完全按照销售订单生产、采购，库存按照订单管理 50 无最终装配的计划 产生下层组件计划，不做最终装配，接到客户订单后才触发最终装 配生产，成品库存按订单管理 60 用计划物料执行计划 针对产品构成基本相似，区别在于包装等有些许差异，用其中一个 产品执行计划 在组件层计 划 70 在组件层进行执行计划 针对组件层进行计划，装配生产时消耗组件 59 虚拟装配层执行计划 在虚拟物料层执行计划，不会产生虚拟装配，但对下层产生需求 可以及时采购到的，针对各生产基地自有采购物资，自行负责采购请购工作，引入多家供应商相互竞争； • 采购计划执行过程中，做好对数量的管控（ MRP 生成 PR ， PR 转 PO 差异， PO 与 GR 差异， IR 与 GR 差异）；日期 管控（请购交期，采购交期，供应商回复日期，实际入库日期） 44 关键资料能力评估与平衡 关键资源 工作中心 关键 关键资源判 定原则 MBOM 工艺数据 产品结构示例 1 、提高成品核算准确 2 、强化边角料现场管控 60 严谨的订单投入产出对比，出具收率和物料平衡报表  定制化的生产订单投入产出比率报表，可用于时刻监控、分析生产订单投料差异率、工时差异率和产出差异率 61 订单执行与 MES 集成规划 订单结算 订单结算 订单建议 订单建议 订单表头 工序 工序 组件 组件 PRT PRT 成本 成本 20 50 100

HOLCIM 模版 template SAP 实施 Implementation 现在 AS-IS 未来 TO-BE SAP 标准模版 template 设计未来 SAP 标准订单输入流程  差异分析 Connect 模板差距 子流程 评论 SAP 差距 a. 雄英非量化的指令性文档不 在模板中体现 • 市场分析 a. 不建议在 SAP BW 存储非 量化的指令性文档 ; 可以开 发 Lotus 方销售订单，但是标准模板 中没有该业务模式 • 合同管理 a. 规范雄英的代开发票管理制 度，尽量减少该业务类型 a. 没有 a. 雄英复杂的经销商返利政策 和模板的现金返利政策差异 比较大 • 市场的促销政策 a. 规范和简化雄英的返利政策 b. 利用 SAP 的贷项或借项， 结合 SAP 灵活的定价策略 功能来开发和固化雄英返利 政策 a. 雄英有些很特殊的返利政策 在 设计并实施 SAP 中未来的销售订单定价策略 1. 差异分析 Connect 模板差距 子流程 评论 SAP 差距 a. 未来雄英的价格策略和模板 的价格策略不完全一致，比 如雄英的流向价控制 • 价格管理 a. 制定科学可行的价格政 策，在 SAP 系统中固化 a. 没有 a. 雄英复杂的经销商返利政策 和模板的现金返利政策差异 比较大 • 市场的促销政策 a. 规范和简化雄英的返利政策

链、营销与服务等企业关键经营活动。在面向客 户的前端业务层，新技术持续推动新商业模式实 践，助力企业探索新增长、新机会；并通过精准 用户运营，锁定优质目标客户，提升客户粘性。 核心业务层基于不同行业特征与差异化需求，通 过数字化产品开发提速新产品研发与迭代，并结 合新技术应用，提升生产与供应链运营的自动 化、数字化和智能化水平，实现运营成本、设备 综合效率以及资本回报率的多维度优化，在推动 运 法管理。在内外部协同场景，通过可视化物料供 应网络、数字化新产品导入管理、智能需求预测 与计划，建立网络化协同能力。同时结合数字化 手段优化定制产品生产交付时效与成本、实现订 单交付实时进度共享，在交付场景，更好地满足 客户差异化、个性化需求。 智慧工厂赋能多行业发展 行业赋能 3C电子 机械制造 汽车 零售 纺织 航空 钢材 数字化解决方案 预测性维护 智能监测 资产优化 VR 智能控制 能耗管理 智能化生产 求，针对性定制智能解决方案，不同细分行业间 业务流程、重点环节和常见问题各不相同，例如 同属设备制造，以定制化精密设备加工与高度标 准化设备制造为例，两者在供应链设置、生产模 式、交付能力要求等方面都存在较大的差异性。 3. 智慧工厂应结合行业、工厂及技术生 态特性进行定制化建设 工厂特性 02 在某一具体行业中，智慧工厂建设也要考虑工厂 所处阶段场景的不同。例如现有工厂面临生产效 率瓶颈是否亟待突破，或是对现有系统和数字化

