你是否遇到過這樣的場景：生產線上的設備明明運轉正常，卻總是交付延期；庫存堆積如山，但關鍵零部件卻屢屢斷貨；每個班組都說自己“干得不錯”，可最終產品合格率卻比去年還低？這些痛點背后，隱藏著制造企業數字化轉型的最大瓶頸——生產分析能力缺失。據《中國制造業數字化轉型白皮書（2023）》，超過74%制造企業在生產環節的數據采集、分析和應用上存在明顯短板，直接影響了產能、成本與質量的全面提升。你是否真正了解，生產分析在制造業怎么用？哪些行業案例已經驗證了其實戰效果？ 本文(wen)(wen)將聚焦這些核心問題，結合一(yi)線制(zhi)(zhi)造(zao)企(qi)業的數(shu)字(zi)化轉(zhuan)型經驗，用權威數(shu)據(ju)、實(shi)用方(fang)法及真實(shi)案例(li)，徹底解構(gou)生產分析如(ru)何推動制(zhi)(zhi)造(zao)業提質增效。無論(lun)你(ni)(ni)是(shi)生產主管、IT負責人還(huan)是(shi)企(qi)業決策者，本文(wen)(wen)都將為你(ni)(ni)提供(gong)可落地(di)的思路和操作指南，讓(rang)你(ni)(ni)不再迷茫于“分析工具怎么選、數(shu)據(ju)如(ru)何用、效果能(neng)否量化”這些老大難(nan)問題。接下來，讓(rang)我們一(yi)同走進制(zhi)(zhi)造(zao)業生產分析的實(shi)戰世界。

?? 一、生產分析在制造業的價值與落地現狀

1、生產分析的核心價值與應用邏輯

生產分析，通(tong)俗來說(shuo)，就是用數(shu)據驅動(dong)的方(fang)式，把制(zhi)造(zao)現場的“黑(hei)箱”徹(che)底打開，讓每(mei)一(yi)項產(chan)出(chu)、每(mei)一(yi)道(dao)工序、每(mei)一(yi)臺(tai)設備都變得有(you)跡可(ke)循、可(ke)評估、可(ke)優(you)化。尤其(qi)在當(dang)前制(zhi)造(zao)業數(shu)字化轉(zhuan)型浪潮(chao)下，生產(chan)分析已成為企業提質增效、降本(ben)控險的“核心武器”。其(qi)核心價值主要(yao)體(ti)現在：

• 精細化管理：通過全流程的數據采集與分析，實現對設備、工藝、人員、物料等多維度的動態監控，及時發現異常與瓶頸。
• 決策科學化：以數據為依據，輔助生產計劃、工藝改進、質量控制等關鍵決策，減少“拍腦袋”式經驗主義。
• 降本增效：定位產線損耗、設備閑置、能耗浪費等問題，實現精準改善，直接提升產能與利潤空間。
• 風險預警與溯源：通過實時監控與歷史數據分析，提前預防設備故障、質量偏差等重大風險，提升生產韌性。

下面(mian)以一組表格，梳理生產分(fen)析在制造業各大環節(jie)的主要應用(yong)場景與成(cheng)效(xiao)：

但現實中，很多制造企業“數據孤島”現象嚴重。一線(xian)員工(gong)用手(shou)寫工(gong)單，設備(bei)數(shu)據“沉睡”于孤立系統，管理(li)者只能憑經驗(yan)拍板(ban)。究其原因，主要有(you)以下幾方面：

• 缺乏統一數據采集與集成體系，系統間互不打通。
• 業務分析模型泛化，難以覆蓋復雜的生產場景。
• IT與生產業務割裂，數字化工具“落地難”。

只有打通從數據采集、集成、分析到決策的全流程，生產分析才能真正釋放價值。這也是(shi)行業領(ling)先者（如華(hua)為(wei)、中車、格(ge)力(li)）不斷加(jia)碼生產數(shu)據平臺(tai)和智能分析工具的深(shen)層原(yuan)因。

• 核心論點回顧：
• 精細化管理與科學決策是生產分析的本質價值。
• 應用落地需解決“數據孤島”與業務模型本地化難題。
• 全流程的數字化分析平臺是突破口。
• 常見落地難題：
• 設備數據采集不全，難以構建有效分析模型。
• 車間與管理層信息斷層，分析結果難以指導實際操作。
• 分析工具復雜度高，業務人員難以上手。

