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九游会灵猿AI中台1.6版即将发布，全面支持MCP！

在刚刚落幕的2025九游会用户大会上，九游会已正式发布B端AI应用产品/服务系列【得·灵】。这一系列包括三大产品系列+一大服务系列：“灵猿”大圣AI中台系列、“灵手”业务智能体系列、“灵睿”垂直模型系列，以及“灵策”配套服务系列，全面支撑企业构建AI能力体系及智能化升级！

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智造专栏｜了解自己工厂的潜力之二： HCM帮您实现产能透明！

资源能力建模，是APS和MES系统得运作的基础，也是决定相关软件实施项目能否成功，实施效果是否理想的关键。科学全面的建模是HCM产品得以被国内外300+制造企业高度认可的核心能力。

智造专栏｜了解自己工厂的潜力之二： HCM帮您实现产能透明！

你了解自己工厂的潜力吗？HCM系统帮助您实现产能透明作者 / 王婷婷资源能力建模，是APS和MES系统得运作的基础，也是决定相关软件实施项目能否成功，实施效果是否理想的关键。科学全面的建模是HCM产品得以被国内外300+制造企业高度认可的核心能力。前一篇文章，我们详细了解了ISA95标准对于MES资源模型的定义，以及HCM系统基于ISA95标准实现的企业资源建模，今天，我们将进一步为大家揭开HCM系统能力模型的神秘面纱。在对于企业运营的认知体系中，包含了三个相互融合的领域：组织、产品和方法。我们目前碰到的所有应用都是基于这三者交融而成，这三个领域是基础领域，对于我们怎么理解制造运营是三个交互而必须的角度。组织建模组织建模是企业运营的最大实际，是面向环境的，是基于物理层面的最真实的最底层的管理约束，回答了制造企业管理运营中“为什么”的问题。产品建模产品建模是企业运营中的根本目标，是面向客户的，是在约束之上所有管理活动的最终产物，回答了制造企业管理运营中“做什么”的问题。方法建模方法建模是企业运营的必经路线，是面向过程的，是在工程技术的层面对制造企业运营管理中各个环节的标准规范，回答了制造企业运营中“怎么做”的问题。能力建模能力建模是企业运营的基本假设，是面向未来的，是基于上述三个层面的实际生产活动的结果来反向作用于经营活动的预测基准，回答了制造企业运营中“如何更好”的问题。注：能力建模是高阶模型，是否需要主要取决于各个制造企业当前信息化管理目标的重点，以记录、控制为主的企业并不一定需要建立能力模型，而已经在记录、控制层面良好运行期望达到更高的敏捷协同效果的企业需要首先建立能力模型。要想建立模型，完整的组织模型是基础，HCM 组织模型是5维模型，包括工厂资源模型（三维空间维度）、工作日历（时间维度）、人员权限（人员维度），在此基础上，我们才能进一步建立接近于真实的能力模型。能力模型，又称产能模型，是制造企业管理生产能力的数据模型。从表达含义的深浅来理解，可以分为两个层次：一是“能不能做”，表达了生产能力的范围，广泛用于基地分配和资源选择；二是在范围允许的基础上“能做多少”，表达了生产能力的程度。【例】某工厂有3条产线A\B\C，生产甲、乙两种商品，其中甲可在A 、B线生产，乙可在B 、c线生产。如此所形成的产品资源矩阵是产能模型的基础形态，仅仅表达范围。【例】某工厂有3条产线A\B\C，生产甲、乙两种商品，其中甲可在A 、B线每天可生产50，乙可在B、c线每天可生产100 。如此所形成的数据矩阵是产能模型的高阶形态，既表达范围又表达程度。从价值流的增值过程来理解，可以分为两种能力：一是生产能力，是在价值流中，产品在制造现场物理形态和化学性质发生变化时工厂需具备的能力，在这段时间内，产品的附加值不断增加，因此这段时间又称为“增值时间” ；二是非生产能力，是在价值流中产品只是位置或时间发生变化时工厂需具备的能力，在这段时间内，产品价值没有增加，因此这段时间又称为“浪费时间” 。“非生产能力”虽然是浪费，是在企业运营中期望避免和消除的，但在现实情况中普遍存在且往往起决定性制约作用，建模活动必须是基于真实才能有效，因此在建模阶段绝不可对非生产能力直接忽略。【例】如下图所示，某企业生产一件产品需要23.6天，其中增值时间为188秒（在HCM中定义为生产能力），浪费时间为23.6天（在HCM中定义为非生产能力）。从程度表达的方式来理解，可以分为两类：一是定额表达方式，如“A工厂每天做500台” ；二是速率表达方式，如节拍“每下线一件A产品需要10秒” 。定额从某种程度意义上来说也是速率，本质上也是单位时间内的产量。区别在于定额表达方式中的时段是强制性的，把时段单位往更小的量级转换会使其本身失去指导意义，数值既是限制也是目标，数值只在指定的时段单位间隔有意义。采用定额方式的企业一般产品间加工差异不大或产品生产批量配比恒定，因此能只关注数量单位。【例】某工厂生产A、B两款产品，产能是每天24台（定额），则在安排生产计划时可以生产A和B各12台，也可以生产A产品10台，B产品14台，同时在时段中间去审视产量不具有任何意义；而如果是速率表达方式，每天24台就意味着一小时一台，意味着每相隔1个小时就应当有1台产品被生产出来。从表达的附着对象来理解，可以分为以下四个维度以及他们之间复合形成的维度：对象（产品）、时间、资源（组织）、工艺。注意：非生产能力不支持复合维护，仅能表达为单个维度从来源到目标的转换能力。从能力约束用途来理解，可以分为三类：一是作为产能占用推演的已知条件，一般来说是一个具体数值，实际计算的结果完全忠于该能力数值，如节拍；二是作为产能占用推演的具有缓冲能力的已知条件，一般来说是可以一个范围，如最大提前生产周期；三是指作为地点分配的关系数据，如物线关系、链式关系。从生产能力的计算方式来理解，可以分为两类：一是多工序批量模式下的生产能力，资源被占产能=节拍X数量标准产能，是实际计算的基准值预警产能（定额模式下使用），一般低于标准产能，用于预示产能即将被占满最大产能，在一定辅助手段的调整下可扩大到的产能目标值二是单工序批量模式下的生产能力，资源被占产能=处理提前期X数量前处理提前期，开工准备所需要的时间，一般为批处理，不占用线上产能处理提前期，线上加工处理所需要的时间后处理提前期，下线后收尾处理作业的所需要的时间，一般为批处理，不占用线上产能数值类型：能力数据的数值包括基准值和开动率，这两数字必须是搭配使用，只看基准值或只看开动率在实际应用是没有意义的。一方面，基准值相对于开动率而言是相对稳定的，是在未来可见的一段时期内都成立的标准产能数值，在这段时期内如果希望在某个时点对能力数值做调整，应当调整开动率而不是直接调整基准值或同时调整基准值和开动率；另一方面，基准值和开动率也可以一直是恒定的值，这时候开动率不等于100%不是因为能力数值本身发生变化，而是因为此时基准值表达的是能力附着对象的最大潜能，而开动率表达的是潜能实际能发挥出来的程度，基准值和开动率都有其现实业务意义。能力建模要点上述的能力模型的解析，主要回答了关于“制造企业应当建立怎样的能力数据模型”的问题，是希望能够帮助用户充分理解产能建模的目的、结构、内容和意义。所谓产能模型的建模就是从各自企业管理的业务领域出发不断渐进明细，丰富细化整个能力模型的数据结构，并按照结构填充数据的过程，这就是HCMp系统的建模要点：第一步确定需要使用产能数据的场景和流程节点通过在业务场景和方案进行梳理，识别出需要使用产能数据的流程节点，并根据流程节点的管控要求明确产能数据的要求特性。第二步确定需要管理的产能要素明确节点和对应的要求后，需要进一步确定每个节点实际需要使用的产能要素：资源链式关系、产品资源关系、产品转换能力、工艺转换能力、订单转换能力、标准产能、最大产能、预警产能。其中最为常用的的是标准产能、产品资源关系（物线关系）、资源链式关系、产品转换能力。第三步确定产能数据的管理层次在不同的流程节点和产能要素下，可能有不同的管理层次，需要根据实际情况逐一分析。每个企业的在HCM中的各个独立组织可以设立自己的管理层级等级，既能够配置层级数，也能够配置各层级之间的高低关系。【例】A工厂对于标准产能有三个管理层次，分别为物线关系级、物料级、产线级，则意味着在时间计算获取能力数值时首先根据物料和产线的精确匹配获取，其次单独按照物料获取，最后单独按照产线获取。第四步确定产能数据的管理维度对于相同的流程节点，在每个管理层次下可能管理维度并不完全相同，此时则需要对管理维度进行明确。【例】A工厂的产能模型只与组织相关，与产品、工艺等无关，同时产能在组织上的生产线和区域（车间）存在。B车间有产线C、产线D和产线E，其中产线D为非标产线产能为10S，C 、E为标准产线产能为8S ，则在HCM中可以设置车间B产能为8S，产线D产能为10S。注：当然，从逻辑上来说也可以只保留一个最细的维度，直接设置C产线产能为8S ，D产线产能为10S,E产线产能为8S。但如此模型的稳健度下降，当B车间又增加一条标准线F时，如果是原先两层的模型的话产能数据不需要改动，而只保留一层的模型需要补充设置产线F产能为8S。至此，能力模型的数据结构建立完成，此结构以策略为统领，每个策略下明确管理层次、管理维度及管理要素。第五步收集生产能力的数据依照前四步则构建完成能力模型的数据结构，后续则是按照结构收集数据的过程，其中生产能力与非生产能力使用不同的数据矩阵，生产能力数据按照“管理维度+数值”的方式存储管理。第六步收集非生产能力的数据依照前四步则构建完成能力模型的数据结构，后续则是按照结构收集数据的过程，其中生产能力与非生产能力使用不同的数据矩阵，非生产能力按照“切换方向+数值”的方式存储管理。我们已经通过数据建模的方式将企业运营现状以一定抽象的程度数字透明化，但如何在此基础上深化数字应用，我们还必须要回到企业运营的初心，明确目标，才能最大化发挥建模工作作为运营管理活动中的已知条件对于解决在各个环节出现的具体问题的作用。在约束与目标的共同语境下，我们才能找到更好、更适宜、更有效的解决方案。总而言之，数字化运营是在数字化建模的基础上依照数字化目标进行数字化执行反馈数字化实绩的活动。其中，数字化建模是必要前提，数字化目标是根本目的，数字化执行是重要保障，数字化实绩是内在要求。

