关键要点：
- 制造商正越来越多地将“数字孪生”和人工智能预测分析技术应用于供应链。这些技术潜力巨大，但也带来了新的法律风险。
- 数据质量是数字孪生可靠性的基石——错误的输入会导致错误的决策，而新技术并不能成为违反合同或造成法律损害的借口。
- 随着人工智能驱动的工具对运营决策的影响日益加深，主动进行合同审查和治理有助于制造商在纠纷发生前识别并降低风险。
到2026年，“数字孪生”和人工智能驱动的预测分析已成为供应链及工业制造领域不可或缺的工具。具体而言，制造业中的数字孪生标志着企业在管理全球供应链中的生产计划、供应商选择、产能预测、库存优化和质量控制方面发生了范式转变。 例如，通用汽车于2025年3月宣布正与英伟达Omniverse合作，致力于创建装配线的数字孪生；2026年3月，台达电子也公布了类似计划，旨在监控工厂的暖通空调、照明系统及节能状况。随着应用的加速推进，企业应充分理解这些技术所带来的战略优势及法律问题。
这一前景极具吸引力：通过构建工厂、工装设备、物流通道乃至供应商运营的近乎实时的虚拟复本，不仅能在中断发生前进行预测，还能提升运营效率。然而，这些系统中潜藏的法律风险值得高度关注——尤其是当输入数据存在不准确、不完整、有偏见或合同条款不一致的情况时。能够及早识别这些风险的组织，便可在纠纷发生前采取措施加以防范。
数字孪生技术如何重塑制造业供应链
部署数字孪生和预测模型的企业应了解当前在制造业供应链中已普遍应用的各种场景：
- 工厂、生产线及工装性能
- 供应商产能、交货周期以及财务或运营风险
- 多级供应网络中的库存水平
- 物流路线、运输成本和交通拥堵
- 质量指标、工艺偏差和失效模式
通过叠加预测分析功能，制造商可以在采取行动前模拟各种情景——例如，将订单从被标记为“高风险”的供应商处转移；根据需求变化的预测推迟资本投资；或针对预见的下游需求放缓调整生产计划。企业应认识到，尽管这些功能非常强大，但它们在很大程度上取决于数据质量。
重要的是，这些成果不再仅限于规划会议。它们直接影响采购决策、供应商的选定与解约、采购量承诺以及合规性判定。这种业务整合意味着，数据质量问题可能会立即引发法律和商业后果。
制造业中数字孪生与预测分析的数据质量风险
数字孪生和预测模型依赖于海量数据，但在现实的制造环境中，这些数据往往并不完美。企业应评估其数据源是否存在以下常见漏洞：
- 供应商提供的数据，包括自行申报、延迟提交或经过筛选的数据
- 受校准误差或测量标准不一致影响的传感器和物联网数据
- 未能反映疫情后需求波动、回流举措或地缘政治限制的历史数据集
- 嵌入第三方市场数据，但其假设与合同义务不符
数字孪生和预测模型的效果，完全取决于其所依赖的数据质量。 企业应意识到，有缺陷的数据可能会产生方向性错误的输出结果——有时是微妙的，有时则是灾难性的。制造商可能会因需求预测不准确而减产，因产能报告虚高而过度依赖单一供应商，或因不透明的算法将某交易对手标记为高风险而过早终止合作。在这些故障模式发生之前识别它们，对于管理下游风险至关重要。
从法律角度来看，该技术或许能解释决策的依据，但如果该决策违反合同或造成法律上可认定的损害，技术本身很可能无法免除由此产生的法律责任。组织应考虑在潜在诉讼中，其使用人工智能驱动工具的行为将如何被解读。
供应链决策中预测分析带来的法律与合同风险
制造商和供应商应意识到，与人工智能辅助决策相关的争议往往呈现出常见的法律形式。主动识别这些风险领域，有助于企业加强合同保护和运营保障措施。
审查供应与交易量协议的风险敞口
制造商应评估其供应和采购量协议是否允许根据数据进行调整。当预测分析导致订单减少或采购来源发生变化时，供应商可能会援引合同中的最低采购量条款和分配条款。请考虑合同是否明确规定了预测假设，并允许根据数据进行调整——否则，采购量若低于约定水平，可能会引发法律责任。
评估终止和违约程序
依赖预测工具来监控供应商绩效和财务状况的制造商，在据此采取行动之前，应评估基础数据的准确性和完整性。若依据不准确或不完整的数据采取行动，可能会使企业面临以下指控：终止合同属于不当行为、出于恶意，或缺乏实际违约事实的支持。在做出终止合同的决定之前，应制定明确的数据验证流程。
评估保修、质量及产品责任相关事项
当数字孪生技术用于指导过程控制和质量阈值设定时，制造商应验证数据输入和模型的可靠性。基于有缺陷的数据做出的决策可能会导致制造缺陷、产品召回或监管处罚。应明确记录制造商、合同制造商及上游供应商之间的责任划分，以避免责任归属方面的争议。
为监管和审计审查做好准备
随着监管机构越来越关注人工智能治理和可追溯性，制造商应确保数字孪生输出的实际应用方式与合规义务的书面记录保持一致。在受监管的制造业领域，实际应用与书面合规记录之间的不一致可能会带来重大风险。定期进行内部审计和文件审查，有助于在这些差距成为监管调查对象之前及时发现并加以解决。
帮助您的组织做好准备，以降低数字孪生和预测分析带来的风险
数字孪生和预测分析正迅速成为制造业供应链管理的基础。那些在数据治理和合同协调方面采取主动态度的制造商，将更有能力充分利用这些技术带来的优势，同时有效管控相关的法律风险。一旦发生争议，将依据合同而非代码进行解决——因此，审慎的合同制定至关重要。
那些能够及时认识到这些风险，并通过周密的合同条款和治理机制主动应对的制造商，将更有能力充分利用人工智能带来的好处，同时避免卷入相关诉讼纠纷。Foley & Lardner 的制造业、供应链及人工智能团队随时准备协助各组织应对人工智能技术与传统供应链动态之间不断演变的交汇点。我们期待与您探讨这些问题可能对贵公司运营产生的影响。
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