在数字经济浪潮下,各行各业都在加码进行数字化转型布局,根据埃森哲2022年全球CEO调研数据显示,六成中国企业未来1-2年将加大数字化投资力度,其中计划大幅增加的企业占比较上一年显著增加。在这场数字浪潮中,千行百业都积极拥抱数字化,获得更强劲的韧性,从而更好地应对市场、未来的不确定性,收获新的增长曲线。
为帮助制造企业解决数字化转型道路上的核心问题,赛意信息在828 B2B企业节期间推出“数智领航 向新而行”为主题的赛意产品直播巡展。第三期的企业赋能直播专场观看人数1.1w人,全网点赞量2.5w次。
企业赋能直播专场邀请赛意资深架构师尹文锋、赛意营销产品方案总监陆灵君两位专家,围绕 “赛意数字化集成供应链”及“赛意智慧营销”两大产品,聚焦业务场景和实际需求,从应用实操到落地实践,让企业数智化转型实践的每一步都踏实可落地。以下是直播内容精选:
一、华为云通过构建差异化履行通道,驱动供应资源精准配置,形成以数字驱动的订单履约新模式,实现高效透明完美交付
集成计划:供应一站式协同平台为依托,管理集成计划与供应能力;通过协同的市场要货预测,推拉结合的需求计划,分配资源的AI引擎,形成内外协同、柔性供应的集成计划体系,提升计划准确性,实现产供销高效协同;
供应链生态协同:以供应一站式协同平台为依托,通过通过产业集成供应链生态、客户计划提升协同效率,降低运营成本;
供应链运营:以数字孪生技术,结合数据可视化能力,利用供应链运营指标体系,打造制造行业供应链智能运营中心,实现可视化、智能化高效运营。
01、让供应链更简单、更及时、更准确
赛意数字化集成供应链产品,为供应链全角色提供一站式协同平台,帮助企业建立以客户为中心的主动型供应链,实现供应生态完美协同,让供应链成为企业的核心竞争力。以数字驱动打造供应链运营新模式,实现最优成本和最佳供应效率,让供应链“更简单、更及时、更准确”。
02、企业赋能案例
业务痛点
1)人员依赖高:企业的计划能力集中在少数身上,没有标准的业务流程、业务规则遵循,计划准确性不高、不稳定;
2)资源未共享:产线之间未实现资源共享,一边缺货、一边呆滞,库存周期率低、库存成本高
3)新业务支撑不足:当时企业处于高速发展期,业务每年40%+增涨,出现了许多新的业务,在计划领域新业务与旧业务出现不兼融、不适配的情况,需要重新再搭建一套新的管理体系;
4)信息不透明:客户的需求、工厂的产能、伙伴的销售活动等核心信息都不透明,经常出来紧急插单、断货、停产待料等情况;
解决方案
1) 构建高级计划排产引擎,实现替代物流、多地排产、净增量排产等业务核心问题;
2) 集成计划、采购、制造库存周转率:提升36%
2)计划准确率:从45%提升至80%以上
3)客户服务水平提升至:OTD 95%
4)呆滞库存金额:每年递减近亿元
二、智慧营销赋能企业数字化转型
01、覆盖全场景、全渠道的企业营销管理专家
赛意智慧营销覆盖企业全场景、全渠道的营销管理,为企业提供从研发到售前-售中-售后的全场景系统解决方案。按照不同的业务模式,有渠道型和项目型的,包括全渠道营销产品、海外营销产品、售后产品、LTC平台及协同研发产品等,能够助力企业提高营销效率,实现降本增效;以营销赋能企业市场扩张。
全渠道营销平台为客户建立渠道营销中台,实现从计划到结算端到端交易链路协同拉通,提升经营效率,并以品牌方及渠道商从上止下的经营赋能,改善下游经营能力,提升企业营销经营效率。
售后管理系统提供客户产品售后业务的全流程精细化管理,具有可视化、人性化、智能化、自动化等特点,可满足快速发展的企业现在和将来的业务发展的需求,提高服务运营的效率,降低成本,提高客户满意度。
LTC平台通过十三大流程实现从线索-合同-交付整个业务流程的管理闭环,以及企业内外部之间单据流、货流、资金流的全面拉通。
协同研发产品通过将数据、工具、流程进行深度整合,能够确保企业研发活动规范化、数据资讯交换实时化、研发工具统一化、管理决策精准化,提高研发效率,降低研发成本,并确保整个研发活动全程受控。
02、协同研发产品企业赋能实效
业务需求
1) 实现反应堆从系统理论一结构一工艺一仪控一力学-热工等多学科在线协同设计并实现工程化应用;
2) 构建并完善反应堆研发数据中台并实现数据谱系化管理;
3) 构建并完善知识工程子系统,实现反应堆知识图谱并实现智慧化检索,反应堆研发子系统深度集成
解决方案
在ORION协同平台上定向研发,构建了一个覆盖反应堆科研活动全域的工程应用平台,平台包括:项目管理、知识工程、数据中台、系统集成、安全保密等功能。
价值收益
1) 研发活动的全生命周期数字化改造
2) 实现了研发项目的事前风险预警、事中监督执行、事后追溯与总结提升的全过程管控,极大提升了研发管理能力
3) 实现了研发软件及子系统的综合集成,为研发提供了一站式的研发工作台,极大提高了研发效率;
4) 实现了数据全生命周期的管控与数据交换应用,研发数据更安全规范、有序、并为后续大数据及数字孪生等应用奠定了基础;
5) 实现了知识与研发的融合,让知识来源于研发并反哺于研发,形成良性循环。
本文来源：财经报道网
