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智慧生产制造

智能决策平衡需求、产能和资源，全面提升商业价�?/h6>
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汽车制造企业数字化转型面临巨大挑战
在双碳政策、芯片减产、电力调控、疫情等因素影响之下，市场需求及供应链越来越复杂多变，传统制造企业亟需数字化升级来提升抗风险能力和市场竞争力，如何灵敏响应变化、合理利用有限资源、提升生产运营效率成为行业新挑战
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人工决策效率
工厂生产线产品和工序复杂，人工计划排产效率低，难以全局优化
排产柔性差
市场不确定性因素增加，急单/插单/延期等容易导致生产混乱，抗风险能力差
需求预测难
市场变化快，导致客户需求复杂多变，难以预测，给供应链带来很大压�?
协同不高
生产计划往往着眼局部，协同性较差，无法兼顾供应链整体情�?
资源利用
各类生产资源管理依赖人工经验，缺乏科学依据，资源利用率低
  • 人工决策效率
  • 排产柔性差
  • 需求预测难
  • 协同不高�?/div>
  • 资源利用�?/div>
解决方案核心功能
全链路协同优化和决策，为车企数字化转型保驾护�?/div>
SOP计划排产
连通SOP体系多方需求，构建多维度多层级排产计划
订单计划执行
执行层实现车间级生产排程制定，分钟级序列调整响应
多级库存控制
入厂/厂内/出厂全链路、多层级库存管控
物流运作优化
采用MR/JIS/VMI等模式管理，多路线运输统一规划调度
仓储优化
智能算法全局优化，仓储规划科学合理，仓网运作指令直达
波罗密生产制造行业智能决策解决方案
智能决策赋能全产业链，实现多工厂协同、多层级联动，降本提效拉动业务增长
  • 人工决策
  • 智能决策
人工决策

需求影响因素多，人工计算和预测难度高，耗费时间周期长

跨区�?工厂分配逻辑简单，比例均衡，抗风险能力有限

着眼局部，无法兼顾前后端乃至供应链整体情况

地主屯粮式资源管理，依赖人工经验，缺乏科学依据

很多成本消费难以量化，很难管控，且影响整体决策效果