浪潮智慧供应链科技（山东）有限公司（以下简称“浪潮智慧供应链”）申报的《物联网+AI赋能的浪潮可信全感知智慧供应链服务平台创新应用》案例成功入选央采委发布的《2025双链融合产业供应链金融示范案例集》。
浪潮可信全感知智慧供应链服务平台（以下简称“浪潮信链平台”）作为新一代供应链驱动的智慧化、产业供应链服务平台，通过聚焦央国企供应链公司、大中型企业及终端消费者，连接其上下游，以供应链交易为出发点，构建供应链综合门户、采购寻源、产业电商、供应链协同、闲废物资处置、客商全生命周期管理、产业大脑等多个服务于一体的全产业链生态服务体系，提供涵盖供应链端到端全流程解决方案，帮助企业搭建数字化、智能化的产业链供应链综合服务平台，实现企业间上下联动、内外协同，推动产业数字化转型升级。
（一）供应链全链路感知精度不足，动态可视性缺失
供应链各核心环节（采购入库、智能仓储、干线运输、末端配送）长期依赖单一感知技术（如RFID身份识别、GPS位置定位）或人工记录，无法覆盖复杂应用场景（如室内密集仓储、雨雪雾等恶劣天气运输、多楼层楼宇配送）；多源异构数据（货物位置、温湿度、振动频率、包装完整性）采集与融合能力薄弱，导致货物实时状态（如是否变质、是否破损）与位置偏差显著，异常事件（如运输延迟、货损、温湿度超标）发现滞后，全链路动态可视化中断。
技术维度：传统感知体系缺乏多源传感器（UWB超宽带定位、视觉传感器、毫米波雷达、温湿度传感器）的深度协同机制，数据采集频率（如GPS每30秒1次）与处理速度（如边缘节点数据处理延迟超1秒）不匹配，无法满足动态场景（如AGV机器人实时避障、货物快速分拣）的高响应需求；同时，不同环节感知设备通信协议（如LoRa、NB-IoT、4G）不统一，数据接口兼容性差，形成“感知孤岛”。
应用维度：仓储环节的货架定位、运输环节的车辆轨迹、配送环节的末端到户，三者感知设备标准割裂（如仓储用UWB、运输用GPS、配送用蓝牙），数据无法无缝衔接，导致全链路可视化在“仓储-运输”“运输-配送”节点中断，无法形成闭环监控。
仓储环节：采用RFID标签+手持扫码终端，人工扫描记录货物出入库时间与货架位置，辅以红外传感器监测仓库区域入侵；
运输环节：车辆安装GPS定位终端，实时上传车辆经纬度，结合司机人工上报（如每1小时1次）货物状态；
配送环节：采用蓝牙Beacon设备，在社区、楼宇门口部署信号点，实现末端配送范围定位，人工电话确认收货。
感知维度单一：仅覆盖“身份+位置”信息，无法监测货物温湿度、振动、光照等关键状态，易导致生鲜、医药等特殊货物因隐性变质（如温湿度超标1小时未发现）产生百万级损失；
抗干扰能力弱：GPS在室内、隧道、高楼密集区信号衰减，定位误差达5-10米，无法满足智能仓储“货架-货位”厘米级定位需求；RFID易受金属、液体遮挡，识别成功率低于85%；
实时性与连续性缺失：人工上报间隔长（如运输环节每1小时1次），异常事件（如车辆抛锚、货物倾斜）发现延迟超30分钟，且“仓储扫码-运输GPS-配送蓝牙”数据衔接断层，全链路可视化覆盖率不足60%。
（二）供应链多流协同不畅，数据孤岛引发效率损耗
供应链上下游主体（原材料供应商、核心生产企业、第三方物流商、经销商、终端客户）的数据分散存储于各自ERP（企业资源计划）、WMS（仓储管理系统）、TMS（运输管理系统）、SCM（供应链管理系统）中，信息流、商流、物流、资金流、技术流“五流”割裂；订单确认、物流调度、资金结算依赖线下沟通（如邮件、电话）或单一系统对接（如核心企业与一级供应商EDI对接），跨主体协同效率低，全链路周期长（如传统采购-配送周期超72小时）。
