智能制造数字化工厂智慧供应链大数据解决方案（PPT）

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+S&OP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。

随着工业4.0和智能制造的兴起，数字化工厂已成为企业提升生产效率、降低成本、优化供应链管理的重要手段。智慧供应链大数据解决方案是实现数字化工厂目标的关键一环，通过对海量数据的采集、处理、分析和应用，为企业的运营决策提供有力支持。

一、数据采集与管理

1. 数据源识别：识别并整合生产、物料、设备、质量等各个环节的数据源。

2. 数据采集：利用传感器、RFID、PLC等技术实时采集数据，确保数据的准确性和实时性。

3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、去重、异常值处理等，确保数据质量。

4. 数据存储：构建高性能、可扩展的数据存储系统，支持结构化与非结构化数据存储。

二、需求预测与计划

1. 历史数据分析：分析历史销售数据、市场需求等，挖掘市场趋势和规律。

2. 需求预测模型：基于机器学习算法，构建需求预测模型，实现对未来需求的精准预测。

3. 生产计划优化：根据需求预测结果，结合生产能力、物料库存等因素，制定最优生产计划。

三、物料管理与控制

1. 物料需求计划：根据生产计划，生成物料需求计划，确保生产过程中的物料供应。

2. 物料库存监控：实时监控物料库存状态，预警库存不足或过剩情况。

3. 物料追溯系统：建立物料追溯系统，确保物料来源的可靠性和质量可控性。

4. 供应商管理：评估供应商绩效，优化供应商选择，确保物料供应的稳定性和质量。

四、质量控制与优化

1. 质量数据采集：实时采集生产过程中的质量数据，包括产品质量检测数据、设备运行状态数据等。

2. 质量分析模型：利用数据分析技术，构建质量分析模型，识别影响产品质量的关键因素。

3. 质量控制策略：基于质量分析结果，制定针对性的质量控制策略，降低不良品率，提升产品质量。

4. 质量持续改进：通过质量数据的持续监控和分析，不断优化质量控制策略，实现质量持续改进。

五、智慧决策与分析

1. 决策支持系统：构建基于大数据的决策支持系统，为管理层提供全面、准确的数据支持。

2. 数据分析可视化：利用数据可视化技术，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的形式呈现给决策者。

3. 业务场景模拟：通过构建业务场景模型，模拟不同决策方案下的业务效果，为决策者提供科学依据。

4. 智能预警与预测：利用预测算法，实现对生产异常、物料短缺等风险事件的智能预警与预测。

六、供应链管理优化

1. 供应链协同管理：通过信息共享和协同决策，实现与供应商、客户的紧密合作，优化供应链整体效率。

2. 物流跟踪与可视化：利用物联网技术，实现对物流过程的实时跟踪和可视化管理，提升物流效率。

3. 风险管理：通过数据分析技术，识别供应链中的潜在风险，制定针对性的风险应对措施。

4. 持续改进与创新：结合市场需求和技术发展趋势，持续优化供应链管理策略，推动供应链的创新与发展。

本智慧供应链大数据解决方案涵盖了数据采集与管理、需求预测与计划、物料管理与控制、质量控制与优化、智慧决策与分析以及供应链管理优化等多个方面。通过应用大数据技术，可以为企业实现数字化工厂目标提供有力支持，提升企业的竞争力和市场地位。

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+S&OP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S&OP机制。

销量预测+S&OP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！