不同主机⼚对开发域的定义和范围不⼀致 主流主机计划于2025-26年启动区域Zonal式开发架构 域集中模式从智驾智舱域启动，逐步拓展⾄底盘和动⼒等 不同主机⼚有不同的开发域划分⽅式 即便是相同域名，包含的具体零部件也有所差异 ​上汽 ​吉利 ​⼤众 智驾 座舱 ⻋⾝舒适 底盘动⼒ 2021 2025 2028 分布式 功能域 域融合 智驾 ⽹联 座舱 底盘动⼒ 内外饰 发 动 机 变 速 箱 11 资料来源：案头研究，专家访谈；罗兰贝格 外，零部件企业需有效整合单独零部件产品技术，实 现功能域级别的开发配套能力，并具备灵活的跨域 技术融合能力，从而适应不同主机厂的零部件配套 范围差异。 11 2.2 整车自研趋势：自研加深，但回归效率为先的供应 商模式是长期趋势，零部件供应商需同时具备系统技 术能力与灵活合作模式 从智能驾驶到底盘与动力，主机厂与零部件企业正积 极探 件企业出海有五大关键考量要素，即海外客户需求洞 察、兼并购及开放合作、海外本地化制造、全球研发 布局与国际组织管理。 1. 海外客户需求洞察 不同汽车市场消费者偏好、监管政策及主机厂技术 战略差异明显，中国零部件出海需要因地制宜，结合 各地市场特征，灵活调整产品方案、配套能力与合作 策略，并适宜地推进本地化研发、生产和服务布局， 提升全球市场的竞争力和适应性。 中国消费者对电动车、新出行概念及智能技术的开

7 、在制品查询 主要完成各个工序生产情况、各个工序过站情况、 QC 检验 情况、各个 SN 过站记录、各个工序动作执行情况等。 8 、生产看板 主要为产线提供生产实时数据，包括目标数、投入量、差异 量、产出量、直通率、上小时产能、本小时产能等 9 、品质管理 主要查看分析各个产线的直通率、不良率、各类品质管理报 表和分析图 10 、 SPC 管理 主要是完成各种表单 / 模块数据的统计分析、生成不同种类 采 集 数据接口 DN 发货 PKO 发货 拣货 & 装箱 运输方式 包装清单 发货 标签打印 日志管理 （ SOX related ） 盘点数据下载 盘点数据采集 盘点差异分析 盘点数据上传 盘点数据报表 盘点 工作流 异常处理 盘点 消息处理 物料主数据 库存信息 发货数据 （ DN ） 盘点信息 发货数据 （ SN ） 人员信息 部门信息 数 据 用 04 MES 在 典 型 电 装 产 线 的 应 用 成 品 库 办 公 室 扫描产品 录入数量 电 子 部 品 仓 库 盘点差异表 调整库存 盘点结束 上传盘 点数据 扫描产品条码 录入数量 9. 库存盘点 智 能 制 造 --- 军 工 企 业 智 能 化

在日趋分化的消费市场中，零售企业正在经历深刻变革。在消费者趋于理性且重视体验的背景下， 零售业竞争焦点已从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。人工智能技术已 深入零售业务场景，贯穿零售业态全链路，成为零售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的 核心引擎。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁，智能化转型是大势所趋。 打造新一代数据底座是智能化转型的关键支撑 智能化转型对零售企业带来全新数据架 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，成为零 售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 传统的数据架构在智能化时代已捉襟见肘。数据底座的革新成为零售企业解锁 AI 潜能、实现敏 捷运营与差异化竞争的破局关键。新一代数据底座要具备跨越海量数据洪流与实时洞察的鸿沟， 满足零售独特业态下综合成本最优诉求，激活“一方数据”价值以及支撑 Out）情绪， 希望尽快将 AI 转化为业务增长动力。企业核心竞争力正在发生转移，从流程控制、数据管理， 最终走向以 AI 驱动的业务自驱和创新。人工智能已不仅仅是一种提升效率的工具，它更是零售 企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 当前人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，显著提升企业精细化运营能 力。在销售预测、订单转化等零售企业重点场景，AI结合传统信息化技术正逐步发挥重要作用。

