联系我们

我们的工作方式

诊断。设计。落地。固化。

采购、供应链以及如今运行于两者之中的 AI，共用一套方法：事实先行，先有运营模式再谈平台，在现场交付，并留下能在项目结束后持续运转的日常机制。

我们的工作方式

事实先行。运营模式先于平台。在现场交付。

采购、供应链与 AI 共用一套方法，从诊断到在项目结束后持续运转的日常机制。

  1. 诊断

    来自系统的支出、物流、库存与流程数据。管理层可以签字的价值方案。

  2. 设计

    运营模式、品类与网络策略、平台蓝图与 AI 组合。

  3. 落地

    寻源波次、上线、计划周期与首批投入生产的代理，在现场完成。

  4. 固化

    无需我们也能运转的日常机制、KPI 评审与经培训的团队。

  1. 诊断

    3–6 周

    真实情况如何，价值有多大？

    支出、物流、库存、服务和流程数据直接来自系统而非幻灯片。跨基地、跨职能访谈。对照务实的参考模型进行成熟度评估，形成管理层可以签字的价值方案。

    涉及的服务

    • 基于采购订单和发票的支出立方体，所有基地统一分类
    • 对采购到付款、订单到交付进行流程挖掘
    • 库存、服务与服务成本基线
    • 供应商与网络风险图谱
    • 运营模式与能力评估
    • 面向自动化与 AI 的数据就绪度

    成果

    • 事实基础与基线 KPI
    • 按杠杆划分、带假设区间的价值方案
    • 按波次排序的路线图
    • 诊断期间即启动的速赢

    AIAI 能在哪里发挥作用，在此阶段依据真实存在的数据和决策来判定，而不是依据供应商演示。

  2. 设计

    6–10 周

    运营模式应当是什么，由什么来运转？

    目标运营模式、品类策略、网络与计划设计、平台蓝图以及 AI 用例组合，与未来的负责人共同设计，并在与高管的研讨会中确认。

    涉及的服务

    • 采购运营模式：授权、品类治理、决策权、KPI 语言
    • 品类策略与寻源波次
    • 基于情景建模的网络与库存设计
    • S&OP / IBP 周期、角色与日历
    • 寻源到付款与计划平台蓝图
    • 带决策权与控制点的 AI 用例组合

    成果

    • 目标运营模式与组织
    • 品类与网络策略
    • 平台配置蓝图
    • AI 组合、数据基础计划与治理章程

    AI每个 AI 用例都被设计为一项决策：有负责人、有阈值、有回退方案，并使用与财务商定的 KPI 语言。

  3. 落地

    分波次

    在车间、在工厂、在系统里真的可行吗？

    寻源波次、平台激活、网络调整、计划周期以及首批投入生产的 AI 代理，与客户团队在现场共同交付。OREDJA 依情况以顾问、临时管理者或项目总监的身份牵头。

    涉及的服务

    • 寻源波次与合同激活
    • 寻源到付款与计划平台的配置与上线
    • 网络、仓库与产线供料的变革
    • 以真实决策运转的 S&OP 周期
    • 人在环路的 AI 代理投入生产
    • 培训、日常机制与现场管理

    成果

    • 经确认的节约与服务改善
    • 运行中的平台与干净的主数据
    • 运营机制与经培训的团队
    • 带审计追踪的生产环境代理

    AI代理逐个流程上线，例外处理在自动化之前设计完成，每一项决策可追溯。

  4. 固化

    持续

    我们离开后还能运转吗？

    绩效机制、KPI 评审、能力建设以及让组织真正独立的交接。OREDJA 继续提供评审、后续波次以及持续运行的 AI 的治理支持。

    涉及的服务

    • 每日与每月绩效机制
    • 与财务和运营共同评审 KPI
    • 能力建设与接班
    • 品类与计划实践的持续改进
    • AI 模型与代理监控、漂移与控制评审
    • 下一波次规划

