趋势洞见 2025 年 采购与供应链 洞察 推动 创新 03 04 06 15 33 34 引言 执行摘要 2025 年全球商业和宏观经济趋势 通货膨胀：回归近期历史常态 GDP：增长稳定但不温不火 利率：从缓解通胀到实现增长 就业：整体稳定 能源：紧张局势加剧，石油价格上涨 中国经济格局：中国将会走向何种增长模式？ 强和全球 2000 强企业中众多领先采购和供应链领 导团队的紧密合作伙伴。我们的团队由经验丰富的顾问和技术指导组成，提供有价值的见解，帮助 企业主管为 2025 制定战略。 《GEP 2025 年趋势洞见：采购与供应链报告》涵盖了未来一年将主导企业议程的关键主题和优先 事项。 执行摘要 随着企业在多样化的宏观经济环境、人工智能的快速发展、动态的市场条件、贸易战和地缘政 治冲突之中一路见招拆招 治冲突之中一路见招拆招，他们必须调整战略和实践以保持竞争力。为了作出明智决策、推动 创新和增强运营弹性，最终使企业在未来一年取得成功，了解这些趋势及其对采购和供应链的 影响对于领导者至关重要。 GEP 的 2025 年趋势洞见报告指出了采购和供应链管理的六大趋势，每一项都为领导团队带来 了重大的挑战和机遇。 人工智能与采购的下一轮演变：随着人工智能的成熟，采购将经历重大变革，从自动执行任务 转向自主决策。在早期阶段

情况。该类数字孪生应用所产生的重要信息将影 响未来的资产设计。风电场可通过数字孪生了解 运营效率低下的原因。除此之外还存在大量其他 与部署资产相关的数字孪生应用情况。9 将数字孪生应用于部署资产能够提供深刻洞见， 而将数字孪生应用于生产流程则能够产生功能强 大的应用程序。图1呈现了物理世界中某一生产流 程的模型，及其在数字世界中的数字化镜像。数 字孪生是对工厂环境中实际情况的准实时虚拟复 制。实际生产流程中部署了数以千计的传感器， 户投诉记录等。 • 集成——传感器通过集成技术（包括边缘、通 信接口和安全）达成物理世界与数字世界之间 的数据传输。 • 分析——数字孪生利用分析技术开展算法模拟 和可视化程序，进而分析数据，提供洞见。 • 数字孪生——图1的“数字化”层面是指数字 孪生本身。该应用程序综合以上所有要素，建 立物理实体和流程的准实时数字化模型。数字 孪生旨在识别不同层面偏离理想状态的异常情 况。无论是数字孪生出现逻辑错误（希望不是）， 将数字孪生应用于部署资 产能够提供深刻洞见，而将 数字孪生应用于生产流程 则能够产生功能强大的应 用程序。 工业4.0与数字孪生 4 图1：生产流程数字孪生模型 物理世界 数字世界 资料来源：德勤大学出版社 德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com 传输 传感器 集成 分析 创建 分析 洞见 数据 促动器

04 05 1 2 序章 · 新程：站 在苏州工业园区三十周年新起点 洞见 ·演进：未来园区的四大面向 14 2.1 环境友好 低碳永续 16 2.2 创新孵化 活力培育 22 2.3 产业飞地 协同发展 26 2 1. 效益要求高，达标任务重 4. 运营能力弱，服务水平低 3. 定位不精准，规划不科学 2. “双碳”硬约束，转型难度大 序章·新程 站在苏州工业园区三十周年新起点 1 13 洞见·演进 2.1 环境友好 低碳永续 2.2 创新孵化 活力培育 2.3 产业飞地 协同发展 2.4 高效精明 长期运营 02 14 未 来 产 业 全球��%的碳排放量，居世界第一。中国的人均碳排放强 度也较高，为世界平均值的�.�倍�。另一方面，中国实现碳 中和目标的时间远远短于欧美国家，需要在极为紧迫的时 间内完成全球总量最大的碳减排任务，难度将远大于欧美 � 洞见·演进 未来产业园区的四大面向 中国与欧盟、美国碳达峰年份人均GDP水平（购买力平价） 中国 $25,000 相较水平 欧盟 $39,000 65% 美国 $56,000 45% 国家。

零件加工数量、加工时间 、加工参数 电流、电压、电量、功率 设备程序记录 状态信息 设备数据采集 警报信息 加工信息 能耗信息 程序信息 数据魔盒：想你所想 打开简单、易用、低成本的数据魔盒，想你所想，数据洞见企业管理中的问题、价值 点 即插即用 可移动 无缝连接 传统的数据可视化呈现，均需要通过下 载应用，才能在电视大屏上显示各级报 表，操作复杂且对大屏的硬件要求较高 。如今，只需一个数据魔盒，省去中间 呼叫等呼叫类型，车间发起呼叫、紧急响应处理， 及 时跟进、关闭问题，防止问题滞留 电子看板：设备看板 设备状态看板，实时监控设备运行状态与设备生产任务情况，提高设备使用效率 数据魔方：企业价值洞见 专业的企业级报表管理工具， PC 端、移动端、大屏多场景数据报表展示，独有的普通报表、聚 合 报表和决策报表，为满足企业各类数据分析应运而生 数据魔方 企业数据中心，实现企业数字化、透明化管控 细颗粒度管控，实现生产效率、在制品“新 鲜度”与周转率的透明化 综合改善效益 企业数字化价值体现，从表象层来说主要包括“降本、增效、提质”，提升企业经营管控能力实现 企 业运营过程的数字化管控；从本质层面来说包括数据洞见企业价值、提高价值创造效率等 显性效益  降低或消除数据输入时间 60%  提升直接、间接人工效率 40%  减少在制品库存 20%  提高设备稼动率 10%  综合改善产品质量 20%

