日前，奇点云发布制造业数字化八大场景数据模型方案。
「宏观看流动，提高效率；微观看波动，提升良率；趋势看变化，降低风险。」
日前，奇点云发布制造业数字化八大场景数据模型方案。
匹配制造企业不同的数字化阶段、战略方向与核心痛点，企业可以按需采取「专项治理，局部切入」与「全局拉通，整体优化」两条不同的路径，从中选择关键场景入手，落地数字化最佳实践。
四大趋势，制造业数字化遭遇新挑战
步入 2023，中国制造蓬勃发展，行业呈现如下四大趋势，同时，也向制造业的数字化转型提出了新的挑战：
• 从「以产品为中心」走向「以客户为中心」
企业希望更向前一步靠近客户，用客户需求驱动产品进化，指导生产备货，提升订单响应速度与客户满意度。相应的，数据链路将越来越长，数据范围也越来越广。
• 从「中国制造」走向「中国品牌全球制造」
在过去，中国制造做全球的「工厂」，现在中国品牌走向全球，面向全球客户、利用全球资源、在全球布局生产。在出海的新环境下，业务、组织发生了极大变化，也对相匹配的数据能力提出更高要求，例如，需满足不同国家地区的数据安全管理条例，需具备跨国的数据管理能力。
• 从「制造工厂」走向「智能制造中心」
单工厂模式向制造中心进化，底层数据量也随之飞涨，分散在越来越精细化的生产系统和业务系统中。企业将面临众多数据源（包括 IT 和 OT）打通、海量数据统一管理及联动分析的问题。
• 从「企业资源计划」走向「产业链一体化协同」
过去企业关注对内部资源的管控，而现在还需要打通上下游，连接「供应商的供应商」、「客户的客户」，才能优化产业整体效率。
为应对上述新趋势，持续支撑制造企业提升效率、良率，控制风险，奇点云基于长期的行业实践，正式发布制造业数字化「八大场景数据模型方案」，助力制造企业成功落地数字化转型。
八大场景，数据模型方案破解新难题
StartDT 资深行业专家、制造业产研负责人航宇介绍，八大场景大致可分为两条路径，匹配制造企业不同的数字化阶段、战略方向与核心痛点，企业可以选择不同路径切入，「两条大路都能通罗马」：
路径 1：专项治理，局部切入
这条路径更适合在特定场景已出现痛点、亟需借助数据解决的制造企业，深挖明星场景，帮助企业更快看到数据价值，从试点出发带动整体数据意识和能力的提升。
具体可选择「订单生命周期」、「动态库存策略」、「采购风险洞察」、「质量控制中枢」四大场景切入，将分别有效缩短客户订单交期、降低库存资金占用、降低采购与供应链风险、提高产品良率和质量。
路径 2：全局拉通，整体优化
这条路径则更推荐已有数字化转型战略、希望数据全面赋能的企业，通过数据的横向拉通，形成全局分析与洞察视角。
具体而言，可通过「实时生产监控」、「供应链控制塔」、「经营决策中心」、「产业链可追溯」四大场景落地，从而分别提升设备效率与产线整体效率，供应链可靠性与响应效率，实现业财融合，以及建立产业链垂直一体化的追溯标准等等。
下文简要介绍八大场景数据模型方案。
1) 订单生命周期 OTC（Order-to-Cash）
业务系统越来越多，生产环节越来越复杂，交付流程因而也越来越「不可视」，无法及时定位风险点、预测交期。在这种情况下，按质按量按时交付的「完美订单」真的存在吗？
「订单生命周期 OTC」首先拉通订单交付所有节点，从数据层面打通所有涉及到的业务系统（在过去的实践中，系统可能多达几十套）。依托数据，从生成、交付到回款的全生命周期变得可视；同时借助数据模型，在影响效率、出现风险的环节进行预警，辅助提升响应效率及交期。
订单越透明，响应越及时。在一家电子制造企业落地「订单生命周期 OTC」后，制定 7 大领域 48 个影响交期的预警指标，最终支持订单及时交付率提升 18%、交期缩短 8%。
2) 动态库存策略 GRS（Global Rolling Stock）
库存占用资金高，如果备货多，利润就被迫压在库存中；有一些企业产品单价高、细节参数多，无法大批量备货，同时客户的交期较为紧急，完全照订单按部就班生产又赶不上交期。
这些问题背后，核心是对远期库存的管理。
基于「动态库存策略 GRS」，奇点云帮助企业明确在途、在制、待排产及已下单备库等不同状态的库存分布，将库存与订单建立关联，依托订单预测等模型，快速判断库存短缺等情况，完善远期库存储备。
3) 采购风险洞察 PRA（Procurement Risk Analysis）
供应商管理是制造业风险管控中极为重要的一环。以电器企业为例，白热化的市场竞争让企业频繁面临供应商选择、协同及新供应商潜在风险评估等场景。
