01 / 企业与问题
问题发生在哪里？
一家海外工业企业需要在老 ERP 中管理大量设备、物料与资产，约十五个团队参与录入、采购、仓储和合同业务。多个部门都认为 ERP 不好用，但真正的问题需要从具体动作和经营损失中逐层拆解。
员工明知某个物料存在，却因叫法、记录或搜索方式找不到，于是重新建档。重复数据让搜索更困难，随后还可能发生单位混淆、买错或重复采购，最终造成库存积压。搜索慢只是这条链路中的一个环节。
02 / 原案例做法
AI 进入了哪些环节？
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从现场追到问题根因
访谈并观察多个团队，追踪搜索困难如何造成重复录入、错误采购和浪费，把笼统抱怨变成可验证的业务问题。
- 02
与业务共同排优先级
评估数据能否取得、旧系统能否接入、处理结果能否使用以及人员是否愿意采用，让业务部门参与选择。
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先清数据再做语义检索
整理重复记录、单位和字段，以语义检索匹配同一物料的不同叫法。采购与数量决定仍由业务人员确认。
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按阶段核算业务价值
建立历史基线，小范围试用后逐步扩大，持续检查重复数据和错误采购的变化，最终由客户业务人员确认价值。
03 / 原案例反馈
发生了什么变化？
原文重点展示了衡量方法：把原先不显性的采购浪费变成可计算的问题，跟踪数据质量与采购行为。未公开一个可以直接引用的统一节省金额或收益比例。
更快搜索只是过程指标，不能直接等同于减少采购成本。真正的效果需要确认物料匹配是否正确、采购决策是否改变，以及避免的损失是否得到客户核实。
04 / OPC 中国整理建议
你的企业，可以从哪里开始？
选择一类常用物料，抽查重复记录与典型搜索失败样本。先提供只读搜索辅助，由采购人员确认匹配，再判断是否值得做历史数据治理。
开始前准备
- 获准使用的物料记录和单位规则
- 典型找不到或重复采购样例
- 负责确认匹配的采购与仓储人员
一起看这些结果
- 找对物料的成功情况
- 新增重复记录数量
- 经业务确认的错误采购变化
具体范围、实现方法与验收方式，需要结合你的业务进一步沟通。
本文根据 Datawhale《FDE案例100》 No.8「从物料难找到精准定位：FDE用AI减少工业企业采购浪费」摘要编排。原资料记录于 2026 年 9 月，PDF 第 77—86 页。项目进展与效果为原案例记录；“你的企业可以从哪里开始”为 OPC 中国整理的建议。本案例为第三方行业实践参考。
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