组织维度：供应链各主体数据标准不统一，如订单编码规则（核心企业用“日期+流水号”、供应商用“产品编码+批次号”）、物流节点定义（如“在途”在核心企业指“出库后”，在物流商用“装车后”）存在差异，导致数据无法直接互通；同时，中小企业（如二级供应商、区域经销商）缺乏信息化能力，仍采用Excel记录数据，无法接入协同体系。
技术维度：传统协同依赖中心化架构，数据共享需开发专用API接口，单个接口开发成本超15万元，且仅支持单向数据传输（如核心企业向物流商下发订单，无法实时接收物流商的运力反馈）；此外，数据传输缺乏统一加密与校验机制，易出现数据丢失（如订单信息传输丢包率超3%）或错误（如物流节点信息录入偏差）。
核心企业主导的局部协同：核心企业与一级供应商、主力物流商通过EDI系统实现订单、物流数据交互，采用固定格式（如ANSIX12、EDIFACT）传输数据；
线下补充协同：二级及以下供应商通过邮件发送发货单，经销商通过Excel表格上报库存需求，核心企业设立专职协调岗（如3-5人）汇总数据；
周期性会议同步：每周召开供应链协同会议，上下游主体面对面确认订单进度、物流状态、资金结算，形成会议纪要作为后续执行依据。
协同范围有限：EDI仅覆盖核心企业与一级合作伙伴（占供应链主体的20%-30%），二级、三级供应商及区域经销商仍依赖线下，协同链条断裂，导致订单响应延迟（如二级供应商发货信息滞后24小时）；
实时性差：EDI数据传输周期为“T+1”（如当日订单次日同步），物流商运力变化（如车辆临时故障）无法实时反馈，核心企业排产调整滞后超8小时，导致库存积压或缺货；
数据冗余与错误：各系统重复录入数据（如订单号、产品规格），人工核对成本占供应链管理成本的15%，数据错误率（如规格录入偏差、数量不符）超6%，引发订单纠纷。
（三）供应链决策经验驱动，动态优化能力缺失
供应链计划制定（如库存补货、物流路径规划、订单排线）依赖历史数据人工统计（如Excel数据透视表分析近3个月销售数据），无法实时结合市场需求波动（如促销活动突增订单）、物流资源变化（如区域运力短缺）、供应链风险（如原材料涨价）调整策略；决策模型静态化，无法模拟不同场景下的执行效果，导致库存周转率低（如传统制造业库存周转天数超60天）、物流成本高（如路径绕路率超15%）、订单满足率不足（如突发需求满足率低于70%）。
数据维度：传统决策仅依赖内部历史数据（如销售、库存），未整合外部实时数据（如区域交通拥堵、天气预报、市场需求预测），数据维度单一；同时，数据处理停留在“统计汇总”层面，未通过机器学习挖掘数据关联（如“天气-运输时效”“促销-库存需求”），无法形成预测模型。
技术维度：缺乏动态数字孪生建模能力，无法构建供应链全链路虚拟映射（如仓储布局、运输网络、订单流），无法模拟“需求突增30%”“运力减少20%”等场景下的决策效果；决策过程无算法支撑，依赖员工经验（如老调度员规划路径），主观性强，不同人员决策差异率超20%。
库存补货：基于历史销售数据（如近3个月平均销量），采用“安全库存=平均销量×1.5”公式人工计算补货量，每月调整1次补货计划；
物流路径：依赖高德、百度地图推荐的“最短距离”路线，结合调度员经验（如避开常拥堵路段）确定最终路径，人工录入TMS系统；
订单排线：按“先来先服务”原则，结合客户优先级（如大客户优先）人工排序，纸质记录排线结果，每日更新1次。
预测准确率低：历史数据无法反映突发因素（如电商大促、原材料短缺），库存补货预测误差超25%，导致畅销品缺货、滞销品积压，资金占用成本增加8%-12%；
