近日，工業富聯憑借打造的“AI 驅動供應鏈碳管理創新”實踐，成功入選中國物流與采購聯合會2025年供應鏈創新標桿案例，并將被收錄至《中國供應鏈發展報告2024-2025》，面向社會公開發行。此次入選，充分彰顯了工業富聯在供應鏈管理領域的創新性，標志著AI技術在推動供應鏈綠色轉型方面邁出了重要一步。

　　在全球產業鏈加速向低碳綠色轉型的大背景下，中國制造業面臨著歐盟碳關稅（CBAM）和國內“雙碳”政策等多重壓力。如何在保障經濟效益的同時實現環境效益，成為擺在企業面前的重要課題。在數字化轉型與雙碳管理融合的實踐過程中，往往面臨三重挑戰：

　　認知與能力鴻溝：企業及其供應商普遍存在雙碳管理基礎薄弱問題，對碳排放核算模型構建、因子選取等專業領域認知不足，導致碳管理實踐難以開展。

　　標準與場景適配難題：各行業尚未建立統一的可持續供應鏈管理標準體系，現有數字化平臺難以靈活適配不同業務場景的碳管理需求。

　　價值鏈協同障礙：部分企業在供應鏈中的話語權與減排責任不匹配，尤其對依賴進口材料和預付款機制的企業，難以構建有效可持續供應鏈協同減排機制。

　　工業富聯通過“AI驅動供應鏈碳管理創新”案例，為行業提供了全新的解決方案。

　　AI 大模型：驅動供應鏈從“效率優先”到“低碳韌性”

　　可持續供應鏈管理的核心在于將碳排放從模糊的定性描述轉化為可量化、可追溯、可優化的數據資產。AI大模型通過整合多源異構數據、構建智能決策模型，實現了數據追溯、核算、分析、減排全鏈路管理，重塑從研發端到價值鏈端的碳管理能力閉環。

　　▲產品碳足跡自動核算模型架構

　　研發端：低端設計范式革新

　　突破傳統人工試錯模式，AI大模型深度融合碳排放數據庫與成本、可制造性等研發參數，構建多目標優化算法，實現低碳材料替代方案、輕量化設計方案的秒級生成，較傳統方法效率提升60%以上。

　　供應商管理：ESG動態評估

　　AI大模型通過智能引導賦能供應商雙碳基礎能力及數據操作，顯著提升企業數據盤查效率與準確性，降低人工成本。運用大模型的總結生成能力，對供應商ESG/碳管理體系進行智能評分與分析，自動生成優質供應商及物料推薦方案。

　　生產制造端：碳足跡智能優化

　　AI驅動生產環節深度減碳，通過多系統數據庫對接實現工單級產品碳足跡的實時計算，涵蓋物料消耗、能源消耗及廢料排放。AI大模型自動生成標準碳盤查報告，精準分析碳足跡排放熱點，并智能推薦減碳方案。

　　這些創新策略和技術應用也帶來了顯著的成果。例如，在某綠色工廠的實踐中，通過AI大模型的語義學習，支持批量匹配供應商實測因子或背景因子庫數據，減少了人工投入及錯誤匹配概率。數據完成追溯后，對供應商加權碳排放強度、同sku物料不同供應商的碳足跡、循環材料占比、工序強度碳排等進行熱點分析，自動生成推優報告。實現碳數據準確度提升80%，助力降低碳足跡89%。

　　未來，工業富聯將基于AI技術，實現碳排放數據的自動化采集、結構化分析與多維度洞察，賦能供應商快速掌握碳核算方法論與實踐工具。通過智能化數據整合與知識沉淀，繼續推動跨行業碳管理經驗高效復用，助力中小企業系統性提升碳管理能力，加速供應鏈整體綠色轉型進程。

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