案例: AI在人力资源、研发及采购供应链中的应用
2025年新年伊始，随着DeepSeek的横空出世，越来越多的企业开始探索将AI技术的应用于当下。当前，AIagent的概念确实备受关注，尽管市场上尚未出现成熟的产品，但企业正积极鼓励各部门尝试对接AI技术，以期提升运营效率和管理水平。本文将重点探讨AI在供应链及企业管理中的应用，并通过实际案例展示其在人力资源管理、研发及采购供应链中的落地效果。以下四个案例从案例背景、实施方案、应用效果和关键价值四个方面予以阐述。
一、AI在人力资源管理中的落地应用
案例背景：宁波某电子企业
该企业是一家大型电子制造商，员工规模超过2000人。随着业务的快速扩展，传统的人力资源管理模式已无法满足需求，尤其是在员工信息管理、绩效评估和人才发展等方面。为此，企业决定引入AI技术，优化人力资源管理流程。
实施方案：
第一步，选择语言大模型：企业选择了DeepSeek作为基础语言模型。相比ChatGPT，DeepSeek不仅支持中文界面，还能通过微信登录，操作便捷。此外出于数据安全考虑，企业对模型进行了本地部署，避免使用云端服务。
第二步，搭建私有知识库：企业将员工信息、绩效数据、培训记录等资料以Word、PDF和Excel格式导入私有知识库，为AI提供数据支持。
第三步，调用模型服务程序：企业采用Ollama作为模型服务程序，调用DeepSeek。
第四步，选择RAG服务程序: 企业采用anythingLLM实现RAG（检索增强生成）功能，将DeepSeek与私有文档无缝结合。
应用效果：
通过上述步骤，企业实现了对员工信息的智能化管理。例如，HR可以通过AI快速查询员工“吴进”的个人信息，包括其籍贯、入职时间、住址、薪资轨迹、合同到期时间、绩效评估结果、备份等。此外，AI还能分析员工的潜力、短板及培训需求，甚至评估其在市场上的薪资水平及行业竞争力。
*吴进为我司IT合伙人，在甲方测试环境中经常使用此人称。
关键价值：
效率提升：AI将原本HR专员需花费数小时的信息查询和报告生成的工作，缩短至几分钟。
数据驱动决策：通过AI分析，企业能够更精准地制定人才发展计划和薪酬策略。
风险预警：AI可实时监控员工合同到期、绩效下滑等风险，提前预警。
同时，RAG程序还可以调用外部数据。这可以通过两种方式实现：一种是使用爬虫在互联网上获取数据，另一种是已经通过专业咨询公司获取数据。这样可以了解员工吴进在市场上的价值、薪资水平，以及他在本行业同等档次企业中的工资水平，人力资源的供需匹配程度等等。
这就是一个完整的初步企业级HR落地应用。当然，在使用Ollama调用DeepSeek时，要注意设置防火墙；在使用anythingLLM将DeepSeek和文档结合时，因没有向量模型，搜索速度可能会因文件过多而变慢，但这些问题都是可以投入适当的资源逐步克服。
企业越来越需要人力资源部门专业汇总的报告。有了这些AI设置，企业负责人可以很轻易地将这些报告拿出来做横向比对。这样的话，如果有些问题不能回答，企业负责人也会发现人事部门在这些工作中还存在哪些短板需要补上，哪些信息需要补充。
自从AI落地之后，人力资源总监一开始觉得很兴奋，但现在也感觉到了很大的压力。
二、AI在研发及产品管理中的落地应用
案例背景：某家电制造企业
该企业已部署ERP和PDM系统，但在研发项目管理中仍面临信息孤岛、进度滞后和成本超支等问题。为此企业引入AI技术，优化研发流程。
实施方案：
数据整合：将ERP和PDM系统中的数据与AI模型对接，实现信息的实时同步和穿透。
智能分析：利用AI分析项目进度、成本及瓶颈，并提供优化建议。
产品设计支持：针对大众消费品（如电视机、吸水泵），AI提供性价比分析和设计思路，甚至估算产品成本。
应用效果：