數字化生產分析的落地，不僅僅是“買一套BI工具”，而是要構建適合自身生產特點與業務流程的分析體系。

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2、制造業生產分析的典型應用成效

現(xian)實(shi)案例表明，生(sheng)產(chan)分(fen)(fen)析的落地價值(zhi)不僅體現(xian)在(zai)“看得見(jian)”的成本與效能提升，更在(zai)于業務流程的重塑與決策(ce)方式的轉變。以下用真實(shi)數據(ju)與項目經驗(yan)，解析制造企業在(zai)生(sheng)產(chan)分(fen)(fen)析上的“實(shi)戰成效”。

某大型家電企業的生產分析變革

該企業擁有超過(guo)20條生產(chan)(chan)(chan)線，年產(chan)(chan)(chan)量數(shu)百萬臺(tai)。過(guo)去，因生產(chan)(chan)(chan)計(ji)劃與實際(ji)產(chan)(chan)(chan)能脫節(jie)，頻繁出(chu)現產(chan)(chan)(chan)線堵塞、物料(liao)短缺、設備故障等問題，交付(fu)周期難以保證。在引入數(shu)字化生產(chan)(chan)(chan)分析平臺(tai)后：

• 通過自動采集設備、工藝、人員等多維數據，實現產線全流程透明化。
• 應用FineReport、FineBI等BI工具，搭建了多維生產分析看板，實時可視化設備狀態、工序效率、良品率等核心指標。
• 基于歷史數據與機器學習算法，進行產能負荷預測、設備故障預警，大幅降低突發事件對生產節奏的影響。

項(xiang)目上線半年后(hou)，企業在關鍵指(zhi)標上實現了如下提升：

• 核心經驗：
• 以場景為驅動，定制化分析模型，避免“千企一面”。
• 生產線實時數據自動采集，是提升分析準確性的基礎。
• 可視化看板讓過程透明、問題可追溯，極大提升協同效率。
• 常見成效維度：
• 訂單交付、設備利用、良品率、成本、能耗等。
• 過程透明度、異常處理響應速度、員工協作效率等。
• 生產分析工具的選型要點：
• 易于集成多源數據，支持實時與歷史分析。
• 模型靈活擴展，適配不同車間與工藝場景。
• 支持可視化、權限分級、多端應用。

權威文獻指出，數字化生產分析能平均提升制造企業10%-25%的綜合運營效率（見《智能制造與數字化轉型》）。

3、生產分析的落地模式與平臺建設

要(yao)(yao)真(zhen)正(zheng)讓生產分析“用(yong)得起來(lai)”，企業需要(yao)(yao)建立一套從(cong)數(shu)據采(cai)集、集成(cheng)、分析到(dao)可(ke)視化與決策的完(wan)整體系。以行業頭部(bu)實踐為例，主流落地模式包(bao)括：

• 主流模式解析：
• 自建+采購混合：如大型制造集團，往往自建數據中臺，采購成熟的BI與報表平臺，快速搭建分析體系。
• 全流程一站式：以帆軟為代表，提供從數據采集、集成、分析到可視化的完整解決方案，適合中大型制造企業“快速上云”與敏捷落地。
• 輕量級SaaS：適合小微制造企業，按需選配、靈活擴展。
• 平臺建設關鍵要點：
• 數據接入廣泛，支持主流設備和工控協議。
• 分析模型可配置、可擴展，滿足多業務場景。
• 權限體系完善，保障數據安全與合規。
• 支持移動端、Web端多端協同，提升現場響應速度。
• 典型痛點突破：
• 數據孤島：通過FineDataLink等數據中臺，實現多系統數據的高效集成。
• 分析效率：FineBI等自助分析平臺，讓業務人員“數據自助”，減少IT依賴。
• 可視化交互：FineReport等工具，支持多維度鉆取、下鉆追溯，讓管理層與一線無縫協同。

推薦：若您在生產分析數字化轉型過程中，亟需一站式數據采集、管理、分析與可視化平臺，帆軟的全流程BI解決方案可為您定制行業領先的落地模型，。

• 主要文獻參考：
• 《智能制造與數字化轉型》（機械工業出版社，2022）
• 《中國制造業數字化轉型白皮書（2023）》
• 《制造業數據治理與智能分析實戰》（人民郵電出版社，2021）

