深度洞察汽车行业细分场景需求 京东工业发布场景采购解决方案手册

近日，京东工业宣布重磅发布九大行业《场景采购解决方案手册》（以下简称手册），包括首发的汽车行业手册和即将陆续推出的钢铁冶金、能源电池、畜牧养殖等行业解决方案手册。汽车制造行业场景采购解决方案手册通过深入汽车行业的场景洞察、方案梳理、案例分析，可以帮助企业伙伴了解汽车产业趋势和领先应用模式，以及细分场景的方案和实践，从而锁定供应链数智化降本的有效路径，有效助力汽车制造行业全链路降本增效。

2025年，京东工业联动中国工业产业重点城市政府及产业合作伙伴发起“链动众城、万亿降本”行动，以专业打造的“数实一体”降本模式贯通供应链各个环节，通过构建“数字高速公路”重构供应链流程、提升全要素生产率，带动中国工业产业盈利能力的持续提升，为工业产业释放万亿元级利润空间。行业场景采购解决方案手册的推出，正是“万亿降本”行动的重要一环。在前期的案例调研和行业专家访谈中，系列手册的产业深度、技术方案领先性、落地路径的实用性和可复制性已经得到了广泛认可，其内容也被很多行业用户期待。

锁定行业痛点 以太璞方案达成最优成本和最优效率的平衡

在《汽车制造行业场景采购解决方案手册》中，京东工业以系统化研究为基础，深入剖析产业趋势和供应链痛点，提出了涵盖商品、采购、履约、服务的全链路数实一体化解决方案，并通过典型车企的案例展示了实效路径。

中国汽车产业正处在由规模扩张迈向质量跃升的关键窗口期。近两年，新能源与智能网联的加速普及，让中国连续第16年保持全球产销第一，2024年产销量攀升至3140万辆；2025年上半年，新能源汽车产销分别达到696.8万与693.7万辆，同比增长逾四成，占新车总销量的44.3%。这既是产业活力的体现，也将供应链韧性、效率与协同推到了决定胜负的“前台” 。在这样的行业背景下，京东工业以“太璞”数实一体化供应链为核心框架，系统回应车企最关切的成本与效率命题：谁具备实时响应、精准协同、动态优化的供应链能力，谁就更接近“最优成本×最优效率”的动态平衡点。

来自整车与零部件企业的一线观察显示，制约行业效率提升的并非单点工具或某个系统，而是贯穿商品、采购、履约与运营全链路的系统性挑战。首先是数据与流程的割裂导致的“信息孤岛”，采购、生产、物流、销售彼此分散，难以形成端到端的可视化与联动决策；其次是商品标准化不足，供应商生态庞大、品类与规格不统一，寻源复杂、合规风险与管理成本长期偏高；再次是履约的复杂度与敏捷性矛盾并存，多基地、多场景的交付常常在“高库存”与“断供风险”之间拉扯，响应速度和韧性难以兼得。白皮书提出，破解之道不在于“另起一套”，而在于以数智技术为底座、以产业理解为抓手，打通“数”与“实”，在供需两端同时建立起标准化、可协同、可演进的能力体系。

“太璞”方案正是面向这一现实命题给出的体系化答案：在供给端，聚合合规而广泛的供应网络，利用数据与规则实现供需的高效匹配与协同；在需求端，推动企业内部管理的数字化、智能化，从需求提报、审批、下单到对账支付形成闭环，并将过程数据沉淀为可迭代的运营资产，目标直指降本、增效、保供与合规的“四位一体”。这不是抽象的蓝图，而是一套经过细分场景打磨、可在不同企业阶段与组织能力上灵活组合的“工具箱”。

深入汽车场景给企业可借鉴、可复制的数智化路径

手册中的场景细分充分展示了京东工业对汽车产业供应链建设的深度参与和实践。以采购为例，京东工业不是简单给出“统一模式”，而是依品类属性给出精细化匹配：对于劳保用品、电动工具、货架夹具等“杠杆品类”，推荐“电子商城+SRM询比价”，通过公开招标与电子竞价拿到更优价格与条款；而对于清洁储运、消防物资、手动工具等“获取品类”，则以电商化采购为主，让需求提报、审批、下单、支付与对账自动流转，必要时直接接入电商平台简化流程；至于备品备件、实验室及研发物资等“长尾物料”，则提供从寻源、采购执行、仓储物流、供应商管理到数据支持的一站式托管，把企业从繁杂而低效的“长尾管理”中解放出来，把资源投入到更具竞争力的核心业务。这种“按品类处方”的方法论，既源于对汽车产业商品规则与现场流程的深度理解，也依托数智化工具对价格、交期、合规、风险的结构化管理。

真正的竞争力还体现在对制造场景的理解与落地。面向汽车制造的四大工艺，方案覆盖冲压、焊装、涂装、总装等专业环节与厂内清洁、个体防护、照明、消防安全、转运存储等通用环节，将MRO采购的“碎片化”流程连接起来，用统一的标准和数据底座承载不同场景的差异化诉求。例如在焊装车间这一自动化程度最高的场景中，进口设备备件周期长、成本高的难题由来已久。京东工业从现场工况摸底、产品实物扫描测绘入手，在30天内完成样品与试样，满足要求后实现国产替代，上游从“单一路径”转为“多路径”，保供与成本两端同时优化。在总装环节，零部件品牌、型号、规格极为复杂，容易形成“渠道冗余”和“标准失真”。京东工业品类专家在现场把不同输送形式对应的商品信息梳理清楚，整合方案与渠道，在保障质量与合规的前提下降低综合成本。

从效果上看，焊装场景的国产替代大幅缩短了从寻源到上机的周期，减少了企业对单一进口渠道的依赖；总装场景的标准化与渠道优化则让采购流程更加透明与合规。更重要的是，这些实践使得贯穿寻源、采购、履约到入库的全链路数据得以沉淀，形成可复用的数字资产，为下一轮优化提供了坚实的量化基础。这正是“数实一体化”的真正意义：不是单纯把线下搬到线上，而是用数据定义流程、用流程驱动服务、用服务反哺数据，让供应链真正成为企业的“计算引擎”，实现持续优化和价值提升。

履约则是供应链效率的“最后一公里”。针对工厂与非工厂的复合场景，京东工业在标准物流履约之外，构建了前置仓与现场智能柜的客制化体系：基于历史消耗数据进行预测性备货，把高频常用件前置到工厂周边或生产线侧；当叫料指令发出，由前置仓通过专人专车实现即时交付，智能柜则支持一线作业人员刷卡即取，实现“以需定供、以数治链”，把库存占用与断供风险同时压低。这背后不是“堆人力、堆物资”的粗放保障，而是远近结合、线上线下一体化的履约模型，强调的是确定性与敏捷性的动态平衡。

汽车产业供应链向网状结构演进的趋势越来越清晰，企业需要的不只是一个平台或一套系统，而是一种能够适配多基地、多品类、多场景的“协同能力”。京东工业用手册明确了方法，用“太璞”方案提供了抓手，并用在多家核心车企的落地实践给出了可验证的结果：当行业洞察、技术中台与运营能力在同一坐标系内对齐，“最优成本”与“最优效率”的博弈并非零和，而是可以通过实时响应、精准协同与动态优化共同达成的目标。在实体产业持续推动数智化的当下，这种能力不只是帮助企业穿越周期，更是中国汽车产业构筑长期竞争力的关键底座。

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