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企业战略解码的逻辑和流程方法

BSA战略解码工作坊，其整体框架来自IBM著名的BLM模型，针对中国企业的职业经理人战略思维训练不足的从前提下，特别就经营环境分析进行强化而设计，同时结合企业目标管理机制，把战略的执行部分使用了已经被很多职业经理非常熟悉战略地图作为起点，用组织目标责任激励机制做到执行落地。

  • 2022-04-12
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企业塑造未来的七大战略

虽然很多企业将越来越多的资金、时间和精力投入到数字化建设，希望借此追赶竞争对手，但巨大的数字化投入并没有给他们带来竞争优势，与竞争对手之间的差距甚至还被拉大。无论是坐拥先进的电子商务引擎，还是应用功能强大的客户关系管理软件，这种简单的数字化已经不够。哪怕推出了再多的数字化举措，如果在流程上因循守旧或是完全照搬竞争对手的做法，企业都不能建立起真正的、长久的竞争优势。

  • 2022-04-12
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构建全流程透明数字化车间

根据公司制定的“航嘉智造”整体推进规划，公司在前期引入集团自主研发的S-CEO管理软件，软件为ERPII级集成管理软件，集成了SCM、CRM、MRPII、HR、OA、PDM等功能应用，部分具备MIS级、EIS级的分析功能。而后以制造创值增值为导向，设计、开发、上线了基于MES（制造执行系统）、MIS（制造信息系统）、CMS（成本管理系统）、EAM（设备管理系统）、QIS（品质信息系统）、Ilean（精益系统）等自主管理系统模块的MOM（制造运营平台）的集成应用，基本完成了面向制造的全流程运营框架。

  • 2022-04-12
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基于工业大数据的玻璃纤维数字化工厂建设

我国玻璃纤维行业属于新材料行业。虽然属于新材料，但生产模式相对传统，“重资产+劳动密集型”一直是该行业的标签，特别是随着玻璃纤维的应用越来越广泛，市场需求不断扩大，对玻璃纤维产量、质量的要求也越来越高，尤其是国内企业，普遍存在生产工艺流程不标准、资源配置效率低、缺乏创新能力等问题。因此，玻璃纤维行业必须顺应新一轮科技革命和产业变革机遇，加快物联网、大数据等信息技术与制造业融合，从而进一步降低生产成本，提高生产效率和生产质量，加快产业转型升级。巨石集团有限公司（以下简称巨石）可为我们提供一条可供借鉴的数字化工厂建设之道。

  • 2022-04-12
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2022十大物流科技趋势展望

展望2022年，在国家“双碳”战略下，以及新冠疫情、国际局势等不确定性因素持续影响下，物流科技领域将会呈现一些新的变化。日前，浙江大学物流与决策优化研究所、数据分析和管理国际研究中心联合菜鸟网络科技有限公司发布《2022十大物流科技趋势报告》，预测RFID、低速无人驾驶、XR（扩展现实）技术等将在物流场景加速应用。

  • 2022-04-12
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基于支持向量机和实物期权法的工业大数据资产产权价值研究

工业大数据作为企业经营管理与战略决策的核心资产，其资产价值的确定和追溯是企业实现价值管理的最大掣肘。本文从现代产权理论角度，构建工业大数据资产产权价值模型；依托支持向量机，构建工业大数据“源-网-荷-储-用”模型，实现使用价值的逐层追溯；基于实物期权法，建立工业大数据资产“设计-生产-物流-销售-服务”模块化算法，实现资产交易价值的追溯计算，为工业大数据资产价值探明初步方向，为资产确权登记、评价估值、交易流转及价值交换奠定基础。

  • 2022-04-12
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数字钢铁的核心工业软件与系统建设

钢铁工业是国民经济的重要基础产业，是建设现代化强国的重要支撑。关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见明确指出“十四五”时期大幅提升供给侧钢铁材料质量，建立健全产品质量评价体系，加快推动钢材产品提质升级，在航空航天、船舶与海洋工程装备、能源装备、先进轨道交通及汽车、高性能机械、建筑等领域推进质量分级分类评价；持续提高产品实物质量稳定性和一致性，促进钢材产品实物质量提升。支持钢铁企业瞄准下游产业升级与战略性新兴产业发展方向，重点发展高品质特殊钢、高端装备用特种合金钢、核心基础零部件用钢等小批量、多品种关键钢材，力争每年取得几个关键领域钢铁新材料突破。“钢铁工业发展智能制造是行业革命性提质增效、提高有效供给水平的一条重要途径，要积极开展智能制造，促进行业升级发展”从钢铁走向材料，提升钢铁产品和服务附加值。

  • 2022-04-12
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数字强基、多态工业ICT系统与制造企业数字化工厂及网络协同制造系统建设指南3.0

智能制造，数据先行。数据是各行各业新兴的资源与生产要素，对于制造业而言数据如同水电公路一样是充分必要的基础，对于数据的应用只受想象力的限制。随着信息技术、互联网、物联网和先进制造等技术的发展与融合，世界正在孕育一场新的工业革命，虽有不同理解，仅划分阶段不同，但万变不离其宗，数字化、智能化的趋势是一致的。现代制造业、科研系统、航空航天、军工测控通信、城市生活等众多领域的数据汇集在一起呈现出“NVDIA”的特征，即网络化（Network）、数据量巨大（Volume）、多态化（Variety）、快速化（Velocity）、价值化（Value）、分布式（Distributed）、寻址组态化（IP address configuration）和精密时基信号（Accurate time-base-signal），这对制造企业和流程系统集成提出了极为严苛的数据通讯质量要求。如何实现不同类型传感器多态数据的统一系统数字化、抗干扰、精密时基、多级系统精密同步、网络窄带高速传输与感知计算；构建与下一代“数据不落地”的分布式实时网络感知测量测控系统相配套的高端数据通讯系统已成为制造业深度转型升级、迈向中高端必须要解决的卡脖子的关键共性基础问题，是必修课而非选修课！

  • 2022-04-12
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