?? 二、生產分析驅動的業務場景重塑與行業案例解讀

1、生產計劃與調度優化：案例剖析

在制造業，生產(chan)(chan)計(ji)劃(hua)與調度一直(zhi)是“兵家必(bi)爭”的(de)核(he)心環節。計(ji)劃(hua)不準(zhun)、調度不靈，往往會導致設備(bei)閑置(zhi)、工人待崗、訂單延期(qi)等(deng)連(lian)鎖反應。生產(chan)(chan)分析在這里的(de)作(zuo)用(yong)，就是用(yong)數據驅(qu)動精細化排產(chan)(chan)、動態調整工序、快(kuai)速(su)響應市場變化，徹底打破“計(ji)劃(hua)趕不上(shang)變化”的(de)魔咒。

案例：某汽車零部件制造企業的排產優化

這家企(qi)業擁(yong)有多條異(yi)構產(chan)(chan)線，產(chan)(chan)品種類繁多、工序復(fu)雜，訂單交付壓力巨大(da)。過去，生產(chan)(chan)計(ji)劃主要靠經驗(yan)和歷史數據做(zuo)“靜(jing)態排產(chan)(chan)”，一(yi)旦訂單有變、設備故障，整(zheng)個(ge)計(ji)劃就容(rong)易(yi)“塌方”，返工重排。

• 數字化轉型起點：企業引入FineDataLink打通MES、ERP、WMS等系統數據，實時采集訂單、庫存、設備狀態、工時等核心要素。
• 分析與建模：基于FineBI自助分析平臺，構建了產能負荷分析、瓶頸工序定位、動態工時分配等多維模型。
• 動態排產實戰：每當有緊急訂單、設備故障，系統自動重算可用產能、工時，智能推薦最優排產方案，同時推送給車間主管與調度員。

• 落地經驗總結：
• 數據打通是前提，需整合訂單、設備、工時、庫存等多源數據。
• 分析模型需結合企業自身工藝與組織結構，避免“套模板”式分析。
• 排產方案與調度結果要做到“結果可追溯、過程可監控”。
• 業務成效（上線半年）：
• 訂單準時交付率提升至97%。
• 產線停線次數減少40%。
• 人均產出提升18%。
• 落地難點及對策：
• 數據質量：源頭數據采集要標準化，減少人工錄入錯誤。
• 模型適配性：分析模型要有持續優化機制，隨著業務變化實時調整。
• 業務協同：IT與生產部門要深度協作，避免“IT做模型、業務用不起來”的脫節。

專家觀點：生產計劃與(yu)調(diao)度的(de)數字(zi)化，需要“數據-模型(xing)-業(ye)(ye)務”三位一體，不能(neng)只停留在數據可(ke)視化階段（見(jian)《制造業(ye)(ye)數據治理與(yu)智能(neng)分析實戰》）。

2、質量管理與追溯：案例解讀

產品質量是制造企業的生命線。不良品、返工、客戶投訴，往往直接侵蝕企業利潤和品牌聲譽。傳統質量管理聚焦事后統計與經驗判定，數字化生產分析則實現了全流程質量閉環管理與智能溯源。

案例：某精密儀器制造企業的質量追溯系統

該企業生產的高(gao)端醫療檢測(ce)儀，零部件(jian)復雜(za)、工藝嚴(yan)格(ge)，對產品一致性和可追溯(su)性要求極(ji)高(gao)。以往，質(zhi)量數據分散在紙質(zhi)記(ji)錄、獨立(li)系統、Excel文件(jian)中，溯(su)源(yuan)效率極(ji)低(di)，質(zhi)量問(wen)題難以快速定位。

• 數字化升級措施：
• 配置傳感器與掃碼器，自動采集原材料批次、工藝參數、檢測結果等全過程數據。
• 利用FineReport搭建質量追溯分析看板，實現從原料、工序到最終成品的全鏈路可視化。
• 應用FineBI進行多維質量分析，包括批次對比、缺陷分布、工藝參數與不良率關聯等。

