最近，国际汽联已成功选择了2025年供应链的创新参考案例，用于中国物流联合会的2025年物流和收购联合会，并包括在公共招聘的“中国供应链2024-2025”的“中国供应链2024-2025”中。这种选择完全说明了供应链管理领域的行业创新，这是促进供应链的绿色转换的关键步骤。在碳和绿色中全球工业连锁店加速转换的背景下，中国制造业面临着多种压力，包括欧盟碳利率政策（CBAM）和“双重碳”国内政策。如何在保证经济利益的同时获得环境福利是公司面临的关键问题。在整合数字转换和碳的DUA管理的实践中，我们经常面临三个挑战：认知和竞争差距：公司及其供应商通常双重碳管理和缺乏对其专业领域的了解，例如碳排放会计模型和因素选择，这使得难以实施碳管理实践变得困难。标准和场景适应问题：由于几个行业尚未建立统一且可持续的供应链的标准管理系统，因此现有的数字平台很难灵活适应多种商业场景的碳管理需求。价值链设置的障碍：一些公司与供应链的声音与减少排放的责任不符。特别是，对于依赖进口材料和预付费机制的公司的供应链有效和可持续的ISRO，很难根据供应链有效和可持续的ISRO来调整减排机制。通过“ AI供应链中的创新，供应链的碳管理”，FUCCI为行业提供了新的解决方案。 AI大型模型：在“低碳弹性”下“有效”的基本驾驶供应链是漫射式定性解释转换为可量化，可追溯和优化的数据资产的碳排放。 AI的模型整合了多个来源的异质数据，并创建了智能决策模型，以允许从研发结束到碳管理功能关闭的价值链的结束，从而使数据排放的可追溯性链接，会计，分析和减少。 ▲产品的研发端是模型架构型碳足迹会计：低 - 端设计范式创新因传统的手动测试模型，大型碳排放数据库的深度AI模型，深度集成的R＆D集成，R＆D的深入集成，例如制造，制造，构建多重组合的多种优化算法。供应商管理：eSG动态评估AI模型通过智能取向承认供应商和数据操纵的基本双重碳功能，从而大大提高了业务数据检查的效率和精度以及减少人工成本。使用大型模型的一般描述功能，从供应商中智能获取ESG/碳管理系统，以自动生成高质量的供应商和物质推荐解决方案。生产和最终生产：AI中二氧化碳排放的智能优化有助于减少生产债券中的深碳和通过多个系统数据库连接进行工作产品的碳足迹的实时计算，从而涵盖多个系统的消耗，能源消耗和浪费。 AI模型会自动生成标准的碳磁盘检查报告，精确分析关键的碳足迹发射POINT并明智地推荐还原解决方案。这些创新的策略和技术应用也有重要结果。例如，绿色工厂的实践承认，通过大型AI模型中的语义学习，来自背景因素数据库的大量供应商计或数据的巧合，从而降低了他们的概率和错误的巧合。追踪数据后，进行了访问点分析，该分析会自动产生对供应商加权碳排放的阻力，同一SKU材料的不同供应商的碳排放，循环材料的比例和工艺电阻的碳排放以及推荐的报告。将碳数据的准确性提高了80％，并有助于将二氧化碳排放量减少89％。将来，FUCCI使用AI技术来自动化收集允许有关碳会计，结构化分析的多维信息和碳排放数据，使供应商可以快速掌握碳会计方法和实用工具。通过智能数据集成和知识降水，它促进了体验间工业碳管理量的有效再利用，系统地改善了中小型企业的碳管理能力，并继续加速其供应链的一般绿色转换过程。