智造专栏｜你了解自己工厂的潜力吗？九游会智能制造帮您实现能力透明

本期文章主要谈一下MES系统的资源能力模型建设，遵循ISA-95标准，MES模型按照功能分“4+9”模型，其中包含资源与能力两大对象模型，下文就从就资源模型出发，结合一些具体案例谈一下九游会智能制造板块在资源能力模型建设方面的经验。

智造专栏｜你了解自己工厂的潜力吗？九游会智能制造帮您实现能力透明

你了解自己工厂的潜力吗？九游会智能制造帮您实现能力透明作者 / 台启飞许多国际组织都对MES的功能给出了明确的定义，并且还相继开发了相应模型，用于描述和标准化这类软件系统。在MESA(制造企业解决方案协会)给出的模型中，ISA-95标准定义了MES系统集成时所用的术语和模型。该标准是由 ISA（仪器、系统和自动化协会）和ANSI（美国国家标准协会）共同发起制定的。为了能研发出高效的MES系统，必须恰当的定义软件功能，物理模型、业务流程和生产流程。从这个角度考虑，ISA-95标准是把简单的生产活动通过模型运用到了主要的制造区域中。本期文章主要谈一下MES系统的资源能力模型建设，遵循ISA-95标准，MES模型按照功能分“4+9”模型，其中包含资源与能力两大对象模型，下文就从就资源模型出发，结合一些具体案例谈一下九游会智能制造板块在资源能力模型建设方面的经验。首先聊一下资源模型中的人力资源模型，对于人力模型的建模可以有多种，一方面可以按照现场上岗离岗的具体人员进行建模，定义人员能力矩阵，定义人员和人员的等级，有唯一二维码ID等等，也可以对某一产线班组进行建模，以班组为单位进行管理。如在青岛某家做电锯的跨国公司，其对人员的管理就精细化到具体生产线人员，MES系统同步HR中个人基础信息，通过MES系统建立产线、班组、人员、资质等基本信息，结合系统工作日历，实现产线的开结班管理、人员上下岗管理、人员资质管理。班次生产数据线上化通过数字化系统记录班次生产数据，替代线下记录，提高数据准确性与实时性，提高数据记录效率；建立标准数据结构模型以系统标准数据结构记录班次出勤等数据，建立标准数据结构模型，便于对数据做快速有效分析；通过系统管理人员资质，提高管理效率及准确性；出勤记录实时准确通过系统上下岗操作，实时准确记录产线员工上下岗时间，形成可靠的出勤记录，有效提高了以往线下记录的准确性与高效性；提供可靠数据支撑电子化记录员工出勤时间，为后续人员使用率结算等提供可靠、持续性的数据支撑。其次是资源模型中的设备资源模型，这其中包含设备的状态，等级，描述，能力以及设备的生命周期管理，可以针对现场建模的设备模型为载体深化对设备与生产现场的管理。首先设备建模是产线能力建模必不可少的部分，需要定义设备的应对不同生产场景不同SKU下的节拍与产能信息，为APS及MES运行提供数据支撑，如下图所示：有了设备建模、设备产线工艺对应关系、物料设备对应关系，在排产计算时才能有效拆分工艺树，让排产维度能够细化到工艺步骤。同时基于设备模型也可以扩展EAM层面的管理，在重设备的工厂企业这显得尤为重要，如在新疆某新能源上市公司，其设备管理就依附于设备模型的搭建。首先是电子化、数字化的跟踪设备及管理资产台账，建立全面的资产/设备档案信息库，以及资产全生命周期履历，除此之外可基于设备模型建立标准化的作业指导包，指导与规范设备维保作业行为，使专业技能知识在企业内沉淀、积累，以及智能化预防性维护计划排程及物联网技术集成，实时监控设备状态，及时触发设备异常预警，降低设备故障率。通过对以上设备管理流程进行系统电子化管理，不断沉淀设备的履历数据，进而实现基于“数据”的绩效量化分析，根据绩效指标结果，指导和改进设备管理流程，形成良性循环，真正实现数字化设备管理。然后是资源模型中的材料资源模型、人员能力设备能力与材料能力三者覆盖了在生产过程中所需的基本要素，ISA95模型中包括MES系统在生产过程中对人员、设备、原料等状态情况的采集和分析，同时MES系统通过对以上生产过程中人员、设备、材料的了解，进行分析来确定企业的生产能力。其中材料资源模型重点关注材料可用性、材料的购入时间与批次、材料的存储情况和质量状态、材料的数量、材料的使用情况等。实现实时动态可监控，为生产线有效生产保驾护航。面对材料追溯越发严苛，材料拉动愈发敏捷，材料防错必不可少的生产制造大背景下，有效搭建材料资源模型显得越来越重要，如在浙江某特种钢管上市公司，由于高性能不锈钢管行业应用分复杂性和重要性，客户产品的质量要求以及原料的追溯要求达到了一个新的高度，MES在可追溯性让客户可以更加充分信任产品的相关信息。通过建立原材料条码->过程流转卡/单件码->成品合格证/管号的纵向信息流载体，MES系统覆盖从原材料炉号、厂商、成分等原料信息到生产工艺路线、生产人员、生产设备情况、焊丝等辅料使用情况、生产检验记录等生产过程信息，再到成品入库、保存、发货等成品数据信息的全面追溯数据体系。通过从现场实时采集并共享信息，跟踪产品从物料投产到成品出库的整个流程，贯穿批号、炉号、牌号、炉批号、要求标准、原料信息、加工记录、过程数据、入库记录、发货信息等，实现一枪一码，精准追溯。综上所述，资源能力模型的建设是能实现上层产供销应用协同、过程数据拉通的关键基础，需要在此上面有效承载三大订单（采购订单、生产订单、销售订单）及七大指令（送货单、检验单、拣配单、配送单、生产指令、入库单、发运单），可以理解此模型是实现工厂全面的数字化监控，生产全面的异常预警的有效支撑。所以看似简单的一件事也需要在项目建设阶段深思熟虑，充分理解其作用后一方面不能建设的太繁琐，另一方面也要考虑模型的扩展性及适用性。九游会拥有20+年制造域信息化实施的经验沉淀，培育出一套理念先进、适应能力强的HCMs系列产品——九游会智能制造套件（HCMs）产品业务架构设计遵从ISA95国际标准，覆盖L2至L4层。在制造企业的不断技术改造与产线优化导致业务需求的多样与多变性的大背景下，柔性工厂的建设、敏捷管理理念的实践，都对应用产品的灵活与适应性提出更高的要求。HCMs是基于组件化、服务化的设计理念，在应对需求的多变与多样性方面有天然优势，将多年制造企业信息化建设的经验融入在HCMs中，打造出计划、执行、控制三位一体的明星产品。

