关键要点：
- 人工智能预测性维护虽能带来切实的运营价值，但也伴随着真实的风险。虽然这些系统能够减少停机时间并延长设备使用寿命，但一次预测失误就可能导致代价高昂的生产线停产、原厂罚款以及供应链中断。
- 人工智能供应商的合同往往与制造业的实际情况脱节。标准软件协议通常将赔偿责任限制在订阅费范围内，且避免将性能承诺与实际结果挂钩，这导致供应商在出现故障时面临风险。
- 供应商必须在签约之初就协商好具有保护性的合同条款。明确的履约保证、界定的数据质量责任、切合实际的责任限额以及对间接损失的免责条款，对于管理风险和保留有效的救济措施至关重要。
在整个汽车供应链中，一级和二级供应商正迅速采用基于人工智能的预测性维护平台。这些工具有望彻底改变工厂运营模式——通过实时传感器数据对焊接机器人、冲压机和数控机床进行监控，从而在故障发生前进行预测。其潜在效益巨大：不仅能减少计划外停机时间、优化维护计划，还能在生产线上每一分钟停机都意味着经济损失的行业中，赢得真正的竞争优势。
例如，一家运营着高产量冲压工厂的一级供应商。传统的维护计划可能要求每六个月更换一次500吨冲压机的液压密封件，而不管其实际磨损情况如何。但一个能够分析振动模式、温度波动和压力读数的人工智能供应链预测性维护系统，可以在故障发生前数周就识别出密封件老化的早期迹象——这使得维护团队能够安排在计划中的周末停机期间进行更换，从而避免在班次中途发生灾难性的故障。 反之，高精度的检测系统还能帮助供应商延长液压密封件的常规更换周期，从而延长其使用寿命，甚至可能完全消除常规更换的必要性。当系统按预期运行时，供应商既能避免紧急维修，又能从那些在传统更换周期内未发生故障的设备中获得更高的投资回报率。预测性维护在制造业中的优势是切实且极具吸引力的。
这一趋势正在加速发展。随着供应商竞相推进现代化改造，关于工厂优化和预测性维护的合同每月都在签署。在此背景下，采购团队和工厂经理必须认识到，进驻其工厂的人工智能供应商并非传统意义上的分级供应商。它是在企业已拥有并运营的设备之上提供服务的一家软件与服务供应商。而且，这些供应商提供的合同往往在起草时就旨在保护供应商免受传统分级供应商框架之外的风险影响。
当人工智能预测性维护系统失效时：法律责任与风险暴露
展示此类合同安排所引发的新法律风险的案例正日益增多：
一家二级供应商与一家人工智能预测性维护供应商签订了合同。对方的销售演示文稿承诺，在预测装配线上的设备故障方面能达到“95%的准确率”。该供应商的管理层对此技术充满期待，随即批准了合作。然而，六个月后，人工智能模型未能及时预警一台关键焊接机器人中正在恶化的轴承故障。轴承卡死，生产线停摆，导致原始设备制造商（OEM）的交付延迟了36小时。 OEM 随即援引合同中的交货违约条款，高额运费也随之累积。OEM 的采购团队开始就供应保障问题提出尖锐质询。
在这种情况下，供应商的自然反应是寻求人工智能供应商的赔偿，或至少要求分担责任。但人工智能供应商的合同往往对与实际结果相关的绩效指标未作规定，更未提及数据质量责任，且将供应商的责任上限设定为订阅费——这仅相当于原始设备制造商（OEM）所受罚款的一小部分。因此，如果没有周密的规划，这些新的AI预测性维护合同可能会使供应商面临法律风险和财务损失。
制造业人工智能预测性维护的关键合同条款
汽车供应链合同采用独特的架构——付款条款与整车制造商（OEM）的进度表挂钩，质量豁免条款会触发退款，而交货罚金甚至可能远超原始采购订单的价值。相比之下，人工智能供应商协议则建立在完全不同的假设基础上。当这两种合同框架在同一项业务中交汇时，便会出现显著的差异。以下示例说明了供应商在谈判人工智能预测性维护协议时应优先考虑的关键合同条款：
- 性能指标与保证
供应商声称的“95%准确率”需要仔细审查。在机器学习中，精确率（模型触发警报时正确的频率）和召回率（模型捕获实际故障的频率）是两种截然不同的衡量标准，且具有不同的运营影响。对于一级供应商而言，漏检一次故障可能造成灾难性后果，而误报则可能仅带来些许不便。 合同应包含性能保证条款，该条款需采用与工厂运营相契合的术语来定义准确性，并明确规定当未达到这些阈值时的补救措施。 - 数据质量责任划分
当预测出现失误时，供应商往往声称是供货方的传感器或数据存在不准确或不完整的情况。如果合同中未明确划分数据质量责任，此类争议将导致解决进程延迟，并使责任归属变得模糊。有效的协议应确立具体的数据质量标准、数据未达标时的通知要求以及补救权利——从而防止数据质量问题沦为供应商未能履约时的万能辩护理由。 - 责任限额与风险分配
标准的供应链人工智能合同通常将责任限额设定为已支付的费用——通常仅为年度订阅费——而一次预测失误就可能导致生产线停产、原始设备制造商（OEM）的罚款、加急运输费以及重新安排日程的费用，这些成本往往是软件费用的数倍。供应商应协商制定能够反映制造运营实际风险状况的责任结构，包括提高责任限额、对重大过失或故意不当行为作出例外规定，以及明确保险要求。 - 间接损害赔偿的豁免条款
几乎所有软件合同都包含双方相互豁免间接损害赔偿的条款。然而，对于供应商而言，AI故障带来的主要损害——生产损失、OEM罚款以及供应链中断——恰恰属于这些类别。协议应包含有针对性的豁免条款，以保留对可预见制造损失的索赔权，确保当供应商故障造成实际损害时，供应商仍能获得有效的救济途径。
（相关阅读：探索 合同策略以预防未来冲突。)
福里如何帮助制造商处理供应链中的AI合同
2026年，数千份人工智能预测性维护合同正在签署，而关键条款往往仅经过极少谈判。当这些系统表现不佳时，供应商可能面临两线作战的挑战：一方面要应对原始设备制造商（OEM）关于交付失败和停机费用的索赔，另一方面还要向人工智能供应商追责，要求其承担违约责任、赔偿责任或分担责任。仅就因果关系而言，就已引发诸多新问题——故障究竟源于人工智能模型、传感器数据，还是维护团队对模糊警报的响应。 那些在初期就协商好保护性条款（包括强有力的AI风险缓解条款）的供应商，将更有能力追究供应商的责任，保留支持索赔的文件和审计记录，凭借合理信赖的证据抵御OEM的指控，并在供应商失职导致实际损失时获得实质性的赔偿。福里·拉德纳律师事务所（Foley & Lardner）的汽车、制造和供应链团队已做好准备，为在AI技术与传统供应链动态这一不断演变的交汇点上寻求出路的供应商提供专业建议。
若想深入了解新兴技术如何重塑供应链风险格局，请参阅我们对 随着类人型机器人的兴起，供应链负责人绝不能忽视的法律与运营风险。
订阅本系列，获取新文章的更新通知。
