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一、制造企业全链路数字化转型实施路线!制造业成功案例分享

本文阐述了某电器股份有限公司在数字化转型过程中的成功案例，该企业自1979年创立以来，已发展成为全球厨房电器领域的领导者。公司致力于打造可持续竞争优势，以用户和产品为核心，实施了集成产品开发、项目管理、供应链管理、服务解决方案以及数据治理等新型业务能力线，全面推动数字化转型。

在集成产品开发方面，公司以“以需求为导向”的数字化研发模式，通过多学科仿真工具、协同设计管理平台、测试管理平台和工艺设计平台，实现产品研发过程的在线化和数据化。采用STP法细分市场、定位目标市场，及时转换客户需求，促进新产品的研发迭代，打通产品全生命周期中的相关系统和企业内外部的信息流。

围绕精准交付，公司构建了数字化研制平台项目管理，通过集成项目管理模块，打通了ERP、PLM等系统数据，实现了项目规划管理、精准开发、准确验证和问题闭环。数字化设计、仿真、验证和工具的应用，有效支撑了产品开发与迭代。

在集成供应链管理中，公司通过集成供应链管理实现精准交付，结合分销、SRM、MRP、MES、WMS等高效信息化集成技术，实现供应链的自动化、智能化。通过ERP、MES、MRP、WMS等系统建设，实现了需求端、制造端、供应端计划信息的全链条打通，提高了计划的精准协同性。

围绕用户为中心，公司打造了集成服务解决方案，依托分销平台整合销售渠道，运用大数据、VR等技术，推动业务在线化，实现精准营销和服务体验的智能化提升。精准营销与服务体验的优化，增强了客户体验和市场分析能力，强化了消费者与企业的黏性。

在集成数据治理中，公司自主研发搭建统一数据平台，整合内外部数据，制定统一标准，挖掘数据价值，为业务提供日常支持，并实时监测经营指标，为决策层提供数据支持。企业经营仪表盘的使用，实现了各类经营数据的全面监控，助力经营决策。

二、质量管理体系数字化落地方案

面对数字化转型的浪潮，企业纷纷将目光聚焦于质量管理体系的数字化，以期提升整体运营效率和产品服务质量。然而，当前企业在质量管理体系方面存在诸多挑战，如客户需求和满意度管理不足、体系理解和重视程度不够、专业人才匮乏、绩效考核体系不科学、员工培训不够、作业文件标准化建设不足以及全员参与度较低等。为了解决这些问题，实现质量管理体系的数字化转型，企业应采取端到端的质量管理策略，并构建基于PDCA闭环的质量管理体系。

端到端质量管理旨在将市场调研、新品策划、产品设计与开发、零部件采购、成品制造、销售和服务等全价值链活动纳入质量管理范畴，从而实现研发质量管理、制造质量管理、供应商质量管理、市场质量管理等多样化质量管理策略。通过PDCA闭环，企业可以从质量战略明确到目标设定、计划制定、执行与控制，再到分析与改进，形成完整的工作流程，以持续提升质量管理水平。

在数字化建设背景下，企业应构建一体化的质量IT系统，以支持端到端质量管理。这不仅涉及采购和制造领域的质量IT系统，更需从PDCA闭环的角度出发，整合质量管控要求于各项经营管理活动中，确保质量管理体系回归经营管理体系、质量要求融入业务过程、质量职责落实到过程所有者。

针对产品全生命周期，企业应分阶段实施质量落地方案：检测阶段、统计质量控制阶段、全面质量管理阶段。在研发质量方面，设定公司级、系统级和部门级目标，包括返修率、新产品执行标准覆盖率、质量事故、成本控制、成品合格率等指标。为实现研发质量部的价值，需制定明确的KPI指标，包括产品返修率、标准覆盖率、质量事故率、成本控制、合格率、变更次数、纠正和预防措施执行效果、技术评审通过率等。

供应链质量管理方面，采用方法论、改善思路和IT信息化视角，构建质量管理系统，实现检验过程的数字化，通过多途径数据采集和大数据分析，提升质量分析预警能力。数字化质量管理的信息化实施落地步骤需详细规划，以实现供应链质量的闭环流程，优化供应链管理效率，提升产品质量和竞争力。

智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案（PPT）

2024-02-01 17:33·优享智慧方案原文《智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案》PPT格式主要从智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案框架图、销量预测+SOP大数据解决方案、计划统筹大数据解决方案、订单履约大数据解决方案、库存周转大数据解决方案、采购及供应商管理大数据模块、智慧工厂大数据解决方案、设备管理大数据解决方案、质量管理大数据解决方案、仓储物流与网络优化大数据解决方案、供应链决策分析大数据解决方案进行建设。适用于售前项目汇报、项目规划、领导汇报。

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智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案：敏捷化、柔性化、可视化、纵向横向协同化、内外资源整合化、组织扁平化

大数据供应链解决方案

智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案框架图企业在供应链计划、订单、采购、生产、仓储、物流等日常运作和人力、设备、物料、库存、质量、绩效管理中会应用到各种IT系统模块，并且随着信息化、自动化水平的持续提升尤其是物联网的日益广泛应用，运作流程中积累的各种数据成几何倍数递增，而这些数据的来源、种类、格式等也是多种多样，加上内外部系统的兼容对接和数据交互问题，大量的线下手工报表作业问题，等等，使得繁杂数据的价值长期以来未能充分挖掘出来。有鉴于此，通过对制造及供应链业务流程和数据关系的深入洞察，充分运用日趋成熟的行业领先的底层大数据平台的通用性和迭代升级，将分布式技术、微服务技术、机器学习、深度学习等前沿技术结合起来，打造出一系列模块化的大数据解决方案。

