信息工程技术赋能下的汽车绿色配件采购评价体系构建与应用研究

在全球碳中和目标的指引下， 制造到供应链管理的全方位绿色革命。配件采购作为汽车产业链成本控制和环境影响的 ，无法满足绿色发展对全过程环保性的要求。信息技术工 为建立动态化和精细化的绿色采购评价体系提供条件。目 性和环保性都较好的采购评价机制，面对市场竞争力和政策监管造成的 同绿色化发展，这也是汽车行业转型期重要的学术研究方向。

一、信息工程技术赋能汽车绿色配件采购评价的意义（一）提升采购评价的环境效益精准度

传统的汽车零部件采购评价中，环境指标大都是依靠供应商提供的静止数据，并不跟踪配件生产的过程，包括运输和废弃的过程等，造成评 件生产过程中能耗及污染物排放、运输环节的碳足迹及回收阶段的可 源数据整合处理，最后用大数据分析技术来计算出环境效益的量化指标 命周期的环境影响，防止信息不对称而造成的绿色采购的决策错误，使评价体系 给公司实现减少碳排放的目标提供有力的数据支持。

（二）提高供应链绿色资源的配置效率

汽车供应链中包含很多配件供应商，传统的采购评价不能快速实现不同供应商绿色能力排序及资源分配。人工智能算法可以对供应商的绿色资质、生产能力、供货能力等多维度数据进行智能化分析和建模，建立供应商绿色竞争力评价模型。企业可以借助该模型获取所有供应商的综合表现，快速甄别出优质的绿色供应商，并进行采购订单优化分配。利用区块链技术，让采购信息透明化、可追溯，增加供应链各个节点的信任度，促进供应商之间的绿色协作，提高整个供应链资源的配置效率，减少环境成本和运营成本[1]。

二、信息工程技术赋能下汽车绿色配件采购评价体系构建策（一）基于大数据分析的全生命周期评价指标体系构建

全生命周期评价（LCA）是绿色采购评价的主要理论基础，但由于LCA 数据不完整、时效性差，所以很难应用到实践中。大数据分析技术将配件从原材料开采 物流运送直到报废回收全过程的各种数据集纳在一起，并含有以上环节所用到的原料组成成 能量、运输路程长度、回收利用率等各个方面评定的标准指标组成一个全面的评 据进行清洗、转换，并做分析，得到各指标间的关联及各个指标的权重系数 评价。此理论重视用数据带动起评价逻辑，靠实时更新的数据库保证评价指标既时 确性，从而弥补传统LCA 方法里的数据滞后的不足。

例如，知名新能源企业运用大数据技术建立绿色零部件采购评价系统。企业建立数据共享平台采集电池配件生产过程中的正极材料能耗、 十多项实时数据，汇总物流企业的运输碳排放量数据和第 分布式计算框架对这些多源数据进行处理，用层次分析法来决 放量占比25%，回收利用率占比20%，污染物排放占比 15%， 系发现某供应商电池组件的回收率有问题，并推动供应商改进回收技术，从而使得该零 全生命周期环境影响下降18%，采购成本降低12%。

(I) ）用物联网技术建立实时动态监测机制

数据通过无线通信网络传送到云平台，形成了配件采购全流程数据流，实时为评价体系提供数据支持。打破传统采购评价“事后评估”的方式，变成“事中监测”加“事前预警”。根据实时数据来设置阈值以及异常监测，能及时发现配件生产、运输等过程中的环境违规行为，保持采购环节的环保性处于控制之中，同时还可以作为评价指标调整的参考[2]。

例如，一家传统汽车厂商要让汽车配件采购变得更环保一些，给各个汽车配件的生产制造车间安装了能耗传感器、废气排放监控设备，在汽车配件的运输车辆上装了 GPS 定位系统、油耗监控设备，在仓库里设置温湿度传感器、存货周转率的检测装置等等。这些物联网设备在发动机缸体铸造过程中实时采集电能消耗、废气中氮氧化物排放量，在运输过程采集行驶路线、油耗等数据，在仓储过程采集库存积压时间等等。数据通过5G 网络传输到企业的采购管理平台，企业采购管理平台对数据进行实时分析，一旦某个供应商的氮氧化物排放超过预设的警戒值，就立即发出预警，采购部门及时与供应商进行沟通整改，在整改期间停止给该供应商下订单。实行之后，该企业的发动机配件采购环节的能耗下降了10%，废气排放量减少了22%，库存周转率提升了15%。

（三）基于人工智能驱动的智能决策评价模型的构建。

用绿色采购评价指标作为输入变量，通过训练数据集训练模型，使模型具有对供应商综合能力评价和预测的能力。自动学习不同指标之间的非线性关系、动态调整指标权重 避免人为赋权的主观性偏差。结合强化学习算法后，模型能自动调整，当企业采购目标发生变化时，模型可以给出采购决策建议，从而提高评价体系的智能性和灵活性[3]。

例如，汽车集团与科技企业合作创建依靠 能决策模型。用供应商绿色认证等级、以产品环保指标、生产周期、价格水 用卷积神经网络（CNN）从历史采购数据中提取特征并进行模型训练 未来绿色表现和合作风险。企业在买了一批椅脚之后，模型对这 每个供应商的得分、综合竞争力排名、最适采购比例等建议。采购 传统的人工打分相比，该模型的评价准确度提高了25%，采购决策耗时缩减了40%， 环保系数提高17%，采购成本降低8%。

结语

信息工程的技术为汽车绿色配件采购评价体系革新提供关键技术支撑，用大数据分析、物联网感知、人工智能算法融合应用，形成兼备环境效 体系。此系统做到了配件整个生命周期的动态检测，执行量化的评价， 化水平。在技术赋能下采购评价体系能有效优化供应链资源配置，降低 为汽车企业 采购战略的实施提供强有力的保障。随着信息技术工程的不断发展，要加强信息安全和 隐私保护，加强企业间的数据分享制度建设，推进评价体系向更协同、更智能的方向发展，以助力汽车产业全方面绿色的发展。

参考文献：

[1]王莎莎,李冬芹,张伟丽.基于产教融合视域下的高职汽车类专业课程思政建设研究[J].商丘职业技术学院学报,2025,24(04):36-39+47.

[2]丘德龙.汽车电控系统中多传感器信息融合技术的应用[J].汽车电器,2025,(08):149-151.

[3]马志磊.信息技术赋能的汽车构造教学方法探索[J].汽车实用技术,2025,50(15):122-127.