智能供应链控制塔运作模式 产品功能的优化与集成 供应链体系的转型 • 端到端的愿景 . 规划的功能性协调作 用 • 自动化和数字化 所需的三种角色 • 所需的三种角色 • 所需的功能和技能 2 3 实现途径 • 服务共享 • 工作单元集成 ( 日常业务、人员、因素 /CoE) ANNEXES 2 组织模式的转型过程 • 转型方法 转型方法 • 转型重点 4 内容概览 1 功能控制塔根据供应链 ICT 管理运作决策 供应链的智能控制塔协调端到端的决策 供应链 ICT 一种新的可实现端到端的供应链协调运作模式 即运输 CT 会对最优路线、承运人、装载方案、调度方案和追踪方 案 进行决策 CT 采购 CT 设计 CT 制造 CT 运输 CT 命令 3 命 令 管 理 运 输 采 购 学习网 高标准体系将成为实现跨职能 E2E 管理的关键 利用高潜力的资源从业务流程优化的角度来驱动转变 自动化速赢是转变进程加速的动力引擎 端到端的供应链管理系统，打破了功能壁垒，实现了跨功能控制塔的协作和共同决策 10 4 3 2 1 关键要点和指导原则 各组织仍在散碎的业务中遇到阻力 拥有正确技能的合适级别的人员不足 适应新技术 : 自动化，区块链 .. 有针对性的培训和发展机会

品，助力企业培育数字 化人才 04 AI 智能洞见力 094 志邦家居：高准确率的对话式革命，FineChatBI 应用落地实践 05 供应链协同力 103 109 联宝科技：供应链控制塔（SCCT）- 从可视走向价值 华熙生物：供应链数据可视化平台 06 千行百业突破力 117 126 134 142 150 155 京东方：业务智领决策链：全景洞察，多层协同，数据驱动业务提效 工作方式的革新。当各环节像齿轮般紧密咬合，供 应链就从成本负担转变为利润增长的新引擎。 构建供应链高效运转保障力 SUPPLY CHAIN SYNERGY 供应链协同力 联宝科技 供应链控制塔（SCCT） 从可视走向价值 全球智能制造领域最高荣誉——“灯塔工厂” 联想集团全球最大的 PC 设备研发和制造基地 4 小时生态圈 供需周期降低 50% 协同效率提升 20% 实现呆滞料库存降低 无法及时对市场进行需求预测分析，就不能够快速提供应对策略 02 缺乏风险预警，就难以灵活应对突发事件 03 传统开发周期较长，传统的系统部署方式 & 架构难以跟得上更多样化需求 04 SOLUTION 解决方案 联宝建设供应链控制塔（SCCT）作为供应链的智能大脑，整合联宝供应链领域所有的数字化系统， 借助帆软 FineReport&FineBI 平台能力，实现统一的门户集成、业务集成和数据集成，实现供应链 端到端的数据实时共享，打破信息孤岛。

"FAST”数智化组织能力模型 决策应用与智能体成为降本增效主战场 大模型下的供应链管理的销售和需求预测 110 116 86 87 78 80 宁德新能源：全员参与生产管理数字化革命 联宝科技：供应链控制塔从可视走向价值 帆软软件：从流程提效到业财协同 4 .1 4.2 4.3 帆软 AI 学习包 AI- 销售需求预测 在线 demo 体验 01 企业数智应用白皮书 PART1 企业数智应用情况及趋势 数据复杂且质量差 关联的数据来源杂、乱、散，难以有效整理和清洗，导致预测基线不准确。 Le-TSFM时序预测大模型，实现泛场景的高效鲁棒预测表现 81 企业数智应用白皮书 针对这些挑战，以帆软供应链控制塔IBP解决方案联合联想研究院人工智能实验室的新技术带来了革命性的突破。其 核心在于应用了第四代大模型技术（Le-TSFM时序预测混合大模型），具备显著优势： 1. 零样本预测能力：无需大量历史训 如今，随着公司数字化和智能化的进一步升级，数据从技术走向业务，从宏观走向微观，宁德新能源正在激活制造业全 链路中的每一个要素，让数据产生更多的价值！ 110 企业数智应用白皮书 联宝科技：供应链控制塔（SCCT） - 从可视走向价值 4.2 联想集团全球最大的 PC 设备研发和制造基地 全球智能制造领域最高荣誉——“灯塔工厂” 电子信息产业“链主”企业，全球供应商伙伴超 500 家 01

状态数据，基于各项异常调整排产计划 • 基于摄像机 / 机器视觉和智能设备自动检 测，进行质量数据自动采集，如铁芯裁剪等 工序 • 基于 RFID 和条码技术实现制造过程质量数 据追溯 • 集成的 QMS 系统和质量控制塔 • 基于可穿戴设备集成远程培训指导和在线质 量防错提示，比如线圈、绝缘等工序 • 基于 QMS 系统结构化管理技术标准、工艺 文件、质检标准数据，统一策划产品质量活 动 • 依托 PLM 实现产品数据的结构化管理 不合格报告 信息 非车间责任 判定 不合格品质 量问题确认 问题发布会 议通知 制定纠正预 防措施 纠正预防措 施审核 执行纠正预 防措施 QM S 质量分析报告 质量控制塔 实现全局重要质量数据和质量 KPI 可视 化质量知识库管理 核 心 业 务 价 值 提升质量检测自动化水平，降低质量损失成本 通过质量防错技术应用提升一次通过率 提升质量全过程可追溯性，持续提升质量问题解决能力 需在二期建立质量追溯功能，其他变 压器厂需建立 QMS ，并与股份公司实现质量数据互通 • 通过 QMS 系统和 MES 系统集成实现闭环制造质量 管理 （包括试验 / 计量 / 质量知识库 / 自动质量检测等） • 通过质量控制塔实现质量全过程可视化和集中控制 核 心 业 务 能 力 基于互联工人 的质量防错 自动质量检测 和数据采集 集成质量防错 功能 基于识别技术 的质量追溯 集成 QMS 系 统和质量控制

