报工的工序，系统会依据前期创建的模板自动生成专检或成品入库检的在制品检测单，质检员通过APP就能收到相应的质检任务，在完成质检工序后，可直接在APP中对产品质量进行判断处理。同时，质检人员也能根据实际情况，手动创建巡检在制品检测单，进行不定时的质量抽检，确保生产过程中的质量可控。避免了因检验标准不统一导致的质量判定差异。二是通过系统自动生成检测单和APP处理质检任务，提高了质检工作的效率，减少了人工传递信息的滞后性。三是所有质检记录都能在后台随时查看，实现了质量数据的可追溯，一旦发现质量问题，能够快速查阅相关检验过程，为问题排查和解决提供有力支持，进而保障了阿尔法起重机的产品质量稳定性。4.安全生产痛点需求：一是动态风险人工识别滞后。针对起重装备制造中重物吊装、高空作业和大型设备转运等高危场景，依赖人工巡检判断未佩戴安全防护装备、违规闯入危险区域等安全风险。二是安全数据管理碎片化。安全生产隐患记录、整改跟踪、事故分析等数据分散存储，无法系统性追溯风险根源，难以量化评估整改效果，导致同类风险反复出现。应用场景：一级：基于电子检查表的起重作业安全巡检规范化管理。制定专项安全操作规程，为巡检团队配备移动终端，使用标准化电子检查表实现日常多频次巡检记录电子化，按月生成统计报表并通报，实现安全管理初步电子化与流程规范化。二级：基于视频监控与人工协同的起重作业安全生产监测管理。采用“人工安全巡检+视频远程监测”线上线下双轨模式开展安全监测，在关键风险点部署监控设备，实现关键区域可视化实时盯防。通过信息化系统自动统计分析危险行为，实时向现场管理人员推送告警信息，支撑快速干预，降低即时风险。。三级：基于AI视觉识别的起重作业安全行为监测和分级预警。通过人工智能安全生产算法，对车间摄像头等安全生产行为数据进行分析处理，实现实时监测和预警；精准识别未佩戴安全帽、违规闯入吊装警戒区等行为，联合声光报警器触发报警并同危险行为触发现场报警并推送信息至相关负责人，严重行为及时响应紧急预案。四级：基于多源数据融合的起重车间安全态势感知与主动防控。整合视频AI、设备IoT传感器、环境传感器、作业系统、人员定位等多维数据，构建车间动态安全态势模型。应用大数据分析与机器学习模型，识别挖掘高风险作业时段、区域、人员及设备状态异常模式（如疲劳作业、设备超负荷运行），实现风险智能预测与主动防控。典型案例：河南省中原矿山设备有限公司的安全生产案例案例背景：河南省中原矿山设备有限公司在安全生产中存在以下痛点：一是人员安全意识薄弱与违规操作难追溯。传统的监管方式可能无法有效追溯具体责任人与违规行为，导致管理失解决追溯难、问责难的痛点。二是安全监管过度依赖人工，存在盲区与效率瓶颈。原有模式存在监管盲区、人力成本高、效率低下，且无法实现全天候不间断监控的痛点。通过技术手段，企业旨在实现7x24小时无人化自动预警，弥补人力管理的短板。具体举措：河南省中原矿山设备有限公司主要利用厂区已有的摄像头，在摄像头网络内接入安全生产一体机，对每个摄像头赋予人脸识别、没戴安全帽和人员倒地的算法，并通过定制化开发将人脸识别信息和没戴安全帽、人员倒地行为结合起来进行安全生产行为的预警和统计分析。取得成效：通过以上安全生产的数字化改造，预计河南省中原矿山设备有限公司隐患响应速度提升至10秒内，重大风险闭环整改率达100％，整改周期缩短70％，有效减少事故风险。1.采购管理痛点需求：一是特殊性物料采购难度高。起重装备核心部件（如减速器、制动器）、大型结构件（如吊臂、车架）规格差异大，非标件占比高，定制化需求多，导致供应商选择范围窄，定制化采购周期长。二是供应链协同效率低。行业供应链层级多，从原材料、零部件到整机装配，信息传递易滞后，企业常因上游供应商延期交货、质量波动等问题，影响自身生产计划。三是采购成本控制难。起重装备生产具有订单式、小批量特点，核心部件依赖少数优质供应商，难以通过规模化采购获得议价优势、降低成本。应用场景：一级：基于电子表格与云文档的起重装备采购需求管理。因起重装备非标件、标准件品类多、需求分散的特点，通过电子表格辅助记录各类物料采购需求与订单进度；通过云文档协同平台实现跨部门采购数据共享，缩短采购文件审批周期等。二级：基于低代码平台或ERP系统的起重装备采购规范化管理。基于低代码平台搭建采购流程，覆盖技术参数审核、财务预算审批等环节，规范采购节点流转；或借助ERP采购管理模块，实现与生产计划、仓储物流等环节间数据联动，解决采购流程不合规、与生产衔接脱节等问题，缩短采购周期。三级：基于SRM系统的起重装备采购数字化协同。构建SRM系统，与ERP、质量管理等系统深度集成，从供应商准入到全生命周期管理，实现询比价自动化、采购单、请检单自动生成，打通“计划、采购、质检、入库”闭环，降低呆滞库存，提升供应链协同效率。借助数字化采购平台，通过AI算法实现核心部件价格预测、供应商风险预警等；协同内外部供应链上下游数据，监测原材料、物流风险，动态优化采购策略，适配行业复杂供应链需求。典型案例：卫华集团有限公司的采购管理案例案例背景：卫华集团有限公司在采购管理中存在以下痛点：一是与供应商信息传递依赖传统方式，订单下达、变更通知存在未形成集中采购规模，采购成本偏高且流程重复繁琐。三是特殊物资采购渠道有限，缺乏系统化的代采模式，耗费大量人力却难与供应商的合作缺乏长期稳定的框架约束。具体举措：卫华集团以SRM系统为核心，构建覆盖采购全流程的数字化协同平台，实现采购订单、到货计划、变更通知等关键信息的实时在线传递。当采购订单在系统内生成后，无需人工干预，系统会自动即时推送至供应商端的SRM系统界面，供应商可通过系统在线接收订单并完成确认操作，确认结果同步反馈至集团采购系统，同时，系统支持供应商在线反馈物资生产进度和预计交付时间，集团采购团队可实时跟踪，提前协调可能出现的供应缺口，保障生产连续性。取得成效：一是采购流程效率大幅提升，确保生产所需物资及时供应。二是在供应商管理方面，实现精准评估与分级，优质供应商占比提升，保障了原材料和零部件的高质量供应，产品不良率显著下降。三是系统的价格监测和数据分析功能助力企业在用准确的信息流驱动人流、物流、资金流，计划排的是急需的、物料买的是急用的