因此，「采购风险洞察 PRA」提供针对供应商全生命周期的数据模型，包括「独家采购风险」、「库存呆滞风险」等多级风险指标，构建供应商立体画像，帮助企业降低采购与供应链环节风险。
在一家大型电器制造企业实践中，「采购风险洞察 PRA」帮助降低了 15% 的供应商中断次数，减少因生产延误带来的损失。
4) 质量控制中枢 QCC（Quality Control Center）
制造企业通常已在生产的各个环节做了质量管控设计，例如 SPC（统计过程控制）分析，每个环节专注于自有范围内的质量提升、良率提升。但从全局看，哪些环节是「致命」的？如果整体投入有限，应该优先提升哪些环节？
为解决上述问题，「质量控制中枢 QCC」构建了客户质量数据反馈与统计跟踪体系，匹配「过程质量」与客户最终反馈的质量结果，从而了解质量改善的瓶颈所在。同时，基于规则，及时将预警推送给对应 QC、车间、班组以便采取干预措施，从而提高良率。
5) 实时生产监控 RPI（Real-time Production Index）
大型生产制造企业往往已在每个工厂、每个车间都设置了 MES 系统。然而各个 MES 系统尚未打通，导致企业缺少全局视角。
「过去，工厂都在一个园区，或至少一个城市，工厂也不多，总部实地考察和管控都算方便。现在全国乃至全球建厂，几个基地可能有几十套 MES 系统，不可能靠人工完成一体化的管控。」
航宇介绍，基于「实时生产监控 RPI」，横向拉通各生产基地的系统数据，从而帮助企业建立对人、机、料、法、环等多维度的全局实时监控。「例如，各基地之间的产能爬坡规划调整、双碳能源管理等综合决策，都需要实时生产监控做支撑。」
值得注意的是，实时生产监控场景往往涉及海量数据，其中包括极大量的 OT 数据，因此底层需要离线、实时及时序计算引擎的混合调度体系做支撑。
6) 供应链控制塔 SCT（Supply-chain Control Tower）
「供应链控制塔 SCT」解决多组织下数据和组织的壁垒问题。
正如前文所述，数据分散在了越来越多的业务系统中，管理层面也因多系统林立而出现了一定的协同壁垒。
因此「供应链控制塔 SCT」首先打通从销售、计划、采购、生产直到物流、结算等全链路数据，确保各环节围绕相同的目标（即客户订单）高效协同；
第二步，针对上述链路，围绕订单交付的关键点，设立「埋点」，核心依托这些「埋点」来了解并管控供应链全程，预警风险，评估健康度；
借助横向拉通的可视化沙盘、纵向的主题驾驶舱、便于执行的预警调度室等数据应用，直观呈现上述数据指标及分析结果，企业可以从预警、改善到归因形成行动闭环。
7) 经营决策中心 BDC（Business Decision Center）
自 ERP 时代以来，制造企业就苦「月结效率」久矣。
在过去，往往需要先完成财务月结，结合财务报表和业务指标数据，再完成经营管理的复盘和决策。而现在，企业越来越希望财务月结与管理月结能尽可能同步，能看到更近周期内的问题并及时进行改善——PDCA（计划、执行、检查、处理）的循环周期越短，改善空间就越大，竞争力就越强。
「经营决策中心 BDC」建立了业财一体化的统一数据模型，不仅确保业务、财务数据的一致性，大幅提高月结效率，也帮助企业从客户、产品等多个业务维度对关键经营指标进行综合分析。
在一家医药制造企业，「经营决策中心 BDC」帮助实现 110+类别的 6 大维度精细化分析与管控，每月释放财务对数人员精力 40 人天，月结效率提升 60%。
8) 产业链可追溯 ICT（Industry Chain Tracing）
过去制造业的追溯体系通常围绕「质量」展开，譬如，汽车遇到问题需要召回时，依赖质量追溯体系，企业能知道哪些汽车用了这些有问题的零部件，需要召回哪些批次。
而现在，制造企业不仅需要掌握从材料入库、出库到制造及成品的全流程，还需要联通产业链上下游，甚至与「供应商的供应商」共建整个可追溯的产业链。
「推动产业链建立可追溯体系的现实原因是，我国企业在出海时往往面临众多条款的约束，它不仅要求企业自身符合标准，也要求所用原材料、零部件、劳动力均可追溯。」航宇表示，「中国制造在走向整个产业链出海。」
因此「产业链可追溯 ICT」建立了 One-Order 的数据治理体系，打通分散在各地的系统数据，把制造企业自身、产业链上下游、交易企业双方均通过「订单」串联起来。
来源：51CTO