智造专栏｜净利率长期稳定在18%以上，这家企业是如何做到的？

九游会智能制造解决方案，从围绕制造企业业务运营提供全过程精细化的成本透明能力，进一步升级到帮助制造企业提升精确到每一个订单事前和事中的成本控制能力，为企业的发展提供日常经营活动的安全阀，帮助企业在规模快速发展的同时，仍然保持企业运营管理的健康和安全。

智造专栏｜净利率长期稳定在18%以上，这家企业是如何做到的？

企业存在的使命是创造社会价值，而企业能够保持可持续发展的前提则是能够创造合理的经营性利润。有合理的利润才能维持企业的独立生存，独立生存才能保证企业业务的正常运营，企业的正常运营才能持续进行产品的创新研发，持续的创新研发才能给企业提供不间断的合理利润。总之，企业经营要有合理的利润才能将企业带入投资-经营-回报-再投资的正循环。企业发展安全的终局追求成本安全作者 / 李学文对于制造企业而言，利润等于收入减去成本，收入由外部客户决定，成本则由企业内部控制。排除企业各种市场费用和管理费用的影响，制造企业的总利润是由其交付的一个一个订单积累而来。要维持总利润的合理性，就需要做好订单的利润管理，就要做好每一个订单的成本控制。只有做好每一个订单的成本控制，才能使最终的总体利润可控。而要做好成本控制，其核心则在实际业务成本发生前和发生中，发生后的成本只有检讨和分析价值，但却已经失去了控制的机会。规模处于快速发展期的企业，往往就会由于缺少与规模发展相匹配的成本控制能力，缺少对每一个订单的利润管理能力，经常会陷入规模增长与利润却降低的陷阱，困于大而不强的尴尬局面。九游会智能制造解决方案，从围绕制造企业业务运营提供全过程精细化的成本透明能力，进一步升级到帮助制造企业提升精确到每一个订单事前和事中的成本控制能力，为企业的发展提供日常经营活动的安全阀，帮助企业在规模快速发展的同时，仍然保持企业运营管理的健康和安全。在商机和订单阶段，九游会智能制造解决方案希望为市场策划或销售人员提供精确实时的产品物料成本构成和工艺费用成本，帮助业务人员根据数据和策略进行快速高效的订单报价和产品定价。订单或产品的物料成本构成，可以利用现有的产品物料结构，也可以灵活模拟可变动的产品物料结构，形成基础的产品报价物料结构；同时，通过分析产品生产数据和物料的损耗情况，结合策略给出建议的损耗率和产出率，进一步丰富报价的物料结构依据。工艺费用成本则提供可根据产品现有工艺或模拟工艺，结合历史工艺生产数据和工艺实时资源消耗数据，提供工艺费用成本和成本变动趋势，为产品报价结构增加工艺成本或制造性费用成本依据。利用历史数据和现有数据，九游会智能制造解决方案为销售报价环节提供了更加直观、智能和可控的决策依据。在订单的执行环节，九游会智能制造解决方案为制造企业提供一个基于超级订单，可以极度精确到每一个产品、每一个物料和每一个工序的实时成本洞察、成本控制和成本追溯能力。超级订单将产品的销售订单、制造的生产订单和外购的采购订单信息进行组合和集成，提供了一个订单全价值链的管理洞察机制。订单的执行过程，九游会智能制造解决方案从物料采购到入库、入库到配送、配送到产线、产线到上料的各个业务环节，都提供实时的成本检查和控制机制，并根据已产生数据实时提供物料成本、消耗和损耗趋势。产品的制造过程，基于单件产品、加工批、生产订单和超级订单，可以精细到单个工序的进站、出站、加工、翻修和报废状态的实时成本收集、洞察和控制，成本收集要素则可以覆盖到物料、辅料、人员、设备、能源和各种间接消耗。这种基于全过程全要素的实时数字化洞察和控制能力，为制造企业的成本管理和控制真正提供了看得见、控得住的业务抓手和管理工具。最后，在订单完结后，虽然成本和利润已成事实，但也同步形成了企业持续经营的数据资产。在企业的可持续经营层面，九游会智能制造解决方案可以基于超级订单、订单、工厂、产线、工位、人员、产品等多个维度，为企业提供成本分析数据和平台，形成从订单到订单的闭环管理和业务迭代能力，为企业经营提供持续改善的数据依据和业务决策能力。优秀的企业都有远超同行的数字化成本洞察和控制能力。作为传统制造业的代表的F公司，市场占有率达到了全球的1/3左右，全国市场占有率超过60%，在维持如此巨大规模的业务经营中，经营性净利润率则远超同行。F公司从创业延续至今的数字化成本控制能力是帮助其克服企业做大与做好这对发展矛盾的关键工具。在国内同行还在推进会计电算化时，F公司已经与九游会公司合作进行了ERP系统的构建；在同行还在按照标准成本管理原则每月进行大量的差异分摊的时候，F公司已经拥有了精确到车间的期间实际成本管理能力；而当同行在分析期间实际成本时，它则已经拥有了精确到每一个微订单和工序的成本控制能力。这种极度追求数字化进化的能力以及精确和细化的成本控制能力，使得F公司财务管理、成本控制、销售管理、物流计划和现场作业人员都能实时获取业务反馈，提高了员工绩效的同时，也带动了公司的整体绩效表现，最终整体材料利用率高出同行近10%，净利率则长期稳定在骇人的18%以上，而经营规模则从2000年的7.5亿的营业收入，发展到了2020年的200亿，在规模极度扩张的情况下，实现了健康安全的业务发展。知成本才能守底线，有底线才能定进退，识进退才能求发展，得发展才能谋安全。安全，是企业发展的底线，也是企业发展的最高追求，期望我们的客户都能够通过智能制造，拥有业务全过程的透明能力，拥有每一个订单和产品的数字化成本控制能力，从每一个订单每一个产品开始，去洞察业务先机，“智造美好生活” 。