• 落地關鍵點：
• 數據粒度要細，覆蓋原料、工序、檢測、倉儲等全環節。
• 分析維度要廣，支持批次、工藝、人員、設備等多維交叉。
• 看板與分析結果需對接一線與管理層，提升全員質量意識。
• 實際業務收益：
• 不良品率從3.5%降至2.1%，整體返工率降低25%。
• 客戶投訴處理周期由7天縮短至2天以內。
• 質量問題溯源效率提升10倍以上。
• 數字化質量管理的典型難題：
• 數據采集難、標準化難，需引入自動化采集與統一數據字典。
• 業務分析復雜，需搭建靈活的多維模型與自助分析平臺。
• 跨部門協同難，需可視化結果驅動全員參與。

行業研究指出，數字化全流程質量管理已成為制造業提升競爭力的必由之路，尤其在高端裝備、汽車、醫療等強管控行業（見《中國制造業數字化轉型白皮書（2023）》）。

3、設備管理與預測性維護：行業實踐

設備是制造企業

本文相關FAQs

?? 生產分析到底在制造業有哪些實際作用？有沒有通俗點的解釋和常見場景？

老(lao)板最(zui)近說要搞數字化轉型，讓我負(fu)責生產分(fen)析方(fang)向，但我其實對這(zhe)個概念(nian)還挺模糊(hu)的(de)(de)。生產分(fen)析到(dao)底具體能(neng)幫(bang)制造業解決啥問(wen)題？比如提(ti)升效率、降(jiang)低成本這(zhe)些，到(dao)底是(shi)怎么落(luo)地的(de)(de)？有沒(mei)有那種(zhong)特別(bie)直觀、容易(yi)理解的(de)(de)應用場景，大佬(lao)們(men)能(neng)不(bu)能(neng)舉(ju)幾個例子？

生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)分(fen)析其實(shi)就是把(ba)工廠(chang)里的(de)各種生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)數(shu)據（設備、人員(yuan)、原材料、訂(ding)單(dan)等）收集(ji)起來，然后用數(shu)據分(fen)析的(de)方法，幫你看清生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)過程中的(de)各種問題(ti)和機會(hui)。很多初學者(zhe)會(hui)覺得生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)分(fen)析很“虛”，但(dan)其實(shi)它早就滲透到制造業的(de)方方面面，下面我從幾個(ge)典型(xing)場景給你講(jiang)講(jiang)。

1. 生產效率提升：比如某汽車零部件工廠，之前每月都因為設備停機、換線、材料短缺導致產能跟不上。后來他們用FineReport把所有設備的運行數據、生產線的工單、原材料庫存等打通，每天自動推送異常分析報表。結果發現，某條生產線的換模時間過長，占總停機時間的60%。針對這個問題，工廠做了流程優化，換模時間減少了40%，整條產線的產能提升了20%。
2. 質量追溯與缺陷分析：像食品加工企業，最怕出質量問題。以前靠人工記錄，真出事就只能大海撈針。現在通過FineBI自助分析，把每批次的原材料、設備參數、操作員信息、檢驗結果全都關聯起來，做成可視化追溯鏈條。出現異常批次后，幾分鐘就能定位到具體原因，質量投訴率下降了30%。
3. 成本管控與能耗分析：比如一家家電制造企業，發現能耗成本越來越高。通過FineDataLink集成各個車間的電表、水表、氣表數據，按工序、班組做細分分析。結果發現某個班組的能耗明顯高于其他，同步深挖后發現是操作流程有改動，及時糾正后每月節省了幾萬元電費。

常見生產分析應用清單：

總結一句話：生(sheng)產(chan)分析不(bu)是“玄學(xue)”，而(er)是用數據幫你把工廠的(de)“黑(hei)箱”變成“透明玻璃(li)房”，讓你每一步都能看到背(bei)后的(de)原(yuan)因(yin)和改進空(kong)間。數字化工具，比如帆軟的(de)一站(zhan)式方案(an)，能幫你把數據收集、處(chu)理、分析全流(liu)程打(da)通，真(zhen)正(zheng)實現降本增效。

?? 數據化生產分析落地時，企業最容易遇到哪些坑？具體怎么解決？

我們公司開始上生產分析系統了，老(lao)板(ban)希望能看(kan)到(dao)實(shi)時數據、自動預警啥的，但(dan)實(shi)際推進(jin)起(qi)來發現各(ge)種(zhong)難(nan)題：數據采集(ji)不全、部(bu)門協同難(nan)、報表做得(de)很花(hua)但(dan)沒(mei)人(ren)用(yong)……有沒(mei)有前輩能分享一下，落地(di)生產分析最容易遇(yu)到(dao)哪些坑？要怎(zen)么避雷，才能讓(rang)數據真的服務業(ye)務？

