报告行业投资评级 报告未明确给出对能源和公用事业行业的整体投资评级，其核心内容聚焦于阐述人工智能驱动预测分析在提升该行业供应链韧性方面的应用与价值 [3][4][15] 报告的核心观点 报告的核心观点是，面对全球能源需求增长和供应链中断风险，能源和公用事业行业应采纳人工智能驱动的预测分析，以构建具备预测性韧性的供应链，从而优化采购、预防资产故障、降低成本并提升运营可靠性 [3][4][15][31] 根据相关目录分别进行总结 行业背景与挑战 - 全球能源需求快速增长，变压器、继电器和导体等电网现代化材料需求激增，但供应受到长交货周期、成本上涨、劳动力短缺和气候干扰的限制 [6] - 传统的供应链缓解策略（如加急订单、备用供应商、虚增库存）只能提供暂时缓解，并可能导致长期低效和资本锁定 [5] 解决方案：预测分析的定义与应用 - 预测分析是人工智能的子集，利用历史和实时数据预测未来结果，技术包括数据挖掘、数据建模、机器学习和人工智能 [9] - 公用事业利用的数据涵盖外部资源（如天气预报、商品价格指数）和内部资料（如历史采购数据、资产健康指标） [9][10] - 预测分析构成了供应链韧性的分析基础，使其能够预期、吸收和适应中断 [13] 输配电供应链韧性的关键维度 - 输配电供应链韧性是指系统在继续支持关键项目的同时，预见、吸收、适应和恢复中断的能力 [16] - 五大关键维度包括：敏捷性、稳定性、可见性、合作、资产故障管理 [18] - 这些能力将公用事业从被动恢复转变为预测韧性，最小化影响并提高系统可靠性 [18] 预测分析在资产故障管理中的应用 - 预测分析应用人工智能和传感器数据来检测设备早期预警信号、预测剩余使用寿命，并在停电发生前进行主动干预 [20] - 设备故障原因包括老化和材料退化、机械和制造缺陷、电气应力和故障、热过载、人为或流程错误、网络和软件风险 [21][30] - 预测方法结合传感器数据、基于物理的建模和机器学习，具体技术包括溶解气体分析、局部放电监测、热成像、振动与声学分析、数字孪生等 [23][25][26][27][28] - 人工智能驱动的预测分析将数据转化为可操作洞察，实现早期发现、预防性维护、采购远见和系统级弹性规划 [31] 预测分析在采购优化中的应用 - 预测分析使采购团队能够主动管理需求波动、评估供应商绩效并预见潜在中断，从而作出更明智的战略决策 [33] - 基于历史数据的精确预测可以提升库存管理，并为需求波动做好准备 [36] - 预测分析有助于在风险影响运营之前识别供应商财务不稳定等风险，实现更好的供应商管理 [34] - 行业基准表明，预测分析可减少非计划停机高达35%，并在采购成本上提供10-15%的节约 [35] 实施挑战与战略建议 - 实施预测分析面临四大挑战：数据质量与可用性、技术融合、技能与采纳、信任与治理 [39][40][41][42] - 报告研究的具体公司GEP建议构建战略路线图，步骤包括：设立明确的战略愿景、从小规模试点开始扩展、投资于人员技能提升、加强数据基础、与外部合作伙伴合作、将洞见融入运营、持续追踪价值并改进 [46][47][48][49][51] 报告研究的具体公司能力介绍 - 报告研究的具体公司GEP提供人工智能驱动的采购和供应链解决方案 [56] - 其GEP SMART软件提供端到端的支付功能，包括支出分析、采购、合同管理、供应商管理等 [57] - 其GEP NEXXE平台是一个统一的供应链平台，提供端到端规划、可见性、执行和协作能力 [58][59] - 报告研究的具体公司已为全球客户开发了预测电价智能和供应商足迹分析能力，以支持更智能的贸易和采购决策 [44]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 