一、引言
中国是全球模具制造与消费大国，模具产业涉及汽车、家电、电子通讯、建材、医疗等众多下游领域，被业界视为“工业之母”的重要支撑环节。据统计，模具加工所用材料中，汽车领域用量约占35%，家电约占20%，电子通讯约占20%，建材约占15%，其余分布于医疗用品、船舶、航空航天等场景。长期以来，这一产业的上下游信息流通效率，并未与其在制造业中的地位相匹配：采购环节依赖电话、微信等传统沟通方式，选材专业门槛高，供应商分散导致协调成本隐性增加。在此背景下，成立于2025年、总部位于宁波的“博威智选”平台，由宁波博威合金精密细丝有限公司承建，尝试以数字化手段切入这一长期被忽视的效率洼地。
博威智选：是博威合金面向模具行业构建的数字化全产业链生态平台，依托母公司在材料研发、全球供应链、仓储物流等方面积累的资源，致力于实现从客户下单到库存匹配、供应协同、出库配送、签收的全过程数字化管理。
二、背景与痛点
博威合金创立于1993年，于上交所主板上市（股票代码SH601137），经过40年材料积淀，目前拥有14座全球国际化工厂，持有328项授权发明专利，2025年度主营业务收入达204.46亿元，研发费用投入4.75亿元，有色合金销量258,378吨，同比2024年增长7.39%。在具备上述产业基础的同时，模具加工行业本身仍面临较为典型的结构性问题：一是非标产品报价周期长，传统“小时级”报价模式难以匹配采购节奏；二是模具钢、硬质合金等材料选型复杂，客户往往难以判断当前材料价格水平与加工服务费用的构成；三是销售环节依赖个人经验，缺乏数据与AI工具辅助决策，导致中小型模具加工企业在原材料波动、产能瓶颈面前缺乏预判能力。这些痛点并非个别企业的局部问题，而是产业链条中普遍存在的信息不对称现象，制约了整体采购效率与成本控制水平。
三、解决方案
面对上述问题，博威智选以“平台＋数据＋AI＋供应链协同”为运作框架，逐步形成覆盖客户生命周期的一站式数字化采购与服务能力。平台首先在采购环节推出材料与加工费透明化机制：结合原料行情、钢厂及供应商实时价格判断材料价格水平，再根据客户实际采购的品牌、牌号、规格、尺寸与数量确定材料价格，加工与配送服务费用单独核算，使客户能够清晰区分成本构成。在非标产品报价环节，平台引入AI智能报价系统，自动解析客户上传的图纸并提取材料、尺寸、加工工艺等200余项参数，结合工艺成本模型完成核算,若订单在设定时限内未能自动出价，系统将在两小时内转交人工处理，形成闭环保障。
AI智能推荐：通过计算选型、知识库与案例库，结合客户具体加工场景，自动生成需求产品解决方案及清单,支持工程师在设计阶段即获取成本预估,从而将选型环节前置到设计阶段，减少多供应商协调产生的隐性成本。
平台负责人在相关交流中表示：“我们希望让客户在找产品、选材料、查价格、看库存、下订单、跟交付、做售后的每一个环节，都能获得清晰、可追溯的信息，而不是依赖个人经验去判断。”这一表述也反映出平台设计的基本逻辑——以数据与算法替代经验依赖，降低信息不对称带来的决策成本。
四、成效验证
从具体运营数据来看，截至目前，博威智选平台注册用户超过30000家，认证客户超过10000家，每月线上稳定采购家数超过6000家，上架标准化SKU超过2000个，覆盖细分品类超过100个。在交付效率方面，平台实现江浙沪区域24小时交付、重点市场48小时覆盖，90%的标准件可实现1天内发货；非标件通过AI自动报价，即可快速出具结果。据平台披露数据，订单处理时间较传统模式减少约80%，原材料成本节省超过20%，采购成本整体降低约30%。
在典型案例层面，TE泰科电子作为平台服务的行业头部企业之一，曾授予博威相关供应商奖项，涵盖技术贡献、创新及合作类别；安费诺授予质量进步类奖项，安波福授予年度供应商类奖项，菲尼克斯授予战略合作伙伴类奖项，SUNWAY授予战略供应商及特殊贡献类奖项。这些来自不同行业客户的反馈，从侧面印证了平台在材料供应稳定性与服务响应速度上的实际表现。此外，AI视觉质检品控功能已实现对精密零部件表面划痕、尺寸偏差等0.01mm级检测，并覆盖原材料入库到成品出厂的全链路品质追溯，为批次一致性提供了进一步保障。
五、生态延伸
在基础采购与数字化服务之外，博威智选逐步构建起覆盖设备、供需、技术与资讯的配套体系。平台设立的行业服务板块包含机床中心、供需对接、技术学堂与行业动态四个模块，分别对接设备采购信息、链接供需双方资源、提供技术学习渠道并更新产业资讯。与此同时，平台在业务覆盖区域上以宁波、昆山、广东等模具产业集群为重点布局节点，逐步向外圈市场延伸供给网络。这种从单一交易撮合向设备、技术、资讯一体化服务演进的路径，使平台具备了向完整产业生态过渡的基础条件，也为后续跨区域协同提供了组织载体。
六、未来展望
面向下一阶段，博威智选计划在现有宁波、昆山、广东等核心节点基础上，进一步向外圈重点市场延伸服务网络，扩大细分品类与SKU覆盖范围。依托母公司在新能源、半导体等领域已落地的60余个项目经验，以及持续增长的研发投入，平台方面表示将继续深化AI供应链预测与AI决策支持能力，为客户在原材料价格波动、产能调配等方面提供提前预警与决策参考。从产业视角看，这一数字化平台的实践，为传统模具加工行业提供了一种可参考的转型样本——通过材料、设备、数据与服务的集约化整合，推动采购效率与成本结构的渐进改善,也为更广泛的制造业细分行业数字化转型提供了观察样本。
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