智造专栏｜“拉动”背景下的工厂物流管理

本期文章，我们将从物流执行层面继续为大家展开九游会智能制造团队对透明化的理解和实践。

智造专栏｜“拉动”背景下的工厂物流管理

“透明化是智能制造的基础阶段，不仅能够极大的提升企业运营效率，也是企业持续经营的安全保障。”企业透明化的建设分为多个维度，订单透明化是基础，重点在于计划层面的协同，在此为目标，继续实现生产执行过程中的物流透明、生产透明和成本透明。上一期文章，我们阐述了订单透明化对于企业实现按需生产和应对个性化困境的重要意义。本期文章，我们将从物流执行层面继续为大家展开九游会智能制造团队对透明化的理解和实践。九游会智能制造发展路上的系列故事“拉动”背景下的工厂物流管理作者 / 张瑞兵物流的原始定义，是指物品从供应地向接受地实物流动的过程，将运输、储存、装卸、搬运、包装、加工流通、配送、信息处理等基本功能实现有机结合。所以我们今天看到的制造型企业为了保障客户的需求满足而进行的一系列活动，诸如供应商送货、仓库接收上架、线边仓库的配送、半成品在产线的流动、包装下线、销售发运等，都是物流的体现。而物流管理的含义，是指以最低物流成本达到客户满意的服务水平，对物流活动进行计划、组织、协调和控制。我们都知道，物流活动本身是不增值的，所以在现代物流管理学里面，有很多如何管理物流活动的研究，尽可能地减少浪费。我们今天就聊下“拉动”背景下的工厂物流透明化管理，分供应商供货、厂内仓储和物料配送三个部分来展开。 01核企计划驱动下的供方物流—— 高效协同供应链日益重要的今天，供应商不再是一个独立的供货个体，核心企业的竞争力往往包含供应链的竞争。对待供应商的方式，也不是过去一味地打压的方式，供应商的产能能力、产品质量以及供货及时性决定了企业生产交付的顺畅性。那么供应协同就显得比较重要。我们常见的JIT（Juts in time）模式是相对理想的一种模式，“一切都刚刚好” 。但理想归理想，虽然做不到百分之百，但努力靠近或者将其定为目标也是有意义的。而精益的改善本身也是没有最好，只有更好。供应商的备货，除了一定意义上的预测之外，主要还是依靠企业的计划驱动。企业把长期、中期、短期的计划共享给供应商，指导上游供应商的原材料备料。供应商的生产计划也会紧盯核心企业的生产计划。这种特点在整车与汽配行业表现得尤为突出。中短期的主机计划会通过EDI等手段传递给供应商，供应商安排次日的生产，并紧盯整车厂库存来控制生产量。但在定制化程度越来越高的今天，计划驱动的难度更大。我们曾经有个企业的客户，在自己的计划排定之后，将其上游供应商的计划也一起在APS中进行排产，通过实时的计划来指导供应商的生产。以上的两种方法其实都是站在整体供应链的视角来降库存，从而避免不必要的呆滞和报废。同步地，供应商的库存信息也可以通过门户，或者系统平台共享给下游客户，这样企业在安排生产计划时，也可以参考库存信息作出相应的计划安排。除了计划驱动，为了能尽可能达到JIT水平，包装数量的统一、去中心化仓库、自动化设备的投入等措施也一并使用，减少无效的搬运、无效的断点，从而提高物流周转的效率。当然，实行JIT或者拉动，和企业在供应链上的地位也有关系，市场的影响力较低或者供应链竞争力较低，那实施起来也存在一定困难，典型的是供应商不买帐。02数字化管控下的仓储物流——减少浪费厂内物料供应方面，我们经常会遇到这样的企业，对于车间的物料供应，大多采取领用的方式，一次领取2个班或者三四天的用量，这样仓库也省事，车间也安稳，不会对物料的缺料产生担心，相安无事。但从物流管理的角度来看，这是极不科学的，用大量的库存掩盖了问题的存在。这样的情况，仓库的库存必然会维持在较高水平，相应的库存资金也会在高位运行。如何能打开这个黑盒？在传统的erp管理时代，因为信息的不及时或者库存管理的颗粒度不够，库存的虚高问题往往得不到解决。采购有足够多的理由和措施来应对考核的办法，比如月底统一发料或者退货，待结帐后再收回来；再比如大力推寄售或者VMI，思路是好的，但终究没有从根本上解决问题。我们曾经有一家客户，WMS上线后3个月，月库存平均资金降低了1000w左右，究其原因，其实是透明化带来的改变。原来管理者看不到的数据现在主动呈现了，极致的情况可以看到某个货位某种物品呆滞了多久。这也是库存管理颗粒度细化后，再配合现代仓储技术的应用，使得仓储管理的过程和结果都有了改善，基本的物流、信息流、资金流三流合一的一致得到了保障。新的WMS上线后，我们还有一些欣喜的发现，比如仓储人员的工作负荷甚至作业效率都一目了然；比如供应商批次不良的频率及种类分布等。这些都侧面能给降库存带来一些数据依据。03基于波次组织的配送物流——低库存水平运作说到降库存，我们想象一下，当供应链上的库存足够少，并且刚好能满足上下企业的生产运营，那供应链的每一环节都需要保持张力。如果能保持常稳定，最好不过了。这在手工管理库存的时代是不可想象的，所以前面讲到的计划驱动、精益改善、系统应用都是相辅相成的，一起作用于供方与企业、企业内部的物流协同。如果把车间当作仓库的客户，如何保障客户的无间断生产，和供方物流协同也是同样的道理。产线生产计划驱动仓库的波次配送。相比于线边堆积如山的库存，波次配送更符合低库存运转的逻辑。有人可能会说，一次配送批量大一点不是更好吗？波次配送浪费人力、浪费物力，那些时间、那些叉车油费也是成本。我们的企业客户也做过类似的改善，答案是否定的。也就是说降库存带来的成本降低的幅度要远远大于投入几个配送员或叉车带来的成本提升。顺德的一家家用电器生产客户，原材料仓库的平均库存保持在4个小时量的水平。我们能看到物流现场的繁忙，供应商根据企业的日计划在生产，一边生产一边送货。这得益于几个条件：供应商布局紧密，和自家车间有点类似核心企业计划的全链条打通和共享，并且做到了给供应商排产精益物流的持续改善在起步阶段，基础配套工作都具备后，就可以逐步缩减库存了从原来的16小时，到8小时再到目前的水平，享受降库存带来的红利。4小时的量也是为了防止设备等异常导致的断线而准备的“提前量” ，理论上可以更低。你会发现，当这套体系搭建起来后，企业的竞争力护城壁垒也随之建立。近几年随着自动化设备的投入和普及，企业在物流端的运作也在发生一些变化。新技术的应用固然好，但也要注意“双刃剑”的另一面。有些企业自动化立库、AGV小车投入后，物流效率反倒降低了，天天忙着维护硬件、维修故障、核对账务，所以工厂物流改善首先得想清楚模式，基础工作做足，而不是人云亦云。总之，以计划为驱动指令，以过程管控为手段，借助于精益思想的指导、先进物流技术的落地，实现现代制造工厂基于拉动体系的仓储物流的高效运转，从而更好地支持企业的生产经营。九游会HCMs，是九游会智能制造团队将300余家海内外工厂的制造软件实施经验进行总结提炼，结合制造软件的变迁过程和发展趋势而形成的具有完全自主知识产权的制造管理系统。其内置的采购计划、高级计划排程、车间执行和仓储物流等模块完全同源，无缝集成。选择九游会HCMs ，可以在帮助企业搭建自主可控的制造运营管理平台的同时，将经过千锤百炼的协同解决方案一并带给企业，帮助企业结合自身的实际情况，找到最佳的实施方案，显著提高企业透明化的进程。九游会智能制造团队愿意同企业一起，寻求智能制造的发展之路，共同“智”造美好生活！