家庭） M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 背景与结论 3 ◆ M2觅途咨询聚焦人形机器人产业、持续输出前瞻洞见，希望为产业提供全面、可靠、新颖的视角，帮助全产业生态玩 家理性决策，助力产业健康、可持续发展： • 2024年1月，发布《人形机器人核心硬件市场发展白皮书》，获得上游产业链等各界广泛关注 • ◆ 本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： • 创新逻辑：提出“人形机器人场景落地评价模型”，依托服务头部企业的实战经验，以及对机器人产业逻辑>10年 的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务 • 聚焦工业：洞见新能源汽车制造——5大工序 VS 人形机器人适配4大工种（搬运、质检、工站衔接、基础组装） • 真实案例：采集某全球头部企业场景规划——验证人形机器人落地场景、适配工种逻辑

Anniversary 10th Anniversary 助力您的公司打造供应链的辉煌成功 002 第十期 我想用点时间来回顾和纪念我们共同走过的旅程。 蓝皮书系列不仅仅涵盖对物流行业的洞见。我们撰写这些内容的初衷是为 专业物流人士提供应对当前挑战的方法。 而今，蓝皮书系列已成为马士基和专业物流人士共同进步的承诺。 衷心感谢我们的客户和合作伙伴。你们的信任与合作让我们能够突破界限、 的亚太区组织计划在2027年前实施这些先 进的解决方案，强化运营。 随着这些技术成果日益普及，它们将提高 60% 50% 高达 实时数据、自动化和AI的整合将让运营更灵活，响应速度更快。 实时数据将提供即时洞见，从而实现主动决策，如重新安排航 运，以避免延误并优化库存水平。 自动化通过更快、更准确地处理重复任务来简化流程，而AI可 实现预测性分析和高级决策，从而实现更准确的需求预测和 更好的风险管理。

案例 企业 TRANSFORM DATA INTO VALUE 让数据成为生产力 20+ 数智化时代,数据赋能企业价值创新 数智领导力 千行百业突破力 供应链协同力 AI智能洞见力 数字人才驱动力 精益运营管控力 数字管理领导力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 帆软 让数据成为生产力 驱动战略决策 / 赋能业务增长 / 塑造企业竞争力 用数据 东风柳汽：184 个应用由业务人员搭建，数字人才培养让零代码开发成为像 office 一样的常规技能 国家管网：拉通各平台数据，打造国家管网集团系列数据产品，助力企业培育数字 化人才 04 AI 智能洞见力 094 志邦家居：高准确率的对话式革命，FineChatBI 应用落地实践 05 供应链协同力 103 109 联宝科技：供应链控制塔（SCCT）- 从可视走向价值 华熙生物：供应链数据可视化平台 DIGITAL MANAGEMENT LEADERSHIP 第一章 CHAPTER 1 在复杂性与不确定性交织的时代，领导力不再仅源于权威与远见，更在于将混沌信息转化为清晰战略， 让数据成为洞见未来的“第六感”。 数字管理领导力并非技术的简单叠加，而是数据思维深度融入组织决策基因的范式跃迁。当企业将海 量运营信息淬炼为穿透表象的战略图谱，当领导者能实时感知全局动态、预判趋势拐点、量化决策风

而，至关重要的是，未来矿业领导者将在追求生产效率和盈利目标的同时，秉持对员工福 祉的深切关怀与同理心。 因此，第17期《趋势追踪》报告集中探讨了培育新时代领导力的必要性。德勤全球网络的 专家团队分享了他们的洞见，并提供了企业可即刻用于自身业务的策略与工具，旨在助力 企业重新确立其作为未来雇主、创新先锋和可靠供应商的市场地位。 引言 2025年趋势追踪 3 引言 趋势 1:引领矿业及金属行业步入新时代 学数据（CMGD） 倡议，旨在通过提供知识与数据来支持相关决策过程，实现关键矿产资源的可持续发 展。这一目标是通过资助一系列倡议来实现，这些倡议旨在提升关键矿产资源位置、 质量和经济可行性相关数据与洞见的可用性。相关倡议的四大工作流程之一，便是探 究先进分析技术能否支持关键矿产勘探、生产和营销方面的负责任决策。14 此外，当测绘由矿业公司而非由政府开展时，可能会引发透明度问题，同时也存在造成 环境破坏的风险。 趋势 10:创造自然竞争优势 全球及中国联系人 作者与致谢 如何充分发挥公益性数据及分析的价值 • 注重数据质量与完整性：AI/ML工具的输出成果取决于输入数据的质量和准确性。为 了生成实用洞见，所输入的数据集应涵盖地球化学、地球物理学、矿产分布等方面的 信息。此外，这些数据集必须准确无误，具备所必要的属性，并且经过验证。这一点 在新兴司法管辖区尤为关键，因为这些地区的信息往往是从纸质文档手动录入到数字

AI转型白皮书 洞见AI新机遇 当下，全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧，叠加气候与资源约束，传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时，以人工智能为核心的新一代数字技术，正穿透从田 间到餐桌的全产业链条，为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进

工具配置的复杂性以及对 Excel 的过度 依 赖，这些都是业务团队在追求灵活性和效率时的主要痛点。这 反映出业务团队对于更加智能、 响应迅速的数据分析解决方 案 的强烈需求，希望借此能够加速从数据中获取洞见、生成 结 论，并解释数据背后的相关性。 业务团队之痛： BI 产品学习门槛高，归因解读靠人 工 导出到 Excel 手动看 数成了日常工作 BI 报表配置难度 高 SQL