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供应链信息一体化管理平台

供应链信息系统实现了一套灵活供应链商机(货源、运力)管理及流转处理机制,用于驱动供应链商机在企业内部进行分派处理,对流转处理过程节点进行跟踪控制,推动业务人员及时处理商机需求。商机处理的信息会自动发送到人员绩效管理系统,对人员进行奖惩激励。系统提供了自动商机匹配处理的功能,可以按照业务人员定义的规则,对供需商机进行匹配处理,并将匹配结果发送给业务人员使用。 商机完成处理和匹配后,系统内可以进行商机组成项目的建立、人员管理、合同管理、项目的执行管理,日常执行单据会按照流程传递给财务进行审批,形成应收帐款。财务人员可以在系统上完成应收帐款的登记、回款、开票及统计,控制项目运营成本,计算人员提成等工作。

  • 2021-07-30
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如何制定敏捷的数字化转型策略

从技术的角度来看,自动化是几十年来持续改进的动力。我们经常看到通过使用操作技术(OT)系统(如PLC和DCS)和信息技术(IT)解决方案(如ERP和SCM)、机器人和其他类型的协调控制来实现这一点。此外,制造企业也在应用业务流程管理方法,如TQM和Kaizen多年。这些方法已经被证明是非常成功的。

  • 2021-07-30
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华为陶景文:企业数字化转型之道

华为有一句老话,企业要发展,企业的领导人要一手拿着望远镜,一手拿着显微镜。望远镜是要知道企业下一步走要解决什么问题,显微镜是要能洞察企业存在的问题。我们关注的焦点,就是如何从这两个角度找到公司变化的方向。 华为的企业核心文化中有一个是自我批判。华为在不断地追求变革,通过创新解决企业问题,促进企业不断地成长和发展。鲍尔曼讲过,一个企业和一个国家发展最大的原生动力来自于内生经济成长动力。我们把华为比喻成一架破飞机,它的发动机、油箱等关键部件是好的,但要想飞得更好更远,就要不断地对这架飞机进行改造和完善。

  • 2021-07-30
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服装企业数字化转型正确的发展阶段

数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。

  • 2021-07-30
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数字化转型.防变“形”

面对外部的不确定性、激烈的竞争,制造企业意识到必须推动数字化转型,打造数字化企业,以获取竞争优势和创新发展能力;数字化转型已从最初的要不要做,到怎么去做?如何迈开步子、快速去做的阶段,但数字化转型路上面临着诸多挑战,有些企业受限思维认知、业务能力等因素影响,转型没成弄变了“形”,劳民伤财,甚至弯道翻车,错失了企业发展机遇。

  • 2021-07-30
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数字化转型的十个关键词

什么是数字化转型的本质?我们认为,数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理(数字化转型1.0),迈向基于云架构的智能化运营(数字化转型2.0)。如何理解和认识企业数字化转型,这十个关键词也许可以帮助勾勒出数字化转型的本质:1、不确定性,2、复杂系统,3、竞争的本质,4、转型的逻辑起点,5、工具革命,6、决策革命,7、数据的自动流动,8、软件的本质,9、技术架构的大迁移时代,10、体系重构。

  • 2021-07-29
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ERP信息化建设解决方案

ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning)的简称,是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。

  • 2021-07-20
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企业数字化转型要从平台的技术架构升级开始

当今大多数企业信息技术架构的敏捷化程度不够,不能满足数字化转型的要求:传统竖井式建设的信息系统修改困难、集成混乱;数据被割裂深锁在各个系统内,不能被自由利用;企业缺乏自有的技术开发能力,无法快速响应业务需求。因此,企业迫切需要建设下一代信息技术架构。 传统的企业信息化进程中,形成了若干支持内部业务流程、记录管控及合规相关信息的核心业务系统,其中最有代表性的是广为人知、实现跨职能集成的ERP系统。由于技术架构的限制,这类核心系统在业务操作中存在大量手工处理、用户操作界面不友好、交易操作和数据分析分离而无法实现实时分析和决策支持、二次开发成本高、集成困难等问题。

  • 2021-07-12
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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