智造专栏｜实现订单透明化，夯实制造企业数字化转型基础

安全、低碳、个性、普惠，是九游会智能制造愿景的四座基石，本季【智造美好生活专栏】旨在针对“安全”进行全方位的解读。

智造专栏｜实现订单透明化，夯实制造企业数字化转型基础

安全、低碳、个性、普惠，是九游会智能制造愿景的四座基石，本季【智造美好生活专栏】旨在针对“安全”进行全方位的解读。九游会对于“安全”的理解包含三个层面：一是自主可控，强调如何帮助企业建立自主可控的制造运营系统；二是过程透明，讲述九游会智能制造系统如何帮助企业实现生产过程透明；三是产品合规，讲述九游会智能制造系统在生产过程中的质量控制与异常管理，以及SPC（统计过程分析）等方面提供的能力与案例。前期的文章中，我们针对自主可控进行了详尽的介绍，本期开始，我们将继续对过程透明进行解读。九游会智能制造发展路上的系列故事实现订单透明化夯实制造企业数字化转型基础作者 / 牟旷凝01透明化是智能制造的第一阶段订单透明是透明化的基础制造业的数字化转型是国家发展数字经济的重要基石，努力通过数字化手段提升制造业的运营效率，提升产品竞争力已经成为社会的基本共识，智能制造作为制造业数字化转型的最终目标，为制造业承诺了一个美好的未来，许多企业已经把发展智能制造作为企业的核心战略之一。智能制造能力的建设，是一个持续投入（包括资金和人力资源），并且存在一定不确定性的过程，因此许多企业真正投身其中时会感受到非常强烈的焦虑，对数字化转型是否能给企业带来看得到的价值，投入到什么程度才能呈现出效果充满了忐忑。基于我们大量实施案例经验，我们认为实现智能制造不是一蹴而就的，但是整个过程会分为三个较明显的阶段：透明化、数字化、智能化。目前大多数企业的智能制造建设处于透明化和数字化阶段，部分头部企业基于良好的数字化基础，开始在局部场景尝试智能化应用。透明化是智能制造的基础阶段，不仅能够极大提升企业运营效率，也是企业持续经营的安全保障。对于透明化建设比较成功的企业，我们可以观察到订单交付周期的明显缩短，库存周转率的显著提升，同时极大地提升企业在不确定性较高的经营环境中的抗风险能力。企业透明化的建设包括多个维度，其中订单透明是实现全面透明化的基础，也是最难的部分。企业的运作过程可以抽象为对销售订单、生产订单、采购订单这三大订单的管理。订单透明化就是要从客户需求出发建立起这三大订单清晰的需求和供应关系，使得需求信息在价值链中有效协同。02个性化定制条件下通过订单透明化促进按需生产、降低库存在经典的管理思路下，企业为了追求极致效率，形成了销售、生产和供应链三大职能“分工制衡”的状态。在过去“以产定销”的市场环境下，产品通用性强，降本增效是企业做大做强的唯一途径，“三权分立”的模式非常有利于提升企业的制造效率，加强企业对供应链的控制能力，促进了制造业的高速发展。1961年J·Forrester总结出“牛鞭效应”以来，这一现象已经成为了供应链管理的最基本的常识之一。近些年，随着消费升级，消费者追求个性化产品的趋势越来越明显，为了应对消费者的个性化需要，无论是最终消费品制造企业还是中间品制造商，产品品类与10多年前相比增加了不止一个数量级。产品品类增加急剧放大了牛鞭效应，加之三个关键职能部门之间的信息不透明，传统管理模式无以为继，导致企业整体供应链库存爆炸式的增长。在我们大量的案例企业中，库存失控成为了非常经典的共性特征。库存的危害是多方面的，包括周转率降低带来的资金成本，库存保管困难带来的运营成本等等，但对企业来说最致命的是库存会损害企业柔性生产的能力，使得企业无法有效应对多变的市场需求，从而丧失市场竞争力。精益生产方式，将库存视为制造企业最大的敌人，并且提出了解决库存问题的终极“药方” ：按需生产，实现按需生产核心是厘清供需关系，因此实现订单透明化是企业推进按需生产，解决个性化困境的必然选择。由于市场红利期没有完全结束，大多数中国制造企业虽然接受了按需生产的思路，但是仍然走在粗放发展的老路上，面对变革犹豫徘徊。2015年中央提出“供给侧改革” ，核心是要实现社会的有效供给，这是第一次从官方视角宣布市场环境正在发生深刻的变化。留给传统制造企业转型变革的时间不多了。03按单生产组织模式是实现订单透明化推进按需生产的最佳落脚点传统制造企业想要真正说清楚整个制造体系中的供需关系，达到订单透明化的状态，实现按需生产，面临着诸多的挑战，包括研发能力的升级、制造能力的升级、供应链能力的升级，需要一个非常长期的过程。我们认为，从按单生产的组织方式入手，提升制造柔性，再逐步实现全面的订单透明化，可能是当前最佳的落脚点。按单生产体现为三个不同的层次，装配环节按销售订单安排生产，尽量降低或者消除成品库存；零部件生产环节按下游生产需求安排生产，尽量降低或者消除半成品库存；供应商按下游客户的实际生产需求安排生产，尽量降低或者消除供应商和企业中的原材料库存。这三个环节的实现难度依次增加，但是对生产效率带来的提升也依次显著。无论是按单装配、按单生产还是按单采购，都需要在实物操作层面和计划管理层面上作出变革。举个例子，要实现零部件按单生产，必须实现半成品的按单区分管理，确保在流转过程中不挪料、不混料，这是非常精细化的管理模式，对任何企业都是巨大的挑战；同时也需要构建按单生产的指令体系，即每个半成品生产订单都能明确对应到下游的装配订单，实现多层生产计划的联动，这也是传统计划思维的重大转变。04九游会智能制造产品HCMs帮助企业实现按单生产组织模式变革九游会MOM平台HCMs（九游会协同制造套件），能够有效支撑制造企业实现按单生产组织模式。17年来，经过大量传统制造企业实施案例的沉淀与总结，经过多个版本的迭代，HCMs积累了大量落地场景，能够实现快速部署，帮助企业应对多品种小批量的市场环境。计划管理在计划管理层面，通过用户友好的图形化工作台和数字化工作台，克服生产管理部门应用APS系统的恐惧，通过一站式的信息集成，帮助生产管理人员在办公室中获取全面的现场信息，提升企业计划管理的效率。实物操作在实物操作层面，通过无缝的系统集成，实现现场管理与计划管理的实时同步，杜绝计划与执行“两层皮”的问题。我们在长期实战过程中发现一个现象，无论是生产管理者还是实际操作者，都认可制造领域数字化变革的重、难点是计划管理，但都倾向于把计划管理痛点放到优化算法上，这是一个明显的误区。我们观察到在生产管理方面比较优秀的企业，都是通过降低现场管理的复杂度来降低计划管理的复杂度，从而提升整体的运营效率，推进按单生产的组织模式就是最有效的手段。某国内知名白电企业就把数字化转型的核心定义为实现订单透明化，其主要手段就是全面推进按单生产的组织模式变革，九游会的HCMs系统助力了这一过程，并且取得了非常显著的成效。订单透明化是制造企业在透明化阶段最难的部分，但也是绕不过去的一项工作。贯通三大订单如同打通企业的中枢神经，其他所有的信息透明都要建立在这一基础之上。当然企业必须要根据自己的实际情况去设计数字化转型的先后步骤，先易后难、先难后易都是可取的策略，但是回到一开始提到的话题——企业数字化转型的整体价值得以全面显现的第一个关键点还是订单透明。

智造专栏｜数字化时代：信息安全重要且必要！

数字化的新时代，数据、信息正成为越来越重要的生产要素之一，紧密的业务链与信息流愈发成为常态，信息安全已成为生产经营的必要保障。没有信息安全，就没有企业的数字化业务安全，就没有企业的业务安全。外防内稳，九游会信息愿协力夯实企业数字化信息安全新环境，与企业共创安全、普惠、个性、低碳的美好生活。

