包装合规性已经改变；供应链领导者也必须

对于供应链和运营领导者而言，包装和塑料合规性现在反映了更广泛的现实。企业越来越负责其向市场提供的每个包装设计的整个生命周期影响。曾经被视为狭隘的监管报告任务现在与公司设计、包装、生产和销售其产品的方式交织在一起。报告还与业务领导者如何管理整个供应链的成本、风险和可持续性密切相关。

扩展生产者责任 (EPR) 计划、塑料包装税以及欧盟包装和包装废弃物法规 (PPWR) 等法规继续跨地区扩展和更改。对于跨多个市场运营的企业而言，这带来了越来越多的合规义务，同时增加了财务风险。如果不清楚地了解物料流、费用和监管风险，合规成本增加、资源紧张、数据缺口很小，可能会导致罚款、超额支付或声誉风险，尤其是对于在全球范围内扩展包装的组织而言。

当合规性保持被动且与核心运营脱节时，它就会成为业务责任，而不是可管理的功能。

AI 和 ERP 集成带来无限可能

传统包装合规性方法的核心挑战不是法规知识；合规要求与企业实际运营方式之间缺乏集成。包装法规适用于特定物料类型、重量、回收含量级别和市场布置，其中许多对于准确跟踪可持续物料至关重要。大规模管理这不仅需要电子表格或静态报表模板。它要求监管规则与包装和 ERP 数据之间准确、持续更新的一致性。

如今，包装信息分散在供应商、格式和系统中，导致 PPWR 的准备速度缓慢且手动进行。延迟或不准确的合规性会增加监管风险，中断产品发布，并使组织面临处罚和市场准入限制。

这正是 AI 能够显著改变结果的地方。SAP Responsible Design and Production 使用以 ERP 为中心的方法，直接从核心系统收集与包装相关的数据，使用 AI 识别数据差距。AI 不将合规性视为下游报告任务，而是持续支持请求和跟踪供应商数据，并提供利用可用数据填补差距的建议。这为可持续包装合规性和报告提供了更强大的基础。

对于供应链和运营领导者而言，思维模式的转变是切实可行且可衡量的，因为正确配置、验证和治理的 AI 可以支持：

• 通过由 AI 驱动的数据协调，更快、更简单的合规性。
• 通过准确、及时的计算降低监管和财务风险。
• 通过了解包装选择如何推动费用增长，加强成本控制。
• 基于运营现实制定更明智、可持续的生产决策。

AI 不是添加另一个系统进行管理，而是通过使 ERP 数据适合监管和可持续性使用，从而简化现有架构。

现状检查：供应链和运营领导者目前管理哪些事务

如今，供应链和运营领导者对其包装负有更大的责任，尤其是在对可持续产品的期望不断提高时。监管机构和消费者越来越期望不仅对销售的产品负责，还希望组织能够设计、包装、分销和处置产品。

在实践中，这种责任很难完成。具有分散包装数据的制造商和品牌所有者通常会在工程、采购、可持续性、运营和财务方面遇到零散的所有权。物料清单 (BOM) 可以定义包装组件，但重量、回收内容或可回收性等物料属性（可持续物料的关键指标）通常不完整或维护不一致。事务量驻留在 ERP 中，而法规解释则单独跟踪。

假设一家全球消费品制造商在 40 多个市场开展业务。包装规格因地区而异，供应商因物料可用性而异，EPR 费用结构因国家/地区而异。在报告截止日期方法时，团队会扰乱核对包装数据、销售量和监管规则；它们通常依赖于估算而不是实际物料流，这会降低对报告数字和费用计算的信心。

或者考虑一个跨国化学品生产商，在欧盟和亚洲面临复杂的 EPR 计划。根据不同的回收标准和费用调制器，同一产品包装在各辖区的分类可能不同。如果没有与 ERP 事务关联的包装数据的统一视图，合规性就会变得缓慢、成本高昂、容易出错，并且难以随着法规的变化进行调整。

这些情况会产生常见的痛点：

• 在系统和团队之间手动核对数据
• 对费用计算和预测的信心有限
• 延迟发现合规差距，增加审计和处罚风险
• 对成本或设计造成影响的时间太晚，难以实现可持续发展

对于运营领导者而言，合规工作往往会随着业务中断而到达。对于供应链领导者而言，它限制了企业自信地平衡成本、韧性和可持续发展的能力。

下面，我们来看看企业领导者在 SAP Responsible Design and Production 中使用包装合规性代理的三种方式，利用 AI 简化 PPWR 的合规性和报告流程。

1.采用以 ERP 为中心的方法来协调包装数据

具有复杂 ERP 架构的制造商通常难以使用现有数据确保包装合规性。包装信息可能位于材料清单或物料主数据中，但很少根据不同地区的包装 EPR 或塑料税要求进行结构化。

