太璞商城采购数智合规解决方案、太璞数实一体化供应链解决方案助力企业实现从商品、采购、履约到运营的全链路数智化建设；方案聚焦维护检修、安全防护、清洁保养、信息监控、后勤仓储五大核心场景；大模型在设备健康管理应用中带来隐性故障识别率大幅提升……
(相关资料图)
作为“智赋千行 万亿降本”行动的重要支撑，京东工业近期重磅发布《场景采购解决方案手册–光伏发电行业篇》（下载链接：https://lai-jdi.jd.com/pv/index.html），通过产业细分场景的深度洞察、实践中梳理出的明确路径，为光伏发电行业带来针对性的全链路数智升级方案，依靠超级供应链助力企业实现降本增效保供合规。
图注：针对维护检修、安全防护、清洁保养、信息监控、后勤仓储五大核心场景提供解决方案
例如，维护检修场景包括对光伏方阵、电流汇流、交直流转化、集电线路以及升压站区域设备的维修保养，是确保系统长期高效运行、延长设备寿命、保障发电收益的关键环节。其中涵盖集中式和分布式光伏运维，具有场景多样、点多面广、布点分散、位置偏远等特点，需满足覆盖面广、响应时效快、服务质量统一的需求。而实际运营中，维护检修环节一直存在人员效率低、监管分析难等问题。
京东工业打造的光伏维护检修场景服务备件一体化解决方案，实现统一平台、统一数据、统一备件及统一服务标准的“四统一”目标，解决了当前光伏运维点多面广、运维服务质量参差不齐、备件供应时效长、发电数据分析难的行业痛点。借助该方案，光伏电站的运维可从“被动抢修”转向“主动预防”，有效解决隐性故障难发现、故障定位效率低、运维人员触电风险高等痛点，显著提升发电收益、系统寿命和运维效率，保障系统安全。
落地大模型技术创新 创造扎实应用价值
基于京东工业构建的行业首个工业供应链大模型JoyIndustrial，技术创新也在有力推动光伏行业的高质量发展。例如在设备健康管理和隐性故障主动识别应用场景中，京东工业利用AI大模型对光伏组件、逆变器等设备的铭牌参数、运行日志与工况曲线进行自动解析，将多品牌、多格式的原始参数快速标准化；基于结构化数据构建设备数字孪生，实时监测功率偏移、衰减趋势与热斑风险，形成电站级设备健康图谱，实现从被动巡检向主动识别与全局化运维的升级。系统应用后，带来典型应用场景参数结构化覆盖率提升到 95%以上，隐性故障识别率大幅提升。
京东工业场景解决方案已经在行业中得到了广泛应用，创造出扎实的价值。例如，某光伏企业在运装机容量约4000万千瓦，前期投入资金大、回报周期长，业务管理较传统，缺乏精细化运营，规范性亟待强化。面临传统招标采购模式流程复杂、合规性较差；MRO和备品备件品类多且分散，“一品多商”现象突出，供应商和运维服务商数量多，质量难以管控；在运场站数量多，位置偏远，履约时效不可控等问题。
京东工业首先通过统一标准，针对长尾商品进行标准化，通过同品识别与合并，实现聚品聚量聚商；其次，进行渠道整合，通过对接原厂，有效缩短供应链路。这些举措为企业带来了提效和降本的明确价值，集采中标品均进行标准化、规范属性值，便于客户选择正确的商品；精简SKU与品牌后，也有效避免了选品困难；同时，集采中标品，按照中标价格统一下单采购，既能更好地发挥规模效应议价，也能提供更好的保供支持。
当细分场景已成为产业数字化转型的关键节点，整个产业都需要对每个垂直行业、每个细分场景的洞察和方案。京东工业作为“既懂行业又懂数字化”的供应链服务商，系列行业方案通过场景洞察、方案梳理、产业趋势，展现了细分场景的方案和实践，帮助产业伙伴锁定供应链数智化降本的有效路径，精准助力各个行业全链路降本增效。
本文来源：财经报道网