智造专栏｜数字化时代：信息安全重要且必要！

浅谈九游会协同制造产品的信息安全之路数字化时代：信息安全重要且必要作者 / 王婷婷智造美好生活专栏文章第二季的主题是安全，此前的两篇文章，围绕“自主可控”这个关键词，从人才培养、产品架构设计两方面，阐述了九游会对于“自主可控”的理解和主张，重点介绍了HCM产品和实施团队，如何帮助企业搭建自主可控的制造运营平台，进行知识转移，帮助企业培养自己的信息化队伍。要想做到真正的自主可控，信息安全是一个永恒的话题，本文将向各位读者展开九游会智能制造团队对于信息安全的认识和行动。2016年年初，网络信息安全被正式划入“十三五”规划重点建设方向，在政府未来5年的100项重大建设项目中排在第六位，政府重视程度达到前所未有的高度。《网络安全法》、《数据安全法》以及《个人信息保护法》的陆续发布和实施，进一步遏阻了信息安全形势的恶化，为企业的信息安全提供了良好的政策环境和法律保护。同时，大家也充分认识到，信息安全的日常防控和保障，必须依赖于企业强化自身信息安全意识，提高技术防范水平，完善配套机制建设。企业对信息安全的重视程度取决于其对于自身信息价值的认知程度，以及对于信息安全的担忧程度。对于信息价值的认知程度，随着产业数字化进程的不断推进，信息不仅成为了多数企业业务的一部分甚至成为了业务本身，信息安全不仅影响着信息数据本身的价值和连带的商誉认可，更是直接影响着组织运营是否可正常运转。智能制造平台是制造型企业最重要的业务平台，平台支撑着制造企业的核心业务运转，承载着企业核心的产品数据和运营数据，是制造企业数据资产最重要的一部分，对企业运营改善和产品改善都发挥着极大的作用和价值，智能制造平台的安全性决定了制造企业的数据安全性和发展安全性。在对信息安全的担忧上，根据Gartner的调查研究分析，信息安全投入占总体IT支出的比例逐年上升，已经真实反应了企业对自身信息安全的担忧和重视程度越来越高。Source: Gartner在技术防范方面，九游会智能制造产品——九游会协同制造套件HCM (HAND Collaborative Manufacturing) ，为企业实施智能制造提供全面可靠的技术防范手段和方法。在常用的的防范技术上，我们在数据库层进行数据安全防范，对数据库软件更新、数据访问和操作，以及数据库层服务均提供完备的权限控制；在操作系统层进行日志审计和追踪，通过安全日志和审计措施，能够对可疑操作进行追踪，并通过及时提醒更新服务，防止遗漏重要的安全补丁；在网络传输层保障信息传输安全，配合企业的防火墙和DMZ规划，通过SSL加密提供安全的数据传输；在应用安全层提供应用接入安全通道，通过SQL 注入攻击预防、XSS 跨域脚本工具防御、高强度加密的方式最大限度地保证应用安全。在部署实践中，九游会智能制造产品的底层框架已在3000+大中型企业和50+行业进行实践验证，私有云、公有云、混合云以及各种OP方式部署均有实例，可以为企业的安全部署提供最丰富的解决方案。在有效防范外部攻击者的信息窃取或操作控制（即狭义的信息安全，如下图所示）同时，保障信息与数据在组织内部的良好运转更是信息安全的重要环节。区别于外患，内忧往往是控制效果更好和更加迫切、但又是最容易忽略的部分，在没有外力干扰的时候，如何保证信息仍然能够正常流转是非常值得关注和管理的问题。企业的内部信息防控主要针对于存储安全、访问安全以及防泄密三个方面。Source: 《信息安全研究框架》信息和数据存储本身与软硬件的综合建设有关：可靠的存储电子产品，稳健的加密体系与上层应用，以及最关键的备份！备份！备份！九游会智能制造产品经过近20年的项目实施积累，已针对生产计划、车间执行、仓储物流以及设备互联等制造运营场景，打造完备的数据存储方案，主从配置、多节点集群的部署方式以及读写分离、冷热分层技术路线的场景运用，配合科学有效的灾备体系，切实保障企业现场的高可用信息通路。单个微服务节点的性能在大业务量时性能会遇到瓶颈，无法满足企业对业务系统的要求，HZERO服务采用无状态化设计，能够实现水平扩展部署，任何一个节点宕机都不会导致系统停止服务。据真实案例，HCM在每秒2000并发请求，每天300GB的数据增量下依然运行平稳，稳健可靠。Source: 《HZERO开源版白皮书》为了提供更高级别的访问安全控制，在更高的技术安全和数据安全要求下，九游会智能制造产品配合底层框架HZERO能够提供极高级别的数据安全控制技术：对操作记录的详细审计、基于RBAC的访问权限控制体系、数据防串改放置水平越权操作、多级管理员设计、权限与权限集以及多层次权限控制机制等，对敏感数据提供更高等级的安全保护。同时，聚焦于数据易得性与应用连接性，对于已经存储妥当的海量数据，九游会智能制造产品具备支持海量数据的采集和分析、软件和分布式存储能力的建设以及规范化数据治理能力，避免企业在需要数据时难以便捷获取，小则影响工作效率，大则延误有序经营。很多时候，泄密不仅仅来源于外部攻击，也有可能起源于内部泄密，不管是有意无意，此类事件需进行规避。2004年成立的耶利哥论坛提出的“从不信任、始终验证”零信任安全理念正逐渐被广泛认知和认可。因此，没有单一的产品或解决方案能够使企业独自实现零信任。疫情使远程办公日趋常态，零信任的安全架构针对远程办公场景，要求在人员、设备和业务之间构建一张虚拟的基于身份的边界，针对各种场景构建一体化的零信任动态访问控制体系。九游会智能制造产品采用业内普遍认可的软件定义边界（SDP）、身份识别与访问管理（IAM）、微隔离（MSG）是实现零信任的三大技术路径进行防泄密设计。底层框架HZERO平台基于前后端分离的思路进行设计，前端采用统一的访问服务与后端数据库进行交互，可有效防范前端对后端数据的窥探。HZERO提供完整的REST API接口，可以同时高效支持移动APP 、Web 、小程序等应用的开发场景，同时结合Spring Security的OAuth2扩展，采用统一的认证中心，保障REST API的安全性。业务数据可基于租户、组织、角色与用户多种维护进行隔离，进一步提升数据的访问安全，为企业系统的内部信息安全提供坚实而稳健的可靠支撑。Source: 《HZERO开源版白皮书》最后，无论是安全意识还是技术防范，都必须建立在企业制度的基础上。只有将日常安全机制制度化，才能将信息安全教育常态化，才能让信息安全意识真正深入人心，才能将信息安全真正融入业务流程，才能为技术防范提供基础保障，才能真正构建一个全员参与的信息安全网。数字化的新时代，数据、信息正成为越来越重要的生产要素之一，紧密的业务链与信息流愈发成为常态，信息安全已成为生产经营的必要保障。没有信息安全，就没有企业的数字化业务安全，就没有企业的业务安全。外防内稳，九游会信息愿协力夯实企业数字化信息安全新环境，与企业共创安全、普惠、个性、低碳的美好生活。