SAP Responsible Design and Production 通过包装合规性代理解决这一挑战，以帮助组织为 PPWR 做准备。AI 解释包装法规、构建所需数据、识别差距并支持跨产品、工厂和市场的合规性检查。

这种对包装、交易和可持续发展数据的统一访问提高了透明度，使领导者能够清楚地了解包装选择如何影响监管成本和环境绩效。

用例：利用 AI 增强包装洞察，消除交易速度

在准备 PPWR 合规性时，跨国运营团队在平衡成本压力和可持续发展目标之间面临着速度和准确性之间的紧张关系。通过启用 AI、以 ERP 为中心的可用包装数据协调，团队不再偏离准确性速度。相反，它们通过尽早构建和验证所需的包装数据来加速 PPWR 的准备情况。这导致手动合规性降低 50%，包装合规性评估错误减少 50%。*

* 基于 SAP 专家估算。

2.实现合规管理自动化，降低风险和中断风险

与不断发展的 EPR 方案、塑料税和 PPWR 要求保持同步 — — 每个地区都不同 — — 是包装合规性方面最耗费资源的方面之一。监管更新必须解释、映射到物料，并反映在报表逻辑中，通常跨越数十个市场。

对于供应链领导者而言，提高报告的合规状态的准确性、可预测性和信心可以减少监管和财务不确定性。对于运营领导者而言，它可以防止合规性触发最后一刻的数据请求或返工，从而中断生产、采购或财务结算。合规性成为托管功能，而不是持续中断。

用例：将合规性猜测替换为 AI 支持的 PPWR 准备情况

由于包装信息分散在供应商、格式和内部系统中，一家生产者在欧洲和亚洲的多个 EPR 方案和塑料税下运作很难为 PPWR 做准备。利用 AI 为特定于 PPWR 的合规和报告做准备，组织可以整合包装和 ERP 数据，用更可靠的输入取代猜测，并提高对 PPWR 分类的信心。财务和运营领导者无需中断生产或结算周期，就能降低监管风险，避免发布延迟，并限制企业面临处罚或市场准入限制。

3.作出可持续的选择，优化循环设计

一旦企业稳定合规，他们就可以开始实现包装数据的战略价值。SAP Responsible Design and Production 可帮助领导者同时评估包装设计决策如何影响可持续发展成果、监管费用和成本结构。团队不是将可持续发展视为并行举措，而是尽早明确权衡，从而制定更明智的可持续包装战略决策。例如：

• 不断增加再生含量，以满足 PPWR 法规并降低未来的 EPR 费用
• 在多个市场切换物料，提高可回收性
• 减少包装重量以降低塑料税暴露
• 这些场景以 ERP 数据和当前的监管逻辑为基础，使洞察切实可行，并允许团队在最终确定决策之前清楚地了解实质性选择如何影响合规性成本和环境绩效。

领先的消费品企业正在向此类综合评估转变，不是因为法规要求，而是因为它推动了更好的决策。可持续的产品设计成为成本控制和降低风险的实际杠杆。这在与可持续材料战略相一致时尤其有效，而不仅仅是环境承诺。

用例：尽早应用人工智能，加快循环包装设计，降低成本

创新团队为国际市场重新设计二级包装希望减少浪费，但担心意外成本和合规性影响。通过尽早使用 AI 对包装备选方案进行建模，领先者可以了解设计选择如何影响各个地区的监管暴露、费用和可回收性。这种方法支持更早、成本更低的干预，并演示如何利用 AI 在更广泛的包装生态系统中制定可持续的设计原则。现在，循环设计是一种实用的业务杠杆，而不是后期更正。

在包装合规代理的帮助下，领先者可以采取不同的行动

SAP Responsible Design and Production 中的 AI 至关重要，因为它改变了结果，不是通过引入新的复杂性，而是提高合规性、成本和可持续发展决策的准确性、适应性和可见性。借助以人工智能为导向、以 ERP 为中心的包装合规性，供应链和运营领导者能够基于集成式业务考虑提前采取行动，更快速地制定决策，并管理可持续性和合规性。

实际上，企业将包装合规性评估错误减少 95%（从 10% 减少到 0.5%），并将手动合规性审查时间从 7 小时缩短至 3 小时（50%）。*

* 基于 SAP 专家估算

合规性不再需要降低业务发展速度或与运营优先事项竞争。它成为了一个洞察源，支持在监管环境中保持韧性、可扩展性和长期竞争力，而这种环境只会继续加剧。

因此，企业正在重新评估其如何管理包装合规性，以及 SAP Responsible Design and Production 为何超越合规工具，成为企业的战略能力。

请注意，包装合规性代理将于 2026 年第 4 季度全面推出。