落地生(sheng)產分析確(que)實不是一蹴(cu)而(er)就的事，各(ge)種(zhong)“坑(keng)”層(ceng)出不窮。這個(ge)過程我陪(pei)企(qi)業走過無數次，總結(jie)下(xia)來主要有四大難點(dian)：

1. 數據采集不全、質量不高 很多工廠的數據還停留在紙質記錄，或者設備之間沒聯網，導致數據碎片化。沒數據，分析就是空中樓閣。解決辦法：先做數據資產盤點，明確哪些數據是分析必須的（比如設備運行、工單履歷、質量檢測），用FineDataLink這種數據集成平臺，把各系統(tong)、設備的數據打通，自動(dong)采集、去重、清洗，確保數據源頭靠譜(pu)。

2. 部門壁壘，協同難度大 IT、生(sheng)產、質量(liang)、供應鏈(lian)各自為政，沒人愿(yuan)意主動共(gong)享數據，導致(zhi)分析出來的(de)東西沒人買賬(zhang)。我的(de)經驗是：項目初(chu)期一定要(yao)拉(la)業務部(bu)門(men)參與，和IT一起設計(ji)分析模型，讓大家(jia)都(dou)能(neng)看(kan)到(dao)自己關心的(de)指標。比如，生(sheng)產部(bu)門(men)想(xiang)看(kan)設備OEE，質量(liang)部(bu)門(men)關心缺陷率，供應鏈(lian)要(yao)看(kan)物料周轉，這些(xie)指標都(dou)要(yao)納入同一個數據平(ping)臺，如帆(fan)軟BI，統(tong)一可視化(hua)展(zhan)現，打破信息孤島。

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3. 報表“花里胡哨”，業務不買賬 很(hen)(hen)多(duo)企業(ye)上(shang)了BI工(gong)具后(hou)，報表(biao)(biao)做(zuo)得很(hen)(hen)炫，但(dan)業(ye)務人員(yuan)用不(bu)(bu)(bu)起(qi)來——不(bu)(bu)(bu)是指(zhi)標不(bu)(bu)(bu)對(dui)，就是操作太(tai)復雜。我(wo)的建議(yi)是：不(bu)(bu)(bu)要(yao)追求報表(biao)(biao)數量和美觀度(du)(du)，關鍵(jian)是場景化。舉個例子(zi)，某電子(zi)制(zhi)造廠只做(zuo)了三張核(he)心分析報表(biao)(biao)（設(she)備異常、工(gong)單進度(du)(du)、質(zhi)量追溯），業(ye)務人員(yuan)天天用，效率(lv)提(ti)升(sheng)明顯。

4. 缺乏持續優化機制 很多(duo)企業(ye)分(fen)析(xi)(xi)系統上線后就“躺平”，沒持續跟蹤效果。其實生產分(fen)析(xi)(xi)要不斷迭(die)代。比如每(mei)季度(du)做一次分(fen)析(xi)(xi)復盤，看看哪些指標需要細化，哪些業(ye)務場景可以擴展。帆軟的1000+行業(ye)場景庫就是(shi)個寶藏，能快(kuai)速(su)找到適合(he)自(zi)己企業(ye)的分(fen)析(xi)(xi)模板，極(ji)大提升落地效率。

如何避雷的實操建議：

• 數據盤點與治理：先梳理數據資產，補齊關鍵數據采集環節。
• 跨部門協同：項目組里一定要有業務骨干和IT負責人，定期溝通需求。
• 場景驅動分析：每個報表都要有明確的業務場景和實際用途。
• 持續復盤迭代：每月/季度復盤數據分析效果，及時調整指標和方法。

一句話總結：生產分析不是(shi)“一次性買斷(duan)”，而是(shi)持續優化(hua)(hua)的過程。選(xuan)平臺(tai)要選(xuan)能打(da)通數據、支持場景(jing)化(hua)(hua)分析、迭代速度(du)快的，比如帆軟(ruan)這種行業(ye)領先的解(jie)決(jue)方案。實操時多關注業(ye)務痛點，少做“花式(shi)報表”，讓數據真正成為提升效率的利器。