智造专栏｜九游会制造产品如何帮助企业搭建自主可控的数字运营平台？

HCM将始终保持开放的态度，调整自身，迎接未来，助力智造美好生活！

智造专栏｜九游会制造产品如何帮助企业搭建自主可控的数字运营平台？

九游会智能制造发展路上的系列故事九游会制造产品如何帮助企业搭建自主可控的数字运营平台？作者 / 陈燊华工业4.0、国家制造创新网格、工业价值链、中国制造2025……针对第四次工业革命，各国提出了各自响应的战略，智能制造既是企业发展和转型的机遇，也让企业面临竞争力格局变化的挑战，俨然已经成为各国竞争的新战场。信息系统作为企业运营的大脑和神经网络，于企业的重要性不言而喻，然而近期华为芯片断供、SAP/Oracle甚至微软对俄罗斯停止服务，更让我们意识到拥有自主可控的信息系统的重要性，软件国产化的东风愈演愈烈。九游会协同制造（HCM）从2006年诞生，伴随企业需求和管理诉求的深入持续发展，2013年已囊括生产计划、采购计划、车间、物流等模块，基本形成九游会HCM产品的基础框架，后续又陆续填充了质量、设备、人员、安灯、互联等能力，服务于制造企业数字化建设的整体目标。HCM产品从2016年开始由独立于交付项目之外的专业团队进行研发，从提供标准功能为目标到现在提供通用化组件为目标，随着信息化的发展和企业需求的变化，HCM产品也在探索和适应的过程中持续发展。HCM产品拥有完整的知识产权，响应国家软件国产化政策的同时，也是支撑九游会智造美好生活的愿景中，“安全”这一关键词的最好诠释。01先进架构建立更扎实的底座在信息化发展的过程中，应用场景变得更加多样，产品的应用环境发生变化，也对产品的系统架构带来了挑战。HCM最开始是传统的基于业务需求建设的单体应用系统，2019年基于公司统一架构要求转变为微服务架构，搭建于九游会自研PaaS平台HZERO上，随着应用的深入，产品逐步认识到架构的重要性。微服务架构贴近产品本身研发的组织结构，研发团队的规模扩大、产品范围的延伸，过程中会自然而然需要专业化分工。微服务架构将大系统划分成了各个专业化的职能系统，让团队能够专注于各自的职能，更有机会在各自擅长和感兴趣的业务领域中持续发展。团队的业务理解和专业技能随着对应服务所提供能力的发展而同步提升，产品在这种模式下更有机会持续健康发展。HCM从APS和MES独立性出发开始尝试微服务拆分，到常规的根据共享原则拆分出了通用服务和组织、产品服务，形成微服务的雏形。后根据数据的使用需求和业务交互的特性差异，来拆分接口服务，以专注于与ERP的交互，再到围绕制造主体增加了抽样、特征、产量报表、SPC等制造相关的微服务，形成自己的微服务生态。过程中即考虑了高内聚低耦合、单一职责的原则，也考虑了用户在应用系统时的风险，最终形成现在13个微服务。HCM在其中沉淀了自己的微服务拆分治理的经验，当然这也不会成为终点，我们将持续结合企业需求探索更多的拆分方式。新的架构也是企业架构的发展方向。传统架构下，一个系统承载所有模块，模块间联系多，交互复杂，为了满足新的业务需求往往需要对现有服务的数据模型或业务逻辑做较大的改造；微服务架构将一个大的单体应用拆分成不同的独立的服务，松耦合让每一个服务可独立发展，独立发布验证，更好的适应企业长期持续的发展需求。同时新的架构也提供了更多的可能性，传统大单体模式需要为每一个物理隔离的工厂部署服务器和应用环境，而新的结构可以部署一套系统，通过区分租户管理不同的工厂，降低了企业部署、发布、管理的成本，更好地支持企业在普遍定制化的趋势下应对敏捷相应需求的挑战。同时，数字化信息化风潮下，企业有越来越多的信息系统，借助K8S工具将所有的应用部署在一套平台中，将多个服务器的管理转变为管理统一的容器化环境，以统一的方式对这些应用进行注册、网络、存储、安全、遥测等管理，必然成为企业最优的选择，而这样的选择也让企业能够更加适应应用协同和数据驱动的新制造场景。02丰富特性更适应场景的变化先进制造业对产品提出了不同的要求，传统制造业通过信息化实现对人的管控，强调流程的防错、透明、防呆，而先进制造业强调数据驱动的自动化。不同于人可以根据少量信息结合经验做出判断，自动化需要更加精细化的数据帮助计算机进行决策；同时设备、流水线与信息系统互联，也对实时响应的高要求。这些对产品采集数据的灵活性、海量数据下系统的稳定性、逻辑计算的实时性提出了更高的挑战：HCM不断调整自己的能力，借助新技术适应这些环境。自动化模式下，单纯的物料编码不足以提供完整的信息帮助计算决策，于是我们增加了特征，可自定义物料流转所需的关键特性，以补充物料在流转过程中的决策信息；针对每个产品都有特征后的海量数据存储，我们在读写分离的基础上引入Mongo数据库，通过新技术保证实时采集的同时也能保证海量数据下高效的读取；为了在保证效率同时还能完成完整数据的采集记录，HCM借助消息机制，将及时验证业务逻辑需求和记录性逻辑需求异步执行，更合理地使用服务器资源适应制造业的生产节奏。03设计思路迭代支撑更长期的发展架构的演进、场景的变化，也更加让我们意识到组件化的重要性。从提供标准功能到提供通用化组件，期初只是因为我们意识到“以有限功能覆盖无限场景”的思路很难应对制造业繁多的生产要素影响，同样是生产压缩机，由于管控侧重点不一样，功能复用率不足30% ，而与此同时，在功能背后的结构、逻辑的特性需求，复用率却超过70%。组件化，API和通用结构看起来更具备标准化的可能。然而当我们开始深入新架构，开始接触更多的新场景，我们意识到组件化的重要性。新的架构模式下，所有应用可以部署在一套环境中，服务间连接需求不可避免，产品通过封装标准API降低了调用的难度。同时在自动化的场景下，信息化系统由关注用户交互操作转为关注业务运行监控，更加强调了后端组件的灵活调整性。当然即使在组件化的道路上，HCM的设计思路也并非一成不变的，产品的目标始终是为了追求效率，但过程中依然在不断调整思路适应团队和企业需求。产品希望通过沉淀功能和方案背后的共性内容，完成团队经验的沉淀，通过系统与结构减少文字传播过程中的理解偏差，在此基础上产品选择从技术角度借助产品拉动团队能力的成长。从复盘项目开始，重新思考业务和结构，探索新场景，利用API适应场景，并通过实现DEMO功能方便学习API。然而在后续实践中发现新的语言很容易受到排斥，团队脑子里固有的知识体系很难仅通过文档或者培训快速得到改变，于是产品调整了设计思路，基于管理角度让产品追逐团队。借助团队熟悉的标准功能聚合方案，利用API和配置进行补充，团队可以先了解熟悉的功能，然后基于个性化需求探究功能背后的API，推动对标准API的学习。有了标准功能的支撑，团队更有机会追求更好的方案为企业带来更高的服务价值，当这些方案具备标准化的条件后在纳入产品实现，以此形成产品的持续迭代和发展，也更好地支撑企业的发展。产品的设计思路本身也决定着我们开放的态度，独立封装的API ，ERP接口，设备互联，助力制造企业更好地完成深度信息化融合。在沉淀组件的同时，我们就意识到大量组件带来的学习难度，我们相信方案对于企业的价值远比实现代码本身更加重要，因此决定将知识转移和产品实现放在了同等重要的位置：通过产品帮助用户更快地完成方案的代码落地，以此助力有更充足的机会形成更有价值的方案。实施手册、功能帮助文档、API开放平台、培训教材、场景案例等等，只要愿意，可以在开放平台上的文档体系中学习到产品每一个组件的设计思路，也可以通过产品提供的功能获取组件在运行过程中的调用痕迹，熟悉组件的逻辑链条，了解每一个组件的使用场景，与自身需求匹配，找到最合适的选择。除了现有组件的组合调用，企业也可以遵守简单规则的条件下沉淀自己的组件，或者在组件前后增添逻辑形成更适合自己的组件，形成自己的知识库。整个过程中，为应对市场需求和应用环境的多样化，产品从未停止思考，也未停止探索。环境和场景发生变化，产品随之调整结构和特性，调整设计思路来适应。适应的过程中产品自身也在进步成长，适应的目的是保证产品始终能够在新的环境中发挥作用，帮助企业实现信息化需求，完成数字化转型，并最终实现智能制造。HCM将始终保持开放的态度，调整自身，迎接未来，助力智造美好生活！

