AI在人力资源、研发及采购供应链中的实际应用案例与效果分析2025年

案例: AI在人力资源、研发及采购供应链中的应用

2025 年新年开始的时候，DeepSeek 突然出现了。于是，越来越多的企业开始去探索把 AI 技术运用到当下的情况。目前，AIagent 的概念确实得到了很多的关注。虽然市场上还没有出现成熟的产品，但是企业正在积极地鼓励各个部门去尝试和 AI 技术进行对接，希望能够提升运营效率和管理水平。本文着重探讨 AI 在供应链及企业管理里的应用，并且用实际案例把它在人力资源管理、研发以及采购供应链中的落地效果展示出来。以下这四个案例分别从案例背景、实施方案、应用效果和关键价值这四个方面进行阐述。

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

这家企业属于大型电子制造商，其员工数量超过 2000 人。由于业务迅速拓展，传统的人力资源管理模式已难以满足需求，尤其在员工信息管理、绩效评估以及人才发展等方面表现得更为明显。基于此，企业决定引入 AI 技术，以对人力资源管理流程进行优化。

实施方案：

并且，出于数据安全方面的考虑，企业对该模型进行了本地部署，以此避免使用云端服务。

第二步，搭建私有知识库：企业把员工信息导入私有知识库，这些信息是以 Word 格式存在的；企业把绩效数据导入私有知识库，这些数据是以 PDF 格式存在的；企业把培训记录导入私有知识库，这些记录是以 Excel 格式存在的。通过这样的方式，为 AI 提供了数据支持。

第三步，企业采用 Ollama 作为模型服务程序，然后调用 DeepSeek。

第四步，选择 RAG 服务程序。企业利用 anythingLLM 来达成 RAG（检索增强生成）的功能，并且把 DeepSeek 与私有文档进行了无缝的结合。

应用效果：

上述步骤使企业实现了对员工信息的智能化管理。比如，HR 能够借助 AI 迅速查询到员工“吴进”的个人信息，像籍贯、入职时间、住址、薪资轨迹、合同到期时间、绩效评估结果以及备份等。并且，AI 还可以分析员工的潜力、短板以及培训需求，甚至能够评估其在市场上的薪资水平和行业竞争力。

*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：

AI 把原本 HR 专员要花费数小时去做的信息查询工作和报告生成工作，缩短到了几分钟的时间。原本 HR 专员需花费数小时进行的信息查询工作，AI 使其缩短至几分钟；原本 HR 专员需花费数小时进行的报告生成工作，AI 也使其缩短至几分钟。

企业借助 AI 分析来进行数据驱动决策，这样就能更精准地制定人才发展计划以及薪酬策略。

风险预警方面，AI 能够对员工合同到期以及绩效下滑等风险进行实时监控，并且可以提前发出预警。

同时，RAG 程序具备调用外部数据的能力。这种能力可以通过以下两种方式来实现：其一，利用爬虫在互联网当中获取数据；其二，已经通过专业咨询公司获取了数据。通过这些方式，能够知晓员工吴进在市场上所具有的价值、薪资的水平，以及他在本行业同等档次企业里的工资水平，还有人力资源的供需匹配程度等情况。

这是一个完整的初步企业级 HR 落地应用。使用 Ollama 调用 DeepSeek 时，需注意设置防火墙。使用 anythingLLM 将 DeepSeek 和文档结合时，由于没有向量模型，搜索速度可能会因文件过多而变慢，不过这些问题都可投入适当资源逐步克服。

企业愈发需要人力资源部门专业汇总的报告。拥有这些 AI 设置后，企业负责人能够轻松地拿出这些报告进行横向比对。如此一来，倘若某些问题无法回答，企业负责人便能发现人事部门在这些工作中存在哪些短板需要弥补，以及哪些信息需要补充。

AI 落地之后，人力资源总监起初感到兴奋，然而现在却感受到了巨大的压力。

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

该企业已经部署了 ERP 系统和 PDM 系统。然而，在研发项目管理方面，它仍然面临着信息孤岛的问题，进度也出现了滞后的情况，并且还存在成本超支的现象。基于此，企业引入了 AI 技术，以对研发流程进行优化。

实施方案：

将 ERP 系统中的数据与 AI 模型对接，能够实现信息的实时同步；把 PDM 系统中的数据与 AI 模型对接，也可以实现信息的穿透。

智能进行分析，通过 AI 来分析项目的进度情况，分析项目的成本状况，分析项目的瓶颈所在，并且还能提供优化方面的建议。

产品设计有相应支持。对于大众消费品，像电视机、吸水泵这类，AI 能够给出性价比方面的分析，还能提供设计思路，甚至可以对产品成本进行估算。

应用效果：

通过上述步骤，企业实现了项目穿透。企业负责人能够借助 AI 实时了解项目进展情况，知晓成本控制状况以及发现瓶颈问题，从而提升决策效率。在设计方面进行了优化，AI 为产品设计给予数据支持，有助于企业迅速响应市场需求，进而缩短产品上市周期。在跨部门协同方面，AI 打通了研发、市场、销售和生产部门的信息流，使得协作效率显著提升。

