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鼎捷汽车工业解决方案九大典型应用场景

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汽车工业数智化转型需要面对哪些难题

供应链数据不协同
汽车行业愈发重视供应链数据协同，传统的邮件、传真及纸质方式人工处理方式，效率低下，协同性差，难以满足客户要求
滚动计划编制困难
汽车行业通常采用滚动计划拉动上游供货，但零部件供应商的产销规划模型难以适配滚动模式，加之部分主机厂计划变动频繁，导致零部件供应商疲于应付
生产排程与调度不合理
现场生产时，通常依靠车间主任将生产计划手工拆分成生产批任务，耗时耗力，且容易造成生产排程不合理，生产延误、漏单经常发生
采购时效性欠佳
汽车行业对订单准交有严格的要求，但零部件供应商在传统采购业务中约有1/4的采购业务无法准时供货，对资金造成了额外的压力
物料拉动难控制
仓库存在早送、多送、少送，会出现现场堆积物料或停工待料，影响现场整洁及生产交付
APQP管控困难
APQP是IATF16949的五大质量工具之一，但零部件供应商在项目推进过程中普遍存在项目跟进不及时，核心参数漏变更，文档管理失控等问题
生产过程不透明
生产数据管理的难度在不同的行业中也有高低，工序相对更复杂、质检相对更严格的汽车零部件制造行业无疑是对于生产数据记录与追溯较为严格的行业之一
全面质量管理落实难
汽车行业质量管理要求高，零部件供应商在全面质量管理的过程中，普遍存在四个困难与三个不断，即：标准查找困难、记录登载困难、要因分析困难、报告汇整困难，以及质量问题不断、问题推诿不断、操作失误不断
三方库存不清晰
寄售管理存在黑洞，零部件供应商对三方仓货物的库存情况、耗用情况难以实时掌握，进而影响了后续的备货

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针对行业的数字化转型方案

助力企业成为整车厂优秀供应商快速实现异地工厂复制

支持客户验厂 支持AIoT融合

助力企业成为整车厂优秀供应商

助力企业成为整车厂优秀供应商

管理痛点

从三方审到二方审，汽车企业面临着大量的验厂，而验厂的成功与否决定了企业能否进入汽车行业，能否拿到客户项目。但 受限于人才、工具等因素，很多时候企业在应对验厂的时候会显得比较无力，在整个验厂过程中会显得比较被动，最终影响新项目的获得。

解决方案与效益

由于汽车行业验厂的专业性， 单纯依靠数字化转型并不是最优解，难以从根本上通过整车厂的审核。鼎捷以管理咨询加数字化转型的组合拳来协助伙伴应对客户验厂，从业务流程的改善、现场执行的改善、人员能力的改善、工具系统的改善四个维度，加速管理变革，提升运营能力，助力企业通过客户验厂。

助力企业成为整车厂优秀供应商

解决方案与效益

·OT与IT的深度融合，以现场用户为中心开展设计冲刺、敏捷开发
·透过AI智能，赋能机器视觉加工检测，实现外观和尺寸的快速检测和质量追溯
·专家调机经验转化为算法模型，并与设备打通，实现工艺参数的动态优化
·工序质量趋势分析和智能决策

汽车工业全流程解决方案

围绕研发、准交、质量、成本，助力零部件企业实现精益和敏捷制造

数字化工厂

运营层 现场执行层 设备层

ERP 供应链 计划服务财务
PLM 研发过程 图文物料 BOM 工艺

可视化看板 精益绩效监控与管理中心 战情中心

供应链调度中心
(SRM)

供应商管理

基础数据管理

采供收协同

合同管理

数据分析
生产任务中心
(MES)

进出站管理

在线派工

序列号管理

安灯

现场调度

生产追踪
质量控制中心
(QMS)

IQC来料检验

IPQC制程检验

FQC成品检验

OQC出库检验

不合格品管理

产品质量追溯
物料拉动中心
(WMS)

物料管控

供应物流

生产物流

销售物流

仓库基础管理

载具与周转箱
生产资源中心
(设备云)

设备稼动管理

设备保养维护

设备备品备件

模治具管理

人员管理

设备整合参数

质量保证体系(QLM)

SPC SOP 人员技能 变化点管理 防错管理 分层审核 快速反应 问题解决

系统集成服务总线（互联中台）

用户连接数字企业的入口

内容订阅

数据感知

知识图谱

敏捷交互

任务领航

预测推荐

智能学习

设备连接数字企业的入口
供应天眼 体系云管家 预测透镜 供应链数据协同

系统集成服务总线（IIOT平台）

智能化运营

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走进智能场景展示现�。窃趺此担�

订单准交率提升

25%

工单准时完工率提升

28%

优化订单评审机制，借助PLM工具实现设计生产协同，建立销售预测机制，借助预警工具，提升计划达成的准确率。

出入库效能提升

25%

发料准确率达成

100%

物料准确率达成

98%

优化仓库库位库区标识，合理布局，精细划分、分类标识，提升物流周转的效能;实现发料的准确、高效和批次的先进先出精细化管理。

成品库存周转天数缩短

30%

半成品库存周转天数缩短

37.5%

标签缺失和发货出错频次减少为

0

通过EDI，打通内部计划和客户需求的数据壁垒，实时掌握客户需求;建立内部标签与客户标签、产品信息的参照比对，减少发运异常。

验厂评分

从70分提升到82分

追湖时效性

5H->0.5h

质量追溯颗粒度细化

5W/批->7K/批

借助批次的拆分和合并实现生产制程的全过程追溯，提升追溯的效能和精细度范围，减少质量索赔和成本损失，满足验厂的追溯要求。

订单交付周期缩短

40%

追湖时效性

5H->0.5h

半年销售额增长

26%

建立客户分类的管理原则，收实现需求管理的全面和准确;优化半成品的经济批量策略，建立1+3滚动计划机制，提升计划管理的能力。

出入库效能提升

25%

发料准确率达成

100%

物料准确率达成

98%

优化仓库库位库区标识，合理布局，精细划分、分类标识，提升物流周转的效能;实现发料的准确、高效和批次的先进先出精细化管理。

验厂评分

从70分提升到82分

追湖时效性

5H->0.5h

质量追溯颗粒度细化

5W/批->7K/批

借助批次的拆分和合并实现生产制程的全过程追溯，提升追溯的效能和精细度范围，减少质量索赔和成本损失，满足验厂的追溯要求。

成品库存周转天数虽短30%
半成品库存周转天数缩短37.5%
标签缺失和发货出错频次减少为0 通过EDI，打通内部计划和客户需求的数据壁垒，实时掌握客户需求；建立内部标签与客户标签、产品信息的参照比对，减少发运异常。

*数据为相关行业统计,具体效益与行业智能化有关

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更大集团
“从供应商、生产报工、入库、出货，启用质量追溯系统，通过预警分析看板，拉动发货、备料、备库实时化，可视化，便于仓储物流及时处理。”
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“透过全流程系统展现数据实时性、连贯性与可追溯性，获得客户相当高度的认可且放心。”
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