智造专栏·第二季｜中国“智造”，要靠“自己” ！

中国制造做强，要靠自己；中国企业“智造”美好生活，更要靠自己！

智造专栏·第二季｜中国“智造”，要靠“自己” ！

九游会智能制造发展路上的系列故事中国“智造” ，要靠“自己”作者 / 李学文企业的数字化转型正进行地如火如荼！2014年德国提出“工业4.0” ，中国随即提出“中国制造2025”制造强国战略，欧美日韩等制造强国也都纷纷提出各自的“智造”战略；2016年，诞生了第一批国家级的智能制造示范企业，从业者构建了第一个中国智能制造成熟度模型的国家标准；2017年十九大提出“要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级“…… ；2022年，“智造”已经从国家战略层面，渗透到了中国制造业所处的各个层面。政府、客户、供应商和企业自身都在被这洪流所冲击、裹挟、奔涌，适者，向前，不适者，难免沉没。但是，截止今天，如何让“智能制造”在各行业各企业中落地、开花、结果，并没有一剂神药或处方，让企业可以一发入魂、按图索骥，直达“智造”彼岸。我们能看到的，是大家对智能制造的全面解读更加理性，对数字化转型这一方向更加明确、对企业变革和优化的信心更加坚决，同时，大家对这一目标实现的长期性和艰巨性也有了更加深刻的认识，更多的摒弃了“一夜跨越数字化明朝实现智能化”这一妄念，将更多的资源投入到了企业最基础的平台、人才、数据建设中来了。一句戏言：“21世纪什么最重要？人才！” ，真是透彻。智能制造作为一个大概念、大系统、大趋势，毋庸置疑。企业就像航行在这一趋势海洋中的小船、巨轮，船体重要，但船长和水手更重要。同样的一艘船，有人用它捕捞渔货，但却有人用它发现了新大陆。人才，只有能够将企业业务与数字化相结合的综合性人才，才能帮助企业实现智能制造、完成数字化转型，企业缺少这样的复合性人才，才是企业实现智能制造最大的障碍。对于企业而言，这种复合性人才作为专家，外部引进成熟的人才，代价极大，风险也高；自主培养，周期太长，并且也不见得能够成功培养。企业就此陷入两难境地，推进都难，妄谈发展和安全。在20世纪末和21世纪初，九游会信息在帮助中国企业进行信息化系统建设时，面临的是相同的人才短缺的困境：熟悉企业业务的人，不懂信息化；熟悉信息化技术的人，又不是很熟悉企业业务。九游会信息帮助企业推进信息化的20年中，很好地实践和总结了一套Quick-hand实施方法论，完成知识转移，帮助企业进行人才培养，解决企业信息化人才短缺的问题。智能制造团队结合智能制造人才的培养特点和Quick-hand方法论，也提炼出了一套与企业共同培养智能制造综合性人才的方法。人才选拔，在企业内部进行。立足企业内部，寻找各业务领域的潜力选手，作为种子选手参与项目。这样的种子选手自带熟悉企业业务特质，并且普遍对企业的忠诚度更高。在项目的推进过程中，九游会智能制造团队帮助客户完成种子团队的培养和历练。从项目早期的普适性基础培训开始，帮助种子选手建立企业智能制造的基本框架知识，让他们理解多种数字化技术的应用特点和领域。在项目推进的过程中，帮助种子选手建立基于业务流程的数字化、系统化的集成性概念，经过这一阶段的历练，合格的种子选手能够独立完成企业业务流程数字化的梳理和分析，能够完成基于模版标准的业务系统实现概要设计，将业务需求转化为数字化技术需求。在数字化系统实现的过程中，帮助企业中的数字化技术人员掌握与业务种子选手沟通协作的方法和标准，了解和掌握适当的开发工具，完成数字化技术需求的系统转化。最后，九游会项目团队与业务种子选手、技术支持人员共同完成企业数字化系统的上线与支持，完成整个项目知识的转移。项目，从人才选拔知识转移开始，人才育成系统上线完成项目。如果所有种子选手只为完成这一个阶段的工作，也只能完成这一阶段的工作，那是对人才的最大浪费。九游会信息智能制造团队在帮助企业构建数字化平台时，就立足于与客户长期共生，立足于能够帮助企业建立自己自主的数字化智能化平台，帮助企业种子选手能够在这一平台的持续生长和创造价值。九游会智能制造产品-HCM九游会协同制造套件，在设计上，所有的应用组件，都以微服务的形式进行开放，方便企业种子选手能够基于现有产品和系统，在项目完结后进行独立自主的深化应用。为了能够让企业拥有更大的自主能力，九游会智能制造产品HCM所有的应用底层API ，各产品版本都提供标准的在线技术文档和应用支持，支持客户基于应用底层进行逻辑重构，构建具有客户自主特性的智能制造应用。为了能够对企业的自主能力进行更彻底的支持，九游会智能制造产品的应用基座H0 ，更是基于开源和市场通用技术进行构建，所有底层技术都能够在九游会提供的产品平台上得到在线支持，更有利于客户基于更底层的技术和数据进行业务创新。九游会信息，对于智能制造人才的培养不仅提供项目期间的支持，更为项目后的企业搭建了一个能够帮助企业内部员工和种子选手自主成长的基础平台，让人才能够基于平台得以持续培育、成长发展和迭代创新，帮助企业获得更大的收益。同时，九游会信息定期组织客户进行技术学习和案例交流，建立起客户间的知识交流通道，帮助客户跨行业学习和借鉴。在九游会无忧交付的集中交付中心，也构建了能够随时帮助九游会员工和客户员工进行业务模拟、系统实践的实景沙盘，将业务模拟为一幕幕剧本，进行业务演练和经验交流。在九游会产品支持和售后支持中心，更会将客户所有的反馈形成知识，帮助企业共同积累经验和应用场景。智能制造在当前的企业应用中日新月异，九游会信息致力于能够从技术平台、应用产品、项目交付、服务支持、跨行业交流等方面，为客户建立全方位的、企业能够自主成长的数字化智能化平台，能够与企业一起共同打造长期的培养智能制造人才的综合性机制，能够帮助企业培养和建立起自己的智能制造人才团队，让企业真正拥有一个平台可控、机制可靠和人才可育的安全的智能制造发展环境。中国制造做强，要靠自己；中国企业“智造”美好生活，更要靠自己！

品牌案例｜从ERP到智能制造，志邦家居携“手”引领数字变革！

“从10多年前的ERP应用开始，到现在数字化工厂建设，志邦家居在数字化转型方面在行业中一直是引领者和践行者，而这一路也离不开九游会信息的陪伴和支持。”

品牌案例｜从ERP到智能制造，志邦家居携“手”引领数字变革！

“从10多年前的ERP应用开始，到现在数字化工厂建设，志邦家居在数字化转型方面在行业中一直是引领者和践行者，而这一路也离不开九游会信息的陪伴和支持。”志邦家居2020年度公司实现营业收入38.40亿元，同比增长29.65% ，净利润同比增长20.04% ；保持多年连续高速增长的背后，是正确的战略决策和部署，是对数字化的投入与坚持。从ERP到智能制造，志邦家居携手九游会共同走了这么久。转型变革从来不是件容易的事，为客户带来价值是我们持续的动力。数字化，放心交给我！志邦家居股份有限公司成立于1998年，专注于全屋定制家居的研发、生产与销售。拥有国内外多个大型生产制造基地，从“更懂生活”的品牌理念出发，以定制设计和服务为优势，为全球亿万家庭提供从厨房到全屋的整体解决方案。2017年6月30日，志邦股份在上交所A股成功上市；7月即开始后端智能制造的数字化转型，通过OMS 、APS、MES、WMS等系统的全流程、多系统、一体化建设，耗时2年多完成数字化变革，为后续全面智能化升级奠定坚实基础。志邦家居2020年度公司实现营业收入38.40亿元，同比增长29.65%，净利润同比增长20.04% ；保持多年连续高速增长的背后，是正确的战略决策和部署，是对数字化的投入与坚持。这些年，随着市场竞争日趋激烈，能否实现快速、准确的订单交付成为定制家居企业关键的竞争领域，在这样的背景下，通过数字化手段重塑核心业务流程成为了整个行业的必然选择。从10多年前的ERP应用开始，到现在数字化工厂建设，志邦家居在数字化转型方面在行业中一直是引领者和践行者，而这一路也离不开九游会信息的陪伴和支持。定制家居行业核心业务流程的贯通相比其他制造企业情况更为复杂，因为需要从门店体验、设计图纸、订单传递、开单解料、优化排产、生产跟踪、自动化加工到最后的集成发货各个环节需要一体化考虑，一次性打通，其他环节做得再好，最后都可能造成效率的成倍损失。同时相比于其他制造企业，定制家居行业的数字化还面临整合大量不同专业领域软件的问题，面对的是真正的全流程、多系统、一体化集成能力的挑战，特别在设计和生产贯通环节，以及制造过程和设备贯通环节困难尤为突出。首先，由于个性化定制的厨衣柜在制造系统中没有明确的制造BOM ，必须根据每单的设计要求将图纸快速拆解为尺寸各异的板件，再将板件快速转换为具体的单件加工任务，这对ERP、APS和MES的数据结构设计带来了极大的挑战，非常具有行业特点。经过九游会团队和相关专业软件供应商的通力配合，很好地解决了这个问题。其次，工厂每天接受成百上千个订单，面对10多万片花色多样的板件，如何揉合不同订单中的同类板件，合理组批分配至不同开料机台，将直接决定工厂的交付能力。通过应用九游会APS产品，设计组批优化算法，结合一体化的九游会MOM平台HCM ，将生产组织工作化繁为简，有效提升了工厂的生产效率。同时，每天10多万板件在开料完成后，如何以单件跟踪的方式在7、8道工序间高效、准确的流转，离不开九游会HCM系统的支撑。如果采用传统的数据采集方式，每天现场扫描动作将浪费几百个小时，这是无法想象的。通过HCM系统与专业加工设备的集成，实现了加工数据的自动采集，同时结合精益物流设计，有效兼顾了效率与管控的平衡。经过多年的努力，志邦家居基本在核心业务流程上实现了全面的数字化，有效实现了人员节省、降本增效以及缩短交付周期等目标，在同行业中也具备了领先优势。以数字化制造平台为基础，未来志邦家居将引入更多自动化、人工智能和大数据的应用场景，推动企业向智能化方向升级，巩固核心竞争优势，帮助更多的消费者创造更加美好生活。携手九游会，成就强品牌梦想！

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