NO.08 / 24制造业

FDE用AI减少工业企业采购浪费

从 物料难找 到 精准定位
工业AIERP数据治理语义检索
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原来卡在哪

一家海外工业企业:从手套、螺丝钉到卡车、机械臂都进同一套ERP数据库,15个团队围绕它工作,几乎所有部门都在抱怨“物料难找、系统不好用”。恶性循环是:找不到物料→重新录入→重复数据→数据越来越脏→更难找到→买错、买重或搞错单位→库存积压→报废,造成真实财务损失。

具体怎么做的

进入现场,先做问题发现:数月深入访谈,看业务人员真实操作,梳理出约15个可进一步处理的功能点。

把问题放回完整业务链条:不停在“搜索不好”,继续追问为什么产生业务损失,最终锁定数据质量与语义检索两个优先问题。

和所有利益相关方一起确定优先级:让业务部门参与投票,同时从数据可得性、能否写回系统、AI能否解决、业务是否愿意采用等维度评估。

把技术分工定清楚,AI只做该做的部分:语义检索理解“我要找的东西”,数据清洗标准化在检索前把历史脏数据处理掉,采购决策仍由业务拍板。

从能快速证明价值的场景开始,允许中途反复:几周内先让业务部门看到初步结果,用客户认可的业务结果验证价值。

效果 · Before → After

问题性质
“ERP不好用”的模糊抱怨可计算、可验证的经营问题
错误/重复采购
持续发生、损失不可见从源头减少(以客户认可的业务结果衡量)

踩过的坑

  • 找到真正的问题需要很长时间——要一直追到与业务结果连接的根因
  • 跨部门协调难——提前与不同利益相关方单独沟通
  • 技术能做,落地难——FDE不能“东西做完、钱到账、人撤走”

义道点评 · 放到制造企业里怎么做

义道财务 · 2026-09 | 以下是义道的观点,不属于原案例内容;原案例不是义道的项目。

看点

把「ERP 不好用」这句模糊的抱怨,一路追问到「买错、买重、库存积压、报废」这条损失链——把抱怨变成可计算的经营问题,是 FDE 最核心的动作。

放到制造企业里

这正是义道说的「成本口」:同一物料多个编码、同规格不同价,最后都以库存跌价和报废的形式进了损益。义道进厂会先拿十二个月的采购明细和库存台账,按规格归并,算出重复采购和呆滞物料对应的金额;供应商里如果有关联方,再看定价有没有依据(M02)。数字出来以后,再决定是上检索工具,还是先清数据。

动手前先核对

  • 物料编码有没有一物多码
  • 呆滞库存有多少、多久没动
  • 关联方采购占多大比例

文中 M01–M16 是义道的成品模块,说明见 义道官网 · 十六个成品模块 ↗;想聊自己工厂的情况,联系义道 ↗。