大数据供应链解决方案框架图

智能制造数字化工厂智慧供应链大数据系统特性智能制造数字化工厂智慧供应链大数据系统凭借强大的开发团队和数据处理建模能力、成熟的底层平台和高性能的算法模型库、丰富的营销客户端应用引擎配套、一站式内外部协同和跨职能模块化集成应用、可视化的多维运营监控与智能预警解决方案、深度定制化及优良的交付服务能力等多方面的优势和特性致力于成为制造及流通企业智能升级，打造智慧供应链的大数据整合方案的最佳选择！

供应链大数据系统特性

智能制造数字化工厂智慧供应链大数据体系涵盖工厂生产和企业供应链运作的各主要领域，例如

销售与运作计划ETE计划统筹（通常会包括：需求计划、新品计划、物料供应计划、产能计划、主生产计划、车间计划及排程执行完工入库跟踪等）全程订单履约库存周转采购及供应商管理工厂ETE生产运作设备管理质量管理物流仓储及供应链网络优化同时，我们还凭借成熟的大数据底层平台和数据整合建模方面的领先优势，关注到涉及工厂及供应链运营效率、弹性、成本、质量等核心指标的相互关联及影响，并独特性的将工厂供应链运作与营销客户端、产品开发及全生命周期管理、全面质量管理等核心职能在数据层面进行打通，从更高维度深刻洞察纷繁数据背后的价值，从而更好的支持供应链决策分析、价值链转化、企业战略目标统筹及客户需求满足！

供应链大数据解决方案关键模块

销量预测+SOP大数据解决方案综合分析影响销量预测的内外部、直接和间接等多方面因素，结合历史数据，从销售组织、渠道、产品、时间等多个维度分析建模，提升预测准确率，帮助企业高效运行SOP机制。

销量预测+SOP大数据解决方案

计划统筹大数据解决方案深度挖掘产品需求计划、物料供应计划、生产计划、产能计划等多个环节中产生的各类数据，结合产品不同生命周期的供需特点，对影响供需平衡的各层面数据进行全面的分析和建模，帮助实现供应链计划管理能力的精益求精。

计划统筹大数据解决方案

订单履约大数据解决方案对不同业务模式、不同产品线、不同渠道、不同区域、不同客户、不同时期的订单交付情况进行全周期监控和分析，打通涉及前后端多个职能部门的预测、订单、物料供应、生产工单、仓储、运输、交货、付款等多个环节的信息流，全面提升交付水平和客户满意度。

订单履约大数据解决方案

库存周转大数据解决方案兼顾研、产、供、存、流、销等各环节中影响库存周转指标的相关因素，对库存周转进行多维度动态的分析监控和预警，变“事后”补救为“事前”智能预警、“事中”智能优化，大幅降低呆滞库存相关损失，从全价值链整合的角度统筹库存周转的相关指标和措施，有效改变之前头痛医头、脚痛医脚的分段管控带来的弊端，避免库存失控的恶性结果发生。

库存周转大数据解决方案

采购及供应商管理大数据模块对采购订单及商务、物料供应及交期管理、物料成本管理、物料质量管理、供应商管理活动中产生的多样数据进行关联分析和多维建模，可视化监控不同类别物料、关键物料、不同供应商、不同区域的供应能力，动态预警关键指标，预见未来未雨绸缪，最佳化供应水平及供需平衡。

采购及供应商管理大数据模块

智慧工厂大数据解决方案对生产各环节、各系统、各类设备中产生的海量数据进行有机整合和建模，轻松实现多工厂可视化、智能化管理，全面优化人力效率、设备运转及稳定性监控、物料损耗监控、质量管理、产能综合利用及成本管控水平。

智慧工厂大数据解决方案

设备管理大数据解决方案对设备在运行过程中产生的各类数据进行有机整合和建模，轻松实现设备稳定性、能耗等关键指标的集约化、可视化、智能化管理，并可结合MES、PLC等系统相关功能帮助企业提升设备稼动及产出效率、物料损耗监控、维修保养管理、质量管理及成本管控水平，促进设备采购策略优化。

设备管理大数据解决方案

质量管理大数据解决方案贯穿产品全生命周期、全面覆盖企业运营各环节的质量大数据解决方案，运用强大的数据处理技术与兼容平台，帮助您从庞杂的标准体系、流程体系、多源的IT系统、海量的数据元中抽丝剥茧，紧扣主旨，质领未来！

质量管理大数据解决方案

仓储物流与网络优化大数据解决方案利用强大的大数据操作平台和领先的数据分析建模能力，对制造企业或流通企业在仓储布局、日常收发存盘点账务管理、运输线路规划、运输方式优化、内外部运输资源整合、设备监控、时效管理、费用管理、人员管理等方面的数据进行高效整合及价值转化，全面提升物流仓储运作管理水平，优化供应链网络布局。

仓储物流与网络优化大数据解决方案

供应链决策分析大数据解决方案综合考虑内部和外部、宏观和微观等多方面因素对制造和供应链运作的影响，平衡企业供应链运作对效率、交付水平、弹性、质量、成本及资源统筹等多个维度的管理需求，化繁为简，全方位智能化支持供应链高效决策。

另外，制造工厂和供应链运作还需要跟客户端营销环节、产品研发环节及周边财务、人力资源等职能部门在数据层面进行更加高效的协同，提升统筹决策能力。由于在底层数据层面进行了贯通，模块化的可灵活定制增强的大数据解决方案既能满足企业在特定时期、特定职能范畴、特定系统环境下的局部业务需求，又能有机的组合起来满足企业整体决策优化和ETE战略统筹的目标！

供应链决策分析大数据解决方案

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