动态适应性差：固定路径无法实时规避交通拥堵（如高速封路），绕路率超15%，运输成本增加200-500元/车；订单排线未考虑生产设备负荷（如某生产线满负荷仍安排订单），导致生产延误超4小时；
场景模拟缺失：无法预演“供应商延迟交货”“物流运力短缺”等风险场景，决策缺乏预案，突发事件发生时应急调整耗时超8小时，供应链中断风险增加30%。
（四）供应链数据可信性不足，追溯链条易断裂
供应链数据（如原材料产地、生产批次、物流节点、质量检测报告）存储于中心化服务器或纸质单据，存在数据篡改（如伪造产地、虚假检测报告）、追溯中断（如中间环节数据丢失）问题；当出现质量问题（如食品变质、药品不合格）时，无法快速定位责任主体（如供应商、物流商），追溯周期长（如传统追溯需3-7天），且追溯结果公信力不足，消费者信任度低。
安全维度：传统数据存储采用中心化架构，管理员拥有数据修改权限，存在“暗箱操作”风险（如供应商篡改原材料生产日期）；数据传输过程缺乏端到端加密（如邮件传输易被拦截篡改），数据完整性无法验证；
追溯维度：追溯链条依赖人工录入关键节点信息（如物流商人工填写到货时间），中间环节（如二级经销商、区域仓储）数据未接入追溯系统，导致“原材料-生产-物流-销售”链条在某节点断裂；同时，追溯数据未关联唯一标识（如产品二维码与批次号不绑定），无法实现“一物一码”全生命周期追溯。
纸质追溯：每批货物附带纸质单据（如合格证、物流单），记录产地、批次、物流节点，人工归档保存，追溯时需逐一翻阅单据；
中心化追溯平台：核心企业搭建追溯系统，上下游主体按权限上传数据（如供应商上传原材料信息、物流商上传运输信息），采用用户名密码验证访问；
第三方审计：每季度邀请第三方机构（如SGS）审计追溯数据，验证数据真实性，出具审计报告。
数据篡改风险高：中心化平台管理员可修改数据（如删除不合格批次记录），纸质单据易伪造（如仿冒合格证），数据可信度不足70%；
追溯链条断裂：中间环节（如区域经销商）数据未上传，追溯覆盖率不足50%，出现质量问题时无法定位“生产-物流-销售”哪个环节责任，导致纠纷处理周期超15天；
效率与公信力低：人工翻阅纸质单据追溯耗时3-7天，中心化平台追溯需多方协调权限（如调用供应商数据需审批24小时）；第三方审计周期长（每季度1次），无法实时验证数据，消费者对追溯结果信任度低（仅40%消费者认可传统追溯报告）。
（五）供应链应急响应能力薄弱，风险处置被动
供应链面临突发风险（自然灾害、运力短缺、需求突增、供应商断供）时，依赖人工排查异常原因（如逐一核对系统告警）、线下协调资源（如电话联系备用物流商），应急方案缺乏动态模拟与优化，导致风险处置滞后，引发供应链中断（如断供超24小时）或额外成本（如临时调运溢价30%）。
风险识别维度：传统系统仅支持“阈值告警”（如库存低于安全线、运输延迟超2小时），无法通过AI算法识别隐性风险（如某区域物流商运力持续下降可能导致的断供、某供应商交货合格率下降可能引发的质量问题），风险识别率不足60%；
资源调度维度：供应链资源（备用供应商、应急运力、共享仓储）未形成动态资源池，资源信息（如备用运力位置、共享仓储空位）分散存储于各主体，应急时需人工逐一联系，资源匹配效率低；
方案优化维度：缺乏应急场景模拟能力，无法预演“不同调运方案（如从A仓库调运vs从B仓库调运）”的成本与时效，应急方案依赖经验制定，易出现“成本过高”或“时效不足”问题。
风险监测：人工监控系统告警（如WMS库存告警、TMS延迟告警），逐一排查告警原因（如库存低是需求增加还是补货延迟），形成排查报告；
资源协调：建立备用资源清单（如3-5家备用物流商、2个备用仓库），应急时电话联系，确认资源可用性（如车辆是否空闲、仓库是否有空位）；