关键价值：

AI 能够让项目信息实现实时穿透，这样就减少了人工进行查询和分析所花费的时间，从而提升了效率。

成本控制方面，AI 能够通过智能分析来帮助企业识别成本超支的风险，同时还能为企业提供优化方面的建议。

AI 能提供设计思路，还能进行性价比分析，从而助力企业快速推出符合市场需求的产品，实现了创新的加速。

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

该企业面临着诸多问题，其中包括供应链复杂度较高以及供应商管理较为困难。由于引入了 AI 技术，使得企业对采购流程进行了优化，并且提升了供应链的效率。

实施方案：

供应商智能筛选：通过 AI 对供应商的历史交付数据进行分析，同时对其质量表现加以分析，并且对价格波动进行分析，从而自动筛选出最为优秀的供应商。

需求预测方面，借助历史采购数据以及对市场趋势的分析，AI 能够预测未来的需求，从而助力企业制定精确的采购计划。在市场趋势这一环节，我们为企业接入了品质优良的外部数据。

AI 会实时对供应商的财务状况进行监控，同时也会监控其供应链和交付能力，以此来提前发出潜在风险的预警。

应用效果：

通过上述步骤，企业原材料成本得以降低：借助 AI 对采购策略进行优化，企业的采购成本降低了 15%。同时，交付效率也得到了提升：供应商的交付准时率提高了 20%。在风险管理方面：AI 发出的预警帮助企业避免了多次供应链中断的风险。

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。

AI 基于历史数据和市场趋势进行精准需求预测，从而减少库存浪费。

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

该企业借助 AI 技术对库存管理进行了优化，从而使得库存周转率有了显著的提升。

实施方案：

AI 依据销售数据来动态调整库存水平，以避免库存积压；AI 依据市场需求来动态调整库存水平，以避免库存短缺。

智能补货方面，AI 能够自动生成补货计划，以此来确保供应链各个环节的库存处于平衡状态。

供应链可以实现可视化。通过 AI 技术，能够对供应链的全流程进行监控，使其可视化。这样做可以提升管理的透明度。

应用效果：

方案实施后，企业的库存周转率得到提升。具体表现为库存周转率提高了 25%，这使得资金利用效率显著增强。同时，运营成本也有所降低，其中库存持有成本减少了 10%，优化了企业的现金流。此外，客户满意度也得到了提升，缺货率降低了 30%，客户体验显著改善。

关键价值：

AI 会依据销售数据来进行动态调整库存，同时也会依据市场需求进行动态调整库存，这样就能避免库存出现积压的情况，也能避免库存出现短缺的情况。

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，借助 AI 能够让供应链的全流程变得可视化，进而提升管理效率以及决策质量。

四、AI应用的未来展望

AI 技术在当前阶段还不能完全替代人类，然而其在效率提升、数据分析以及决策支持等方面的优势是很明显的。对于专业软件公司和咨询公司来说，AI 的引入不只是技术的升级，更是提升市场竞争力的关键所在。比如，像 SRM（供应商关系管理）和 WMS（仓库管理系统）这样的工业软件，如果没有集成 AI 功能，那么很快就会在市场中被淘汰。

未来，AI 技术会不断成熟。在企业管理中，AI 的应用会更加广泛且深入。企业要积极去拥抱 AI，去探索它在各个业务场景里的潜力，以此来提升运营效率，降低成本，进而增强竞争力。

总结

GPT 落地之后，大家都明白，AI 能够提升工作效率。像制作简单的 PPT、生成文本、撰写产品描述以及演讲稿等这些方面。IT 部门也在思考能否用 AI 来替代一些简单的代码工作。这些都不是什么稀奇的事了。尽管当前的 AI 还不能比人类更聪慧，但 AI 的全面性以及对知识的广泛涉猎，决定了它或许比单个个体更聪明。

AI 出现了，特别是 DeepSeek 在 2025 年出现且具有现象级影响。AI 应用在中国开始全面爆发。AI 在人力资源、研发以及采购供应链等企业管理领域的应用逐步落地，并且取得了显著成效。从实际案例能够看出，AI 既能提升工作效率，又能为企业提供数据驱动的决策支持。未来，技术会进一步发展。在这种情况下，AI 会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

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