排产计划 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 送货单管理  基于订单内容创建送货单，格式统一，快捷方便；  待收货看板，采购方可提前获知供应商送货计划，便于接收准备；对接物流 API ，小时级物流进度追踪；  基于送货单接收，与条码系统集成，实现扫码接收入库；装箱单、送货单打印，便于接收盘点；  基于交货日期可以控制供应商交货时间，以优化库存管理； 质量检验 收货管理 退货管理 物资分拣 贴标管理 物资上架 物资越库 物资移库 物资盘点 调拨计划 物资领用 逆向物流 闲置报废管理 物资派送 逆向物流 配送过程追踪 回单管理 入库准备 入库信息管理 提前期预警 物资清关管理 物资交接 退库管理 逆向物流 提前期预警 出库拣货 物资打包 贴标管理 物资移库 主数据维护 & 信息流 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 材料计划协同管理 10 、一料多供应商 配额管控 11 、供应商价格体 系建立 12 、供应商资质、 供货资质以及供应商 考核体系管理 13 、采购到货及代 管接收与结算管理 14 、生产组织及 生产准备管理 15 、生产异常及 业务处理响应 16 、生产变更联动 处理及损失管控和防 范 17 、持续生产保障 管理（物、人 手、设 备等） 18 、生产产能平 衡及协调机制 19 、生产任务分解

服务信息全程记录 、 追溯 美容项目提成， 成本精细计算 美业集团企业信息化平台建设目标 三大管理 2 3 1 门店服务运营 体检 术后住院 实施准备 项目实施 离院 服务打分 生美 预约 / 到店 体检评估 术后留观 医美 特殊接待 门店 考勤 申请 公告 应急预案 智能库管 咨询 收银 咨询 / 反 馈 会员消费者 PC 客户 端 会员充值 会员推介 统计分析 项目实施 移动设备 智能巡店 服务打分 每日签到 实施准备 移动报表 基础核算 集团报表 我的 … … 文库 日程 统一中台全端协同： • 线上线下各种端通过连接统一的全渠道运营平台 ，实现全局统筹优化、全局资源整合共享 ，全局交 易服务一体化； 各板块管理 集团客服中 心 门店 预约 / 到店 美容产品 资源管理 美容项目 二次销售 特殊接待 实施准备 项目实施 成本核算 门店服务运营 应用重点二： 门店销售和服务全过程的智能业务系统 考勤 申请 公告

1 工作进展报告 2 现状分析回顾 3 业务蓝图汇报 议程 4 下一步工作计划 5 项目风险控制 项目 准备 蓝图 设计 系统 实现 最后 准备 上线 支持 制定组织机构 制定项目计划及项目章程 环境准备 项目组初始培训 项目准备阶段 系统配置及单元测试 系统增强及接口方案 设计开发 数据清理 集成测试 系统实现阶段 上线后系统支持 项目回顾 业务蓝图详细设计 功能开发、与 TEX-MES 接口原型设计 最终蓝图方案确认 业务蓝图阶段 最终用户培训 权限设计及测试 上线策略及应急方案 上线计划 数据导入 上线切换 最后准备阶段 2020.05.07 2020.05.14 2020.06.30 2020.08.31 2020.10.01 2020.10.3 1 系统上线 项目进度延期 6 公司领导对项目工作指导 TEX-MES 系统集成场景测 试） 集成测试脚本及报告 系统权限配置和 测试 权限收集 权限配置文档 权限配置 权限测试报告 数据清理 数据标准梳理、主数据收集清理 用户培训准备 操作手册编写 最终用户培训材料准备 培训材料 最终用户培训计划 培训计划 4.1 下一阶段（系统实现阶段）主要工作 1. 完善并定稿蓝图设计： a) 按照本次汇报的结果和决议，对蓝图设计进行修正和完善

随着制造条件和工艺的变化，企业可以在闭环中不断将来自现实世界的更新数 据重新引入虚拟世界，从而持续评估改进情况。 借助跨所有企业、学科和领域的连续互联数据流，企业可以获得实时做出业 务、工程和制造决策所需的当前洞察。 准备就绪后，企业可以通过 MES 实施数据驱动型决策，从而在不中断精益制 造流程的情况下，利用无返工设计实现高水平的初始质量。 第三步：跨所有学科建立联系 通过企业系统枢纽实现跨所有学科的无缝协同 加速迈向未来。 当企业的智能制造已为全面生产做好准备时，企业便可以 及早预测生产问题，通过绩效洞察了解如何以及在何处对 MES 做出运营调整、采用人工智能以及采取全面预防措施 降 低 风 险，实 现 无 返 工 产 品，提 高 NPI 良 率 和 发 展 业 务，找到解决方法。 但首先，需要从精益制造向智能制造逐步演进。 当您准备好深入探索时，我们随时可以向您展示下一步。 智能工厂具备的能力通常被描述为收集数

