今天分享的是：Data+AI驱动智能决策，实现供应链协同与采购成本优化
报告共计：24页
2026装备制造供应链智能体研究报告核心总结
《2026爱分析·装备制造供应链智能体研究报告》指出，在去全球化背景下，以汽车制造为代表的装备制造业供应链已从线性物流演变为涉及数千家供应商的复杂价值网络，智能化成为解决供应链复杂性的必经之路，行业正从“数字化”向“数据驱动、智能决策”的关键阶段跨越。
当前装备制造供应链协同管理面临诸多痛点：数字化系统虽完成数据采集，但跨企业、多层级互联协同不足，形成数据孤岛；供应商数量庞大且能力不均，质量追溯与交期保障难度高；需求预测不准导致生产排产不合理，柔性生产能力受限；传统核价手段难以应对非标件成本控制需求。
生成式AI驱动的智能体成为破解这些难题的关键。它通过自然语言交互降低AI应用门槛，在多方面发挥作用：处理海量非结构化数据，解决信息流断裂问题；拆解供应商报价成本结构，助力控制采购成本；沉淀专家经验，缩短新人培养周期；基于数据分析优化生产计划，提升供应链柔性。
智能体市场主要有四类厂商，各有优劣。其中，数据智能厂商凭借强大的数据处理能力、AI工程化能力及行业经验脱颖而出，逸迅科技作为代表厂商，其核心产品Alaya平台通过数据底座、LLM研发层和智能体组件，构建了“数据先行、沉淀知识、指引策略”的供应链智能体应用，在采购管理、供应商管理、知识管理等场景深度落地，已在德国知名车企成功部署，使采购效率提升60%以上，潜在成本节约机会提升5-8%。
未来，装备制造供应链智能体将呈现两大发展趋势：一是从辅助工具逐步演进为能独立创造价值的数字员工，历经助手、协作者到自主员工的升级；二是从单智能体落地走向多智能体协作，形成矩阵式协作团队，覆盖供应链全业务流程。智能体与人类员工将构建人机协同新范式，重塑供应链全流程，打造更具韧性与竞争力的装备制造供应链体系。
以下为报告节选内容
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