01
数据规模巨大
每日 ERP/SAP 导出数十万条采购记录，人工分析缓慢且难以覆盖全部机会。
01 / 业务挑战
采购团队拥有大量有价值的数据，但优化机会隐藏其中。
问题不是缺少数据，而是原始记录与可执行采购行动之间存在距离。
02
供应商价格缺乏可见性
采购团队难以快速识别哪些供应商订单符合降价谈判条件。
03
后续跟进依赖人工
价格调整沟通依赖表格核对、邮件跟进和个人经验。
02 / 解决方案
围绕完整降本闭环构建的 AI 驱动平台。
这不是报表工具，而是一套将采购数据转化为供应商行动，并持续推动优化的可重复运行流程。
01
ERP / SAP 数据
02
数据处理引擎
03
价格差异分析
04
供应商优化建议
05
谈判沟通生成
06
持续成本优化
采集数据 → 识别可谈判订单项 → 推荐供应商行动 → 触发沟通 → 持续跟踪结果
03 / 经营影响
真正的价值，是建立持续行动的能力。
基于当前运营数据，平台识别出了显著的年度优化机会，并为采购团队提供了一套可以持续执行的行动机制。
20,000+
每日筛选物料订单记录
150+
每日识别可谈判订单项
RMB 75M
已识别年度采购优化机会
RMB 15–22.5M
预计年度节省潜力
最重要的价值不是一次性分析报告，而是建立持续运行的采购优化能力。
04 / 工作方式转变
从人工分析走向可重复运行的优化流程。
之前
- — 依赖大量 Excel 分析
- — 人工比较供应商价格
- — 价格差异隐藏在数据中
- — 以被动谈判为主
- — 流程依赖个人经验
→
之后
- + 自动处理采购数据
- + 具备供应商和物料层面的价格可见性
- + 按优先级识别优化机会
- + 形成结构化供应商沟通
- + 建立可重复运行的优化流程
05 / 为什么这对制造企业重要
制造企业通常已经拥有数据，真正的挑战是将数据转化为行动。
AI 采购研究团队帮助采购团队从分散记录走向决策、行动和可衡量的财务影响。
01
更清晰的供应商价格可见性
更清晰地了解供应商价格和物料层面的差异。
02
更快识别降本机会
在机会仍然可以被行动时，快速识别值得优先处理的降本空间。
03
更强的采购执行能力
通过 AI 驱动的结构化流程，帮助采购团队持续跟进。
06 / 继续探讨
了解您的采购数据中是否存在类似的优化空间。
AI 采购研究团队帮助制造企业将业务数据转化为可衡量的经营价值。
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