方案执行：按“先近后远”原则（如优先从最近仓库调运）制定应急方案，人工下达执行指令（如邮件通知物流商、电话确认供应商），后续跟踪执行进度。
风险识别滞后：人工排查告警原因需1-2小时，隐性风险（如供应商资金链紧张可能断供）无法识别，导致风险处置错过黄金时间（如生鲜货物超温需30分钟内调运）；
资源匹配效率低：电话联系备用资源成功率不足50%（如物流商车辆已占用），资源匹配耗时超4小时，无法满足应急场景（如城市配送中断需2小时内补充运力）的时效需求；
方案优化缺失：未模拟不同方案的成本与时效，如从A仓库调运成本低但时效长（超8小时），从B仓库调运时效短（4小时）但成本高，人工决策易顾此失彼，导致应急成本增加20%-50%或订单延迟超6小时。
（一）集软硬件系统于一体的智能仓储综合解决方案
浪潮信链智能仓储管理平台通过集合多种自动化仓储设备，包括智能穿梭车、自主移动机器人以及无人机等，采用先进的调度算法和协同控制机制，实现货物存储、提取、搬运、盘点及巡检等操作的自动化与智能化，有效提升仓储作业的效率和准确性，同时降低人工干预带来的误差和成本。
图1 智能仓储管理平台架构 资料来源：浪潮智慧供应链科技（山东）有限公司
此外，方案中所搭载的智能云仓系统，依托云计算技术的强大算力和数据处理能力，为仓储管理提供了实时、透明的动态监控与管理界面，用户可通过该系统实现对仓储数据的实时访问与分析，进而达成库存水平的智能调控以及仓储资源的优化配置。
（二）“四流合一”动产融资数字化供应链金融解决方案
浪潮信链平台打造的动产融资数字化供应链金融解决方案，通过融合物联网、分布式数据库、可信区块链等前沿技术，致力于构建仓储、物流、下游企业、核心企业、银行等供应链各主体间的数据存证与多级流转通道，实现商流、物流、信息流和资金流的“四流合一”，有效破解动产融资领域诸多难题。
图2 动产融资数字化供应链金融架构 资料来源：浪潮智慧供应链科技（山东）有限公司
在技术架构层面，物联网技术通过部署RFID标签、温湿度传感器、视频监控等设备，对仓储环境和货物状态进行实时精准监测，采集货物位置、状态、环境参数等关键数据，为动产融资提供客观、准确的货物存续状态信息。分布式数据库则负责高效存储和管理海量的供应链数据，确保数据的高可用性和低延迟访问，为供应链各环节数据存证及流转提供坚实的存储基础。可信区块链技术构建去中心化、不可篡改的账本，将供应链各主体的业务数据上链存证，保证数据的真实性和可追溯性，从根源上解决仓单虚假和重复质押等问题。
在业务流程和商流方面，平台为上下游企业提供高效的交易匹配和订单管理服务，实现交易信息的实时共享和协同，确保交易的真实性和可追溯性。物流环节，平台实时跟踪货物运输状态，提供全程物流信息可视化服务，方便各参与方及时掌握货物动态。信息流层面，平台打破信息孤岛，实现供应链各主体间的信息实时交互与共享，为金融机构的风险评估和决策提供全面准确的信息支持。资金流上，平台搭建金融机构与供应链企业间的资金对接桥梁，实现融资申请、审批、放款等流程的线上化和自动化，提高融资效率，降低融资成本。
在风险防控层面，平台利用物联网技术对货物进行实时监控，实现对货物的动态管控，降低货物管控风险。借助可信区块链技术的不可篡改特性，确保仓单等关键凭证的真实性，有效防范重复质押风险。同时，平台建立完善的风险评估和预警机制，利用大数据分析和人工智能算法，对供应链各环节的风险进行实时评估和预警，为金融机构提供及时的风险信息。
（三）低碳化多式联运物流解决方案