控制与产 品、地点、时间相吻合。在美国，就有三种配送模式。 1.北美产品配送 在这种模式下，车辆在北美装配工厂生产，并运送至北美经销商 处。整车一旦从车间下线，就会被运到编组场，编组场为装运做准备。 车辆的运输通过公路和铁路完成。如果车辆经铁路运输，那么，在运送 至铁路中转站之后，仍需由公路运输至经销商处。而车辆在编组场时， 会装配一些零件，也会挑选部分车辆进行试车，做最后的质量控制测 试。 头，仅有很少的一部分寄存在经销商处。 4.欧洲配送模式 欧洲配送模式与北美配送模式有所不同，因为大部分的经销商位于 城市，并没有空间来储存车辆。因此，车辆一离开工厂就直接运至编组 场。编组场的作用只是让汽车做好装运准备。汽车主要通过公路运输至 被称为“中转站”的连接点。在欧洲，一个国家通常至少有一个中转站， 小一些的国家会与几个国家共用一个中转站，较大的国家则可能有多个 中转站。中转站负责储存车辆，直至经销商与顾客签订合同为止。签订 了货车路线，随后，零 件又被运到地区性的交叉转运处。为了提高效率，同一辆货车不仅从多 级供应商那里提取零件，而且要根据供应商要求运送至指定的丰田工 厂。 一旦货车到达交叉转运处，零件就会被卸载，并准备运往各个装配 工厂。随后，零件又被装上货车，直接运送到每个工厂。货车根据生产 进程在工厂卸载。如果工厂按时间表运行，货车最多只能在工厂等待几 小时。零件被卸载后，货车会再装上可重复利用的空集装箱。这些可回

制个性化的 学习路径和材料。这种个性化定制可以提高学习效率，帮助学生更好地掌握知识， 尤其是在复杂和抽象的主题上。 （2）提升教学资源 教师可以利用生成式AI生成教学内容、练习题和教案，大大节省准备课程的时间。 此外，AI还可以给学生提供即时反馈，帮助教师监控学生的学习进度，从而更有效 地指导学生。 （3）拓展学习资源和环境 生成式AI使得学习不再局限于传统课堂。学生可以通过聊天机器人等交互式工具随 生成教案和课程内容 AI可以帮助教师自动化生成教案和课程内容，包括课文、习题以及参考资料等。利 用自然语言处理和机器学习技术，AI能够根据教师的要求和学生的学习水平，定制 化地生成教学材料，从而节省教师准备课程的时间，让他们能够将更多精力投入教 学方法的创新和学生互动中。 2. 生成评语 通过分析学生的作业、测试成绩和行为表现，AI能够生成个性化的评语和反馈。这 不仅提高了评价的效率，还能够提供更加细致和具体的建议，帮助学生了解自己的 而如果我们直接提问，得到的答案就不太让人满意了。 直接提问： 请写出一首6行、每行7个字的藏头诗，主题是教师人工智能。请给我写两个例子， 做得好给你10美元小费。 ChatGPT的回答： 我为你准备了两首藏头诗，主题是“教师人工智能”。 第一首： 教诲如春风，温柔又细腻。 师恩似海深，涌动着智慧。 人工智能来，辅助我们学。 工夫不负有心人，创新不息。 智慧光芒，照亮学子路。 能力提升，技术更进步。

理解组织动态性 要求管理要关注 稳定性之外的因 素，需要做好的 准备 数字化背景下，影响 组织绩效的因素由内 部转到外部。对组织 绩效产生影响的内外 部因素的变化形成了 组织动态特性。 寻求组织发展历程中的关键要素 关注组织及其影响因素的内在发展趋 势与变化的方向 做好面向未来的认知准备 ，学会识别 不确定性，与不确定性共处 3 2 1 组织有效性

通过工位实时和设备实时管理，实现生 产过程质量管控，例如根据批次自动发 起巡检任务 根据不同的生产工序以及管理要求，通 过工艺规则实现标准化 SOP 及生产要 求 管控，例如上料方式及开机准备 基于工位相关的现场现物体，通过物流 规则让在制品跟原材料自动流转，例如 生产过程中自动补料 虚拟工位 实体工位 工位改造 + 建模：工位不仅仅是工作位置、更是数据自动化的触发器、聚合点

置表示该技术的行动建议： 采纳、试验、评估、暂缓。 技术雷达 P29 3 评估 -Assess 前景良好。应密 切关注并试验使 用 4 暂缓 -Hold 获得行业关注， 但尚未或可能从 未准备好使用。 可能有缺陷或可 能被视为避免使 用的技术 2 试验 -Trial 可以谨慎使用。 它还没有完全被 证实，因此需要 在精心挑选的计 划中使用 l 采纳 -Adopt 可以投入使用。 这一技术是已被 应性的目标，而不是减慢流程速度。 每个级别的管理团队都应该鼓励提 升速度和加强学习能力。 传统的投资组合和项目治理强调记 录可交付的内容（如设计和需求文 档）与项目的完成情况。这种与执 行人员一起准备交付评审是一件十 分劳民伤财的事情。由于侧重于管 控和计划，很容易造成项目进度拖 延并损伤士气 重视速度和灵活性，而 不是烦琐的流程和文档 价值监控，而不是行动 监控 重视速度 注重价值

实现更加高效的价值创造 世界经济从要素和资源驱动， 向创新驱动转变， 国家 / 企 业 / 个 人都将面临千载难逢的重大机遇期 颠覆性创新几乎每一天都在发生， 并且不以人的意志为转移， 不管我们有没有准备好 背后的原因是， 价值创造和价值获取方式发生了根本性的变化 变革的中国与管理颠覆 以华为、 阿里、腾讯为代表的新锐企业取得了爆发式的增长， 甚至以 GE 、海尔为代表的传统企业也掀起