制造业数字化转型困境 - 90%制造企业数据处于沉睡状态 尤其中小型企业缺乏统一数据标准和业务流程标准[3] - 盲目上系统和自动化导致系统间数据孤岛严重 业务协同低效[3] - 企业虽部署SAP/PLM/MES/WMS/SRM/CRM等系统 但缺乏有效数据整合 缺失全局决策视角[4] 数据沉睡问题根源 - 企业未先进行业务标准和数据标准设计 直接跳入上系统和自动化[4] - 非标制造领域采用边设计边生产边采购模式 项目独特性导致缺乏统一规范[4] - 数据分布模式不合理 客观常态化数据应存远端 主观临时性数据应存近端 但企业缺乏中心化数据管理和边缘处理能力[5] 解决方案与实践路径 - 通过AI大模型技术实现自然语言交互 智能关联整合各系统数据 打破数据壁垒[4] - 数字化转型需遵循标准化-上系统-数据采集-AI建模四步曲 标准化是首要步骤[5] - 采用AI分析历史销售出货库存及CPU内存等关键元器件价格数据 成功预测芯片涨价缺货风险 提前两三个月预警[6] 供应链数字化应用 - 构建供应商协同网络实现实时报价交期承诺和风险提示 通过多模态大模型处理千万级图纸数据实现2D/3D图纸快速核价[6] - 开发智能排产系统基于实时设备状态订单优先级和物料库存 动态调整生产顺序减少换线时间优化物料配送路径[6] - 制造业AI核心在于小数据和场景闭环 而非追求数百亿参数的大模型[7] 数字化内涵演变 - 供应链数字化不再是将采购流程从线下搬到线上 而是通过数据打通实现端到端协同优化[3] - 数字化成功核心在于技术赋能业务的能力 需业务部门深度参与制定数据标准与应用场景[5] - 最终目标是实现供应链更稳更快更聪明 核心始终是做出好产品并交付[7]