这些场景，你一定不陌生
供应链管理中最昂贵的三个问题
供应商断供，排查影响要 3 天
某供应商突然断供，需要搞清楚影响哪些零部件、哪些产品线、有没有替代方案。翻遍 Excel、邮件、ERP，跨部门开了 5 场会，3 天后才理清楚 —— 损失已经发生。
供应关系数据散落在不同系统，没有人能看到完整的多级供应网络。ERP 只有一级供应商，二级三级完全是盲区。
SupplyGraph 的知识图谱存储了 N 级供应关系。输入「供应商 A 断供影响哪些产品？」—— 秒级返回完整影响链，包括替代供应商建议。
关键人离职，20 年经验一夜清零
老采购经理退休。他脑子里的供应商关系网、价格底线、替代方案、历史教训 —— 全部蒸发。新人要半年才能「摸清门道」，期间决策质量断崖下跌。
供应链知识 = 个人经验 + 散落文档，从未被结构化记录。没有一个系统能回答「这个物料有哪些备选供应商？上次为什么换掉了供应商 B？」
所有供应链知识结构化存储在图谱中，每条信息可追溯到原始文档。新人第一天就能查询完整的供应商网络和历史决策记录。
想做供应链数字化，启动就要半年
决定建供应链知识图谱，但首先要招本体工程师设计 Schema（市场上极度稀缺），再找 AI 团队开发（3-6 人 x 3-6 个月），投入百万级。项目还没产出就可能被砍。
传统知识图谱项目门槛高：Schema 设计 + 数据工程 + 前端 + DevOps = 重型项目。
告诉 AI 你要解决什么问题，5 分钟生成专属 Schema，导入文档，当天出成果。从半年缩短到一天。
以前做不到，现在 5 分钟
供应链知识图谱让你第一次拥有这些能力
N 级供应网络穿透
传统方式：ERP 只有一级供应商，二级三级完全是盲区
知识图谱：从原材料到成品，完整的多级供应网络，任意节点均可穿透查询
级联风险传导分析
传统方式：供应中断影响评估靠人工排查 2-3 天
知识图谱：正向追溯（原材料 -> 零部件 -> 产品 -> 利润影响）、反向追溯（质量问题 -> 批次 -> 供应商），秒级完成
替代路径智能发现
传统方式：供应商出问题后临时找替代，耗时 1 周+
知识图谱：图谱中自动识别可替代供应商，对比产能、交期、成本，辅助决策
合规追溯与 ESG 审计
传统方式：审计时现编供应链来源报告，拿不出完整链路
知识图谱：从成品到原产地的完整追溯链，碳足迹、合规认证随时可查
每个问题，都值得一个专属图谱
告诉 AI 你要解决什么问题，5 分钟生成量身定制的知识结构
不是一个通用工具让你适应它，而是 AI 根据你的具体问题定制解决方案
从问题到答案，只需三步
最快 10 分钟完成供应链知识图谱的首次构建
描述问题，AI 设计 Schema
用自然语言描述你要解决的供应链问题。AI 经过 5 阶段分析，自动生成专属知识图谱结构，对齐 SCOR 12.0 标准。
上传文档，AI 自动构建图谱
拖拽上传 PDF、Word、Excel 等 15+ 格式文档。AI 自动识别实体和关系，构建知识图谱。每条数据附带置信度评分。
自然语言提问，获得答案
用中文直接提问，秒级返回答案。每个结论可追溯到原始文档段落，AI 还会推荐后续问题引导深入分析。
所见即所得
业务人员直接使用，无需写代码、无需学查询语言
文档导入
拖拽上传 15+ 格式文档，AI 自动抽取实体和关系
图谱可视化
交互式网络图，节点按类型着色，支持搜索筛选
智能问答
自然语言提问，答案附带来源引用和后续建议
Schema 发现
AI 自动设计知识图谱结构，对齐 SCOR 标准
专家评审
置信度评分，逐条审核，全链路数据溯源
行业基准
SCOR 5 维度 KPI 对标，量化供应链绩效水平
从风险管理到合规审计
三大核心场景，覆盖供应链管理的关键决策需求
制造业：供应链风险管理
构建多级供应网络图谱，实时感知风险传导路径，快速定位替代方案。
- 多级供应网络可视化
- 风险传导分析
- 替代方案智能发现
- 断供影响秒级评估
合规团队：ESG 供应链审计
从成品到原产地的完整追溯链，碳足迹计算，合规报告一键生成。
- 全链路原产地追溯
- 碳足迹透明化
- 合规认证管理
- 审计报告自动生成
采购部门：供应商智能管理
供应商全景画像，绩效对标，关系网络一目了然，辅助采购决策。
- 供应商 360 度画像
- 绩效 KPI 对标
- 供应商关系网络
- 历史决策记录查询
为什么选 SupplyGraph？
唯一专注供应链领域的 AI 知识图谱产品
| 能力 | SupplyGraph | Neo4j | MS GraphRAG | 传统 BI | 自建 |
|---|---|---|---|---|---|
| 零代码使用 | |||||
| 供应链深度适配 | |||||
| AI Schema 发现 | |||||
| 自然语言问答 | |||||
| 数据质量闭环 | |||||
| 数据溯源 | |||||
| Agent 集成 (MCP) | |||||
| 行业标准对齐 | |||||
| 一键部署 |
可量化的业务价值
效率提升 + 风险降低 + 战略价值，三重回报
效率提升
- 知识建模100x
- 信息获取1000x
- 知识抽取50x
- 人力节省150-300 万/年
风险降低
- 知识流失人员变动零影响
- 影响评估3 天 → 分钟级
- 替代方案1 周 → 秒级
- 新人上手6 月 → 2 周
战略价值
- 供应链数字资产持续积累
- AI Agent 就绪 (MCP 标准接口)
- SCOR 12.0 行业标准对齐
- 3 年典型 ROI：节省 180-350 万
生产级产品，不是概念演示
严格验证的工程质量，企业放心使用
技术基础
比传统方案节省 6000x 计算成本
6 大流程域、5 大绩效维度、250+ 标准指标
JWT 认证 + 速率限制 + 请求追踪
工程质量
底层技术，构建竞争壁垒
六大核心技术模块，每一项都经过生产环境验证
知识图谱 + RAG 双引擎
双层检索架构：实体级精确查询 + 主题级深度洞察。比传统 GraphRAG 方案节省 6000x 计算成本，查询速度提升 1000x。
AI 5 阶段 Schema 发现
Research → Generate → Validate → Refine → Assemble，LLM 驱动的全自动本体设计流程，自动对齐 SCOR 12.0 国际标准。
15+ 格式文档处理
基于 MarkItDown 的高质量文档转换引擎，支持 PDF、Word、Excel、PPT、HTML、图片 OCR 等格式。拖拽上传，AI 自动解析抽取。
数据质量闭环
AI 抽取结果附带置信度评分，低置信度数据自动进入专家评审队列。每条知识可追溯到原始文档段落，杜绝 AI 幻觉。
MCP 协议 Agent 集成
遵循 Anthropic MCP 标准，5 个即插即用工具接口（知识查询、实体详情、关系网络、实体搜索、数据血缘），企业 AI Agent 直接调用。
术语规范化引擎
内置 47 组供应链 KPI 同义词映射（239 术语），中英文混合查询自动扩展。ITO、库存周转率、Inventory Turnover 指向同一结果。