安全隐患综合治理 节能减排综合管理 …… 设备管理模块 设备运行指挥中心 设备管理综合分析 仪表上线率综合分析 压力容器数据监管 设备数据实时监控 财务管理模块 财务自动化报表 财务五力控制塔 盈利能力分析 偿债能力分析 运营能力分析 营销管理模块 产销管理综合驾驶舱 营销分析总览 加油站经营分析 油品营销分析 零售经营分析 物流管理模块 智慧物流指挥中心 装卸车指挥中心

JIT/JIS（准时化生产/排序）等精益生产模式，导致库 存积压与物料短缺的风险并存。 赋能方案：  从“可视化”到“可编排”：构建供应链控制塔。现代汽车供应链的复杂性，早 已超越了简单的“可视化”追踪所能管理的范畴。 行业领先的实践是构建“供应 链控制塔”（Supply Chain Control Tower），它是一个集成了端到端可视化、预测 性分析和协同决策能力的中央信息枢纽。数栈 DataZen （DMS）、售后（CRM）等系统中的数据得以自由、标准、实时地流动。它为“左移 测试”和安全的 OTA 升级提供了数据一致性的保障；为生产过程中的“预测性质 量”提供了实时的数据输入；为物流的“供应链控制塔”提供了单一事实来源；为售 后的“UBI”等创新业务提供了数据变现的引擎。而数字孪生等能力体系则是在这条高 速公路上运行的“智能应用”，它们利用流动的数据进行模拟、预测和决策。这从根 本上解决

• 内存计算能力 自动化决策 • 运营规划阈值内的自动决策 • 自动化异常上报 生态系统协作与可视性 • 以技术为主导的协作和合作伙伴管 理 • 端到端可视与实时数据共享 智慧供应链控制塔，是端到端自动化计划的典型示例 计划域趋势 • 使用基于 AI / ML 的算法自动生成精 准销售预测 • 来自多个来源的近实时数据同化 • 搭建平台，引导下游合作伙伴共同 计划 供应商管理 并行计划，敏捷实现需求供应平衡 • 基于实时数据反馈进行生产资源重 新配置 • 微服务 / API 的应用可在整个企业范 围内优化生产、计划和库存 • 搭建平台，引导上游合作伙伴共同 计划 产销协同 • 引入计划控制塔，通过集成计划平台实现 端到端可视，从而实现企业范围内的无缝 协作和提高决策速度 • 通过提前预警和自动模拟分析来主动降低 风险 订单编排 • 基于数字孪生赋能的网络规划做订单分配 • 具有模拟功能的微服务

两大数据能力 7 外部数据 物资全业务数据中心 其他专业业务系统 其他专业业务系统 其他专业业务系统 ERP 计划辅助工具 数据贯通 数据治理 控制塔 四类指挥业务 2 、智能分析 3 、决策管控 标签管理 会议管理 策略管理 1 、实时可见 业务分析 业务预测 三 项 核 心 功 能 业务统计 指标管控 监控预警 流程处理 业

排产计划 / MES ERP/ 生产计 划 库存管理 / ERP 收货单 支付管理 ERP/ 采购预测与 计 划 单击此处编辑母版标题样式 执行采购 - 供应链执行策 略 供应链控制塔 要货计划 直供供应商 工厂 供货计划 发货 收 货 在途库存 外购件直供 工厂 外协物料 领料收货 外协物料 领料发货 外协要货 外协供应商 外协完工 发货 外协完工

节，整个电力系统如同有机生命体般高效运转，为可持续发展的未来提供坚实支撑。 结语 81 物流：AI 驱动全球物流供应链实现智慧化赋能与 高品质精准交付 到 2035 年，智慧物流将演进为全球供应链 的“智能控制塔”，通过深度融合先进信息技术 与智能装备，重塑现代物流体系。人工智能系统 将确保每件货物在最佳时间，通过最适宜的载 具与运输方式，从最优出发地精准送达指定目 的地，构建高效、绿色、可信的物流新生态。 90% 82 2035 年的物流运输体系已演进为一个高度 智能化的有机整体。人工智能作为核心驱动力， 通过动态优化运输组合，实现了全球物流资源 的最优配置。整个物流网络犹如一个精密的“智 能控制塔”，实时协调全球货物流动，确保每 件货物都能以最高效、最经济、最环保的方式 完成旅程。 未来场景：AI 驱动的多模态物流网络运输组 合动态优化 在这个全新范式中，AI 动态优化系统持续