?? 消費類制造企業做生產分析，數字化到底怎么落地？有沒有具體案例和工具推薦？

我們公司是(shi)做消費(fei)電子產(chan)品的，今年想搞生產(chan)數字化，老板說(shuo)要做生產(chan)分析+質量(liang)追(zhui)溯+供應鏈協同(tong)，聽起(qi)來很“高大上”，但實(shi)際(ji)怎么落地(di)？有(you)沒(mei)有(you)消費(fei)行業的成功案例，什么工具最(zui)靠譜？誰(shui)能(neng)幫我梳理(li)個落地(di)方案，最(zui)好能(neng)推薦(jian)點能(neng)直(zhi)接用的行業模板！

消費(fei)類制造企業（比如手機、家電、食品、服裝等(deng)）對生產分析的(de)需求(qiu)特別高，市場變化快、產品生命周期短(duan)、質(zhi)量要(yao)(yao)求(qiu)極嚴(yan)。數(shu)字化落地不只是(shi)做幾個報表(biao)，更是(shi)要(yao)(yao)把生產、質(zhi)量、供應鏈全部打通，實現端到端的(de)數(shu)據驅(qu)動(dong)運(yun)營。這里我詳細講一個典型案(an)例，并給出落地方案(an)和工具(ju)推薦。

真實案例：某頭部家電制造企業數字化轉型

背(bei)景：公司年產超千萬臺產品，生產線復(fu)雜，質(zhi)量投訴率高(gao)，交付周期(qi)緊張。老板要求“能看到每個訂單的(de)生產進(jin)度、質(zhi)量情況(kuang)、物料用量，一發現異常(chang)能立(li)刻預警(jing)”。

落地過程：

1. 數據采集與集成

• 原有系統包括ERP、MES、質量管理、供應鏈，各自為政。項目組用FineDataLink把所有系統的數據打通，自動采集訂單、工單、物料、設備、質檢等數據。
• 設備端部署傳感器，實時采集運行狀態和環境參數。

2. 生產分析與可視化

• 用FineReport搭建一套可視化生產分析看板，涵蓋訂單進度、產能分布、設備OEE、質量缺陷分布、物料消耗等核心指標。
• 所有數據按工序、班組、產品型號多維展現，異常指標自動預警推送。

3. 質量追溯與協同

• 利用FineBI自助分析，把每個產品的生產履歷與質量檢測記錄關聯起來，出現質量投訴時能秒級定位到責任環節、材料批次和操作人員。
• 供應鏈數據與生產數據聯動，缺料時自動預警采購。

4. 持續優化與復盤

• 項目組每月復盤分析模型，根據實際業務優化指標口徑和報表布局。
• 利用帆軟行業場景庫，快速復制落地新的分析模板，覆蓋更多業務環節。

方案清單：

為什么推薦帆軟？ 帆軟在(zai)消費類制造(zao)業(ye)數(shu)字化(hua)落地方面(mian)有(you)豐富經驗，提供從數(shu)據集成(cheng)、分析到(dao)可視化(hua)的(de)一(yi)站(zhan)式解決方案，尤其是其1000+行業(ye)場(chang)景庫，能讓企(qi)業(ye)快速套(tao)用成(cheng)熟模板(ban)，極大降低實施風險和(he)周期(qi)。帆軟連續(xu)多(duo)年(nian)中國BI市場(chang)占有(you)率(lv)第一(yi)，獲得Gartner、IDC權(quan)威認可，是數(shu)字化(hua)轉型的(de)“首選搭檔”。

更多行業方案可以在這里獲取：

落地總結：

• 先打通數據，別怕一開始數據不全，逐步補齊關鍵環節。
• 生產分析一定要和實際業務場景掛鉤，別做成“炫技”項目。
• 持續復盤、迭代分析模型，充分利用行業模板庫，能極大提升落地速度和效果。

消費品制造數(shu)字(zi)化(hua)不是“高大上”，而是一(yi)步一(yi)步把生產、質(zhi)量、供(gong)應鏈的數(shu)據打通，讓每個環節(jie)都能用數(shu)據說話(hua)，實(shi)現(xian)降本增效、質(zhi)量提(ti)升和交付提(ti)速。選(xuan)對工具、選(xuan)對方案，數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型其實(shi)很接地(di)氣。