标准协议不兼容等问题,会导致“数据孤岛”,AI 难以 获取到全面准确的数据进行应用。 此外,设计研发环节数据的多样性和不一致性也 会导致数据清洗和标准化的难度较大;数据噪音、缺失 值和数据格式的差异都会影响 AI 模型的训练效果。 工业互联网产业联盟的问卷调查结果表明,受访者表 示数据质量普遍不佳,存在数据质量差、延迟、稀疏或 不符描述等情况。 4. 2 生产制造环节场景复杂安全风险高 造业知识和 AI 技术能力的复合型人才。 然而,目前高 校的 AI 相关师资和课程体系尚不完善,难以快速适应 产业发展需求。 4. 4 产品服务环节需求变化快且差异大 在制造业产品服务环节,AI 技术的应用面临市场 需求变化快、个性化需求差异大等挑战。 首先,全球市场需求快速变化,而 AI 技术需要时 间进行模型训练和调整,很难及时满足市场需求。 例 如,服装品牌经常需要根据季节变化、流行趋势和社会 [8]。 AI 系统需要足够灵活以捕捉并适 配这些快速变化的趋势,灵活调整生产线和工艺能力, 同时保持一定的预测准确性,这对 AI 技术的数据整合 能力及实时响应能力提出了挑战。 其次,需要快速对应差异较大的个性化产品需求。 随着消费者越来越倾向于寻求定制化和个性化的解决 方案,企业需要能够提供高度个性化的服务,同时保持 高效的生产和交付流程。 这就需要利用 AI 技术实现 生产线的柔性化和智能化

MES 规划与实施策略 高度定制化、需求难以精准把握成为企业 MES 实施难 点 MES 实施难点 52% 的企业表示 MES 应用达到 预 期，较 2017 年增长 1 个百分点； 行业间差异大，企业生产模式复杂 多 样 ， 个 性 强 ， 需 要 高 度 定 制 化 来 满 足 制 造 企 业 个 性 化 需 求 ； 业务需求如何转换为 MES 功能需 求 一 直是困扰企业的问题之 质、设备供应商等配合，多方协调本 身难 度就比较大 选 型 困 难 企业自身需求不明确，缺乏具体规划； MES 供应商众多， MES 产品多、功能侧重不 同 传统 IT 人员和业务人员的知识结构差异， 对 MES 系统理解有偏差， MES 实施需 要既 懂业务又懂系统的复合型人才 works 咨 询 缺少实施计划，希望一步到位 企业希望 MES 能解决所有问题，所有功 能一步到位，但 最基础、最核心的任务。 离散制造行业产品种类多，既有按订单生产，也有按库存生产， 既有批量生产，也有单件小批量生产，企业普遍比较关注生产计 划的制定和生产的快速响应。 MES 需求分析需要关注行业差异 性 流程 制造 离散 制造 行业 MES 应用个性化需求 电子 (1) 强调上料防错 (2) 强制制程 (3) 产成品及在制品生产追溯 (4) 过程质检实时性要求高 食品饮料

智能推送订单交付报告与采购建议 排产计划 产能规划 生产上线 信息化建设 生产建模 Gap1 ：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 实际考虑逻辑差异大，输出 计划与实际执行差异大 Gap2 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 相关性等 商业智能 消费者画像 渠道分类 产品分析 业绩跟踪 管理部门 经销渠道 销售终端 价格弹性：分析不同客群对不同商品的价格敏感程度 价格政策 经销商聚类 区域协同分析 差异化定价 组合管理优化 需求价格拟合：反映不同产品对不同客群在不同价格设定下的需求预估 促销优化 促销选品 促销机制选择 促销定价 清仓优化 清仓计划 清仓选品 清仓定价 定价优化 促销优化 渠道定价 根据对不同品牌、品类、地区和系统 的投入产出分析，辅助建立费用分配 模型，辅助品牌商实现最优费用投入 组合 结合不同的业务目标，分析商品的 价格敏感性以及业务目标的置换效 率，输出差异化的定价策略 实时创建价格优化策略，动态高频输出 价格调整建议，结合业务规则和 AI 算法， 自动适应不断变化的零售环境 覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动 中的产品相关性、销售环境影响和消 费者购买行为，辅助促销规划，优化

............................................................................... 22 3.1 各行业 MES 需求差异综述............................................................................................. 22 流程行业信息化的五级模型，确立了 MES 的地位。 5. 制造企业精细化管理的需求，管理的粒度更细。 MES 系统具有很强的行业特性。不同行业、不同生产模式的企业，对于 MES 的需求有 极大的差异。因此，热潮之下，制造企业更应冷静思考如何进行 MES 的选型与实施，有效 规避风险，确保 MES 应用取得应有效果。 7 e-works Research 的研究表明，企业在 17 跟踪迟滞、设备利用率低、产品质量难以提升等问题。 2、制造企业 MES 中的生产数据采集的特点 由于连续工业生产与离散工业生产在设备、物料和产品特点的差异。导致了两种类型的 工业生产在制造管理中存在诸多差异，进而决定了相应的 MES 的不同。由于篇幅有限，下 面只以离散制造企业为例。离散制造企业中 MES 的生产数据采集体现出以下特点： (1)随着企业竞争加剧，越来越多