    成果

    • 有文档、有负责人的日常机制
    • 业务真正使用的 KPI 看板
    • AI 系统治理日历
    • 独立运作的团队

    AIAI 系统与其他控制措施一样被审视：持续监控、定期审计，一旦不再创造价值即予退役。

我们的工作方式

化复杂为机遇。

采购、供应链以及如今运行于两者之中的 AI，共用一套方法：事实先行，先有运营模式再谈平台，在现场交付，并留下能在项目结束后持续运转的日常机制。

采购供应链AI 编排成果01 → 0401诊断3–6 周02设计6–10 周03落地分波次04固化持续

真实情况如何，价值有多大？

支出、物流、库存、服务和流程数据直接来自系统而非幻灯片。跨基地、跨职能访谈。对照务实的参考模型进行成熟度评估，形成管理层可以签字的价值方案。

成果

  • 事实基础与基线 KPI
  • 按杠杆划分、带假设区间的价值方案
  • 按波次排序的路线图
  • 诊断期间即启动的速赢

AIAI 能在哪里发挥作用，在此阶段依据真实存在的数据和决策来判定，而不是依据供应商演示。

选择一个要素，了解其实际含义

AI 编排

我们如何在采购与供应链中落地 AI

方法相同，纪律更严。AI 只在运营模式、干净数据和清晰决策权已经就位的地方引入，并以业务已在使用的数字衡量。

  1. 01

    按决策选择，而非按技术

    用例按其改善的决策的价值与频率排序：供应商选择、订单例外、预测调整、合同条款、风险预警。聊天机器人不会自动进入清单。

  2. 02

    数据基础先于代理

    已分类的支出、干净的物料与供应商主数据、可靠的库存记录和有文档的流程是基础。缺少这些，代理只是在自动化猜测。

  3. 03

    决策权与人在环路

    每一个自动化步骤都有负责人、有超过即由人决策的阈值、有例外路径。代理在限度内提议和执行，人始终负责。

  4. 04

    与 ISO/IEC 42001 对齐的治理

    覆盖目的、风险、数据、监控和审计追踪的 AI 管理体系，按组织规模量身设计而非照搬标准。

  5. 05

    以业务的 KPI 语言衡量

    周期时间、首次匹配率、预测准确率、库存、成本规避、经财务确认的节约。数字不动，用例即停。

  6. 06

    先一个流程，再分波扩展

    首个代理在单一、可衡量的流程上上线。后续每一波都复用同一数据基础、控制与治理，这正是安全扩展的前提。

AI 编排项目的前九十天

一段务实的节奏，源自旗舰项目今天的实际运行方式。

第 1–2 周

基线与数据就绪

记录流程数据、主数据质量和现有决策点。第一批例外积压是测量出来的，不是估算的。

AI 编排项目的前九十天

我们使用的平台与工具

OREDJA 独立于任何供应商。以下是我们的团队设计、配置或运营过采购与供应链业务的环境。

采购

  • Coupa
  • SAP Ariba
  • Ivalua
  • Jaggaer
  • SAP S/4HANA

供应链设计与计划

  • Coupa Supply Chain Design
  • SAP IBP
  • Kinaxis
  • o9 Solutions

AI、数据与编排

  • OpenAI
  • Claude
  • Mistral AI
  • Palantir
  • Databricks
  • Microsoft Azure AI

治理

  • ISO/IEC 42001
  • EU AI Act
  • IAPro.ai

项目开始前常被问到的问题

多久能看到成果？

速赢在诊断期间即启动，通常在前六周内。一个寻源波次的确认节约需要三到六个月；网络或计划重新设计的效果会在两到四个季度内体现在库存和服务上。

你们只做咨询，还是也负责落地？

两者都做，而且没有落地的咨询价值有限。OREDJA 的合伙人曾以临时管理者和高管身份领导采购与供应链职能。我们会陪伴到上线以及运营的最初几个月。

我们已经有平台了，为什么还需要运营模式？

因为平台记录决策，却不做决策。大多数闲置的寻源与合同模块之所以闲置，是因为缺少负责人、KPI 和干净的数据，而不是缺少软件。

AI 对中型企业现实吗？

现实，只要从一个建立在干净数据上的可衡量流程开始。举步维艰的企业往往从整个平台层面的承诺起步。我们从一条例外队列起步。

你们如何与我们的团队合作？

在现场、嵌入式，从第一周起就由贵方团队掌握日常机制。交付一个能自行运转的组织正是项目的目的。

我们聊聊

更强的采购与供应链 能为您的企业 带来什么？

探讨您的优先议题

无需承诺，只是一次交流。

  • 全球经验
  • 本地洞察
  • 持久影响