拉丁美洲在人工智能竞赛中落后，采购领域也不例外，但仍有时间赶上，需克服变革阻力、数据基础薄弱和关键基础设施差距等挑战 [2] - 巴西、墨西哥和阿根廷对人工智能表现出浓厚兴趣，需要匹配的战略，报告为采购团队提供了前进路线图 [3] - 人工智能正在重塑全球采购，但拉丁美洲进展缓慢，主要问题是缺乏准备，不过有进步迹象，选对方法可缩小差距 [5][6] 各部分总结 人工智能在拉丁美洲发展缓慢的原因 - 全球人工智能投资预计到2025年将接近2000亿美元，但拉丁美洲组织的投资预计不足计划全球投资的5%，凸显潜力与行动的脱节 [7] - 该地区潜力大，如墨西哥人工智能市场预计到2025年将达到4.5亿美元，若充分利用人工智能，未来十年知识服务领域可创造1000亿美元机会 [8] - 多数受访者处于人工智能采用的早期阶段，主要挑战是数据成熟度低和文化保守 [16][17] 人工智能取得进展的领域 - 零售和电子商务、农业、石油和天然气行业是早期采用者，证明选对重点和基础，人工智能可快速产生可衡量影响 [19] - 零售和电子商务行业利用人工智能进行更智能的预测和物流优化；农业部门使用人工智能驱动的精准工具提高生产力和可持续性；石油和天然气公司采用人工智能驱动的预测性维护和供应商优化工具降低风险 [19] 采购团队应用人工智能的起点 - 支付和发票管理方面，人工智能可加快发票处理，减少错误，改善供应商关系 [27] - 类别管理方面，人工智能分析支出数据，发现节省成本的机会，指导类别策略 [27] - 供应商管理方面，人工智能工具实时跟踪供应商绩效，标记风险，实现更主动、数据驱动的关系管理 [27] 推进人工智能应用的路线图 - 战略规划评估阶段，评估人工智能准备情况，定义挑战，建立业务案例，包括利益相关者研讨会、可行性研究和目标设定 [30] - 数据与基础设施设置阶段，清理和构建采购数据，建立可扩展的IT基础设施，涉及数据清理、ERP升级和云集成 [30] - 试点人工智能用例阶段，在支出分析和供应商风险等任务上测试人工智能，选择高影响用例，进行试点解决方案和跟踪关键绩效指标 [30] - 全面实施阶段，将人工智能集成到采购中，扩大试点规模，集成ERP，建立治理机制 [30] - 持续改进阶段，完善人工智能模型，采用新应用，更新模型，监控投资回报率，跟踪趋势 [30] 各国应用人工智能的建议 - 墨西哥应专注于石油和天然气领域的预测性维护和供应商优化 [34] - 巴西应利用人工智能进行电子商务的需求预测和库存管理 [38] - 阿根廷应通过人工智能工具增强农业供应链 [38] - 哥伦比亚应利用人工智能优化物流和运输 [38]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 代理式人工智能为采购带来变革，能使采购系统实时适应并在条件变化时发挥主导作用，实现从自动化到自主化的转变，为采购各环节带来实际应用价值，采购领导者需关注相关重点并做好准备 [4][5][10] 根据相关目录分别进行总结 AI发展与采购变革 - 过去三年采购领域边界被重新划定，生成式AI价值有限，AI代理有帮助但仍具局限性，而代理式AI系统能解释目标、制定计划并行动，是企业系统运营方式的转变 [2][3][5] - 90%的首席采购官调查受访者表示未来6至12个月考虑使用AI代理优化采购运营 [3] 变革的促成因素 - 基础模型可处理多模态数据，能进行企业推理 [7] - AI代理获得自主性，可追求目标并自主开展工作 [8] - 采购角色范围扩大且面临更多挑战，需要实时适应的系统 [9] 采购系统的三代演变 | 能力 | 传统采购系统 | AI代理 | 代理式AI | | --- | --- | --- | --- | | 自主性 | 完全手动或基于规则的工作流程 | 按提示执行 | 按定义的目标行动 | | 规划 | 人类编码的分步工作流程 | 执行固定序列 | 跨多步骤规划和适应 | | 上下文感知 | 在孤立系统中运行 | 使用当前输入和定义的逻辑 | 纳入动态信号和历史记录 | | 协作 | 每一步都需要人工干预 | 响应指令 | 跨系统、团队和代理协调 | | 学习与记忆 | 无记忆或学习能力 | 无状态、基于任务 | 记住结果并从反馈中学习 | [14] 代理式AI对采购的意义 - 70%的亚太地区组织预计代理式AI将在未来18个月内颠覆商业模式 [15] - 代理式AI已在部分组织中应用，能协调采购活动、评估供应商风险和优化奖励策略，其不同之处在于能跨系统协调决策 [16] 代理式AI的应用案例 - **自主采购与谈判**：能根据采购的价值和复杂性处理不同类型的采购，实现快速报价自动化和战略采购，带来端到端的数字采购层，可提高10%的生产力、质量和成本节约 [17][18][21] - **智能品类管理**：可实现动态和智能的品类管理，持续监控品类数据，在阈值或趋势变化时提供策略更新建议并执行调整 [23][24] - **实时合规**：使合规成为持续且可操作的过程，整合数据形成合规态势的实时视图，检测问题并建议纠正措施 [26][27] 代理式AI的技术栈 - 多模态AI核心：处理结构化、半结构化和非结构化输入 [29] - 采购调优智能：基于采购特定数据进行训练 [30] - 超级代理编排：协调各专业代理的活动 [31] - 连接数据层：获取企业各方面数据以提供全面决策视图 [32] - 治理和控制框架：确保透明度、可审计性和人工干预能力 [33] - 统一的源到支付平台：提供完整上下文，实现更快速、智能的决策 [34] 采购领导者的关注重点 - 到2028年，33%的企业软件应用将包含代理式AI，15%的日常工作决策将自主做出 [38] - 设定目标而非仅安排任务，明确业务最重要的成果并使系统、人员和指标与之对齐 [40][41] - 识别高影响用例，关注传统工具难以处理的领域 [42] - 了解数据状况，评估采购相关数据的可用性、准确性和及时性 [43] - 让团队适应与智能系统合作，从管理交易转向指导战略和验证结果 [44] 为代理式AI奠定基础的步骤 - 准备系统实现自主流程，消除决策过程中的摩擦，确保工具和团队间的无缝交接 [45] - 加强数据基础设施，使关键采购数据实时可用并格式可用 [46] - 设计透明和监督机制，确保代理行动可解释和可追溯 [47] - 留出迭代和学习空间，避免硬编码工作流程，建立检查点和测试环境 [48] - 使团队关注成果而非仅关注流程，调整组织结构、激励措施和关键绩效指标以反映业务目标 [49] 合适的技术平台和合作伙伴 - 通用代理式AI平台无法满足需求，采购领导者需要了解采购各方面情况并能在特定情境下行动的系统 [52] - 需要为采购构建的生态系统和了解采购工作的合作伙伴 [53] GEP相关信息 - GEP提供AI驱动的采购和供应链解决方案，帮助企业提升竞争力和价值 [57] - GEP SOFTWARE™、GEP STRATEGY™和GEP MANAGED SERVICES™共同提供大规模、高效的采购和供应链解决方案，拥有众多知名客户 [58] - GEP在多个Gartner魔力象限中处于领先地位，其云原生软件和数字业务平台获行业认可 [59] - GEP常被评为顶级采购和供应链咨询及战略公司和领先的托管服务提供商，总部位于美国新泽西州克拉克，在多地设有办事处 [60] - GEP SMART是AI驱动的云原生采购软件，提供全面的源到支付功能 [62] - GEP NEXXE是统一的供应链平台，基于大数据和AI等技术，帮助企业使供应链成为竞争优势 [63]