通过上述步骤，企业达成了项目穿透：企业负责人可通过AI实时掌握项目进展、成本控制情况及瓶颈问题，提升决策效率。设计优化：AI为产品设计提供数据支持，帮助企业快速响应市场需求，缩短产品上市周期。跨部门协同：AI打通研发、市场、销售和生产部门的信息流，显著提升协作效率。
关键价值：
效率提升：AI实现项目信息的实时穿透，减少人工查询和分析时间。
成本控制：通过智能分析，AI帮助企业识别成本超支风险并提供优化建议。
创新加速：AI提供设计思路和性价比分析，助力企业快速推出符合市场需求的产品。
三、AI在采购供应链中的落地应用
（一）案例背景：某汽车零部件制造企业
该企业面临供应链复杂度高、供应商管理困难等问题。通过引入AI技术，企业优化了采购流程，提升了供应链效率。
实施方案：
供应商智能筛选：利用AI分析供应商的历史交付数据、质量表现和价格波动，自动筛选出最优供应商。
需求预测：基于历史采购数据和市场趋势，AI预测未来需求，帮助企业制定精准的采购计划。关于市场趋势，我们协助企业接入了高质量的外部数据。
风险预警：AI实时监控供应商的财务状况，供应链和交付能力，提前预警潜在风险。
应用效果：
通过上述步骤，企业原材料成本降低：通过AI优化采购策略，企业采购成本降低了15%。交付效率提升：供应商交付准时率提高了20%。风险管理：AI预警帮助企业避免了多次供应链中断风险。
关键价值：
采购优化：AI智能筛选供应商，确保选择最优合作伙伴。
精准预测：基于历史数据和市场趋势，AI提供精准需求预测，减少库存浪费。
风险防控：实时监控供应商风险，提前预警，保障供应链稳定性。
（二）案例背景：某快消品企业
该企业通过AI技术优化库存管理，实现了库存周转率的显著提升。
实施方案：
动态库存管理：AI根据销售数据和市场需求动态调整库存水平，避免库存积压或短缺。
智能补货：AI自动生成补货计划，确保供应链各环节的库存平衡。
供应链可视化：通过AI实现供应链全流程的可视化监控，提升管理透明度。
应用效果：
通过方案实施，企业库存周转率提升：库存周转率提高了25%，资金利用效率显著增强。运营成本降低：库存持有成本减少了10%，优化了企业现金流。客户满意度提升：缺货率降低了30%，客户体验显著改善。
关键价值：
动态优化：AI根据销售数据和市场需求动态调整库存，避免积压或短缺。
智能补货：AI自动生成补货计划，确保供应链各环节库存平衡。
透明管理：通过AI实现供应链全流程可视化，提升管理效率和决策质量。
四、AI应用的未来展望
尽管AI技术在当前阶段仍无法完全替代人类，但其在效率提升、数据分析和决策支持方面的优势已显而易见。对于专业软件公司和咨询公司而言，AI的引入不仅是技术升级，更是市场竞争力的关键。例如，SRM（供应商关系管理）和WMS（仓库管理系统）等工业软件若未能集成AI功能，将很快被市场淘汰。
未来，随着AI技术的不断成熟，其在企业管理中的应用将更加广泛和深入。企业需要积极拥抱AI，探索其在各个业务场景中的潜力，以提升运营效率、降低成本从而增强竞争力。
总结
自从ChatGPT落地以来，大家都知道，AI能够提高工作效率。例如，简单的PPT制作、文本生成、产品描述以及演讲稿的撰写等。IT部门也在忙着思考能否用AI替代一些简单的代码工作。这些都不算是很稀奇的事情了。虽然当前的AI还无法比人类更聪明，但AI的全面性以及对知识的广泛涉猎，决定了它可能比单个的个体更聪明。
随着AI的出现，尤其是DeepSeek在2025年现象级的出现。AI应用在中国呈现出全面爆发的趋势。AI在人力资源、研发及采购供应链等企业管理中的应用已逐步落地，并取得了显著成效。通过实际案例可以看出，AI不仅能够提升工作效率，还能为企业提供数据驱动的决策支持。未来，随着技术的进一步发展，AI将成为企业数字化转型的核心驱动力。
-全文完，作者皮晓峰Edward，捷韧达
