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智能制造

Intelligent Manufacturing
需求的收集与整合
  • 公司的计划员负责对接多个客户，获取他们的需求。每个客户有不同的需求传递方式，如：
  • 1.邮件发送Excel附件
  • 2.邮件正文简单语句描述需求
  • 3.SAP EDI
  • 4.WEB EDI
  • 5.邮件发送截图、pdf、照片等
  • 计划员需要以较高的频率接收和获取以上需求信息，手工汇总，形成报表。不同计划员分别做好表格后，还需由一位计划员拼接表格，形成总需求表。 当需求发生变更时，计划员会收到邮件通知，更新相关表格。
需求翻译
  • 计划员得到客户需求后，需根据BOM手工将其拆解
需求预测和需求评审
  • 计划员需要收集销售预测，并根据经验略作调整，发布需求预测，指导生产
需求版本管理
  • 销售会修改需求预测，历史版本的需求预测无法追溯和对比分析
帮助客户解决
时效性
  • 人工获取需求的频率有限，需求获取略有延迟，而本系统可以实现自动抓取和汇总，全天候更新需求数据
准确性
  • 计划员可能统计错误或遗漏需求变更的通知邮件，系统自动抓取数据后由计划员评审，出错概率大大降低
计划依赖员工熟练度；
  • 需求报表和BOM复杂，许多知识存储在老员工脑中，员工一旦离职对公司的影响很大
决策缺乏依据
  • 销售和计划员的需求预测、需求评审缺乏数据支持，系统运用科学的统计模型为决策提供数据支持
数据分析费时费力
  • 销售调整需求预测后，多版本预测难以进行对比分析，系统自动记录各个版本的需求预测，并自动生成交互式报表，多版本预测之间的区别、预测改变的趋势均 一目了然
敏捷性不足
  • 很难监控并提前捕捉到EOP前的征兆，导致本可减少的呆滞库存损失没有被减少
提升客户收益
  • 减少计划员大量的重复性、机械性的工作内容，计划员可以把更多精力放在协调、分析、决策等工作上，提升工作效率
  • 提升需求数据的准确性和及时性，减少人为疏漏带来的损失
  • 提升需求预测的准确度，减少生产波动
  • 减少呆滞库存风险
  • 降低流程对员工熟练度的依赖，降低人员变动导致的损失

数策洞察

Insight into digital strategy
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