浪潮信链平台低碳化多式联运物流解决方案通过借助大数据、物联网、人工智能、数字孪生等关键技术构建一体化智能物流平台，对铁路、公路、水运、航空等运输方式进行深度整合与系统优化，实现多种运输方式的无缝衔接与协同运作，提供包括物流平台搭建、油改电、智能路线规划、船舶管理、进出口委托、报关通关、订舱、托运等全方位的数智化解决方案。
图3 低碳化多式联运物流架构 资料来源：浪潮智慧供应链科技（山东）有限公司
在技术架构方面，大数据分析实现对海量物流数据的深度挖掘与智能分析，精准预测物流需求、优化资源配置、提升运营效率。物联网技术实时采集货物、车辆、船舶、飞机等物流要素的运行数据，实现物流全过程的可视化监控与管理。人工智能算法优化运输路径、调度计划和资源分配，提高运输效率、降低空载率。数字孪生技术构建虚拟物流环境，模拟和优化物流运作流程，提前识别潜在问题并制定应对策略。
在业务功能层面，实现油改电的绿色转型，大力推广电动车辆、电动船舶等新能源运载工具，减少传统燃油运输的碳排放。智能路线规划系统综合考虑路况、天气、运输成本、时间等因素，为每一批货物制定最优运输路径。船舶管理系统实现对船舶的实时监控、调度和维护管理，提高船舶运营效率和安全性。进出口委托、报关通关等功能模块，简化跨境物流手续，提高通关效率，降低跨境物流成本。订舱、托运等功能实现线上化、自动化操作，提升客户服务体验。
（一）多源异构传感器深度融合的定位体系技术创新
浪潮信链平台将RTK厘米级卫星定位、激光雷达和惯性导航技术进行有机整合。该技术突破了传统单一定位方式的技术局限：RTK提供绝对位置基准，激光SLAM确保在卫星信号遮挡区域的连续定位，惯性导航补偿高频动态运动的位置估算。在动态权重调节机制上，系统能够根据环境特征实时调整各传感器的置信度权重，在金属货架区自动增强激光定位分量，在开阔区域优先采用RTK数据。这种智能融合策略使系统在复杂仓储环境下仍能保持厘米级的定位精度，解决了传统GPS在金属密集区域多路径效应导致的定位漂移问题，为自动化仓储作业提供了可靠的空间基准。
（二）端到端的智能点云处理技术架构创新
浪潮信链平台将传统几何处理与深度学习相结合，在数据预处理阶段，采用基于法向量分析的自适应滤波算法，有效保留货物边缘特征的同时去除噪声点；在特征提取环节，通过并行处理不同分辨率的点云区块，实现对货物局部细节和整体形态的协同感知。相比传统方法，该技术显著提升了异形货物的识别准确率，特别是对堆叠货物的分割精度达到行业领先水平，为自动化仓储管理提供了可靠的感知能力。
（三）动态数字孪生建模技术创新
浪潮信链平台实现了物理仓库的实时数字化镜像，引入了物理仿真引擎，能够模拟货物堆叠的力学行为和环境影响。该技术的独特价值在于建立了“感知-建模-仿真”的闭环系统，数字孪生体不仅反映当前状态，还能预测未来变化，为仓储管理提供了前所未有的决策支持能力，重新定义了智能仓储的技术标准。
（四）认知能力的自主决策系统创新
浪潮信链平台通过三级智能架构实现仓储运营的优化管理，创新性地设计了基于事件触发的快速响应机制，能够在短时间内完成异常检测和初步处置，同时本方案开发了基于深度强化学习的自适应优化算法，能够从历史数据中学习最优策略，为仓储管理提供了全新的智能化解决方案。
（五）全天候作业系统创新
浪潮信链平台开发基于多模态数据融合的环境适应技术，能够根据实时气象数据动态调整扫描参数和处理策略。这套系统使仓储盘点作业突破了传统的气候限制，实现了真正意义上的全天候无人化运营，为仓储管理的连续性和可靠性设立了新的技术标杆。
中国国际商会商业行业商会中央企业集采供应链促进委员会（简称“央采委”）
央采委联系人：Sofia张翩红