以应用场景作为切入点，引导相关企业推进数字化深度转型和规模化改造，是目前实践探索出来的一条可行路径。

　　汽车制造业是相对集聚的制造业领域，通过搭建“转型场景图谱——转型通用工具——转型路径指引”分析框架，聚焦需求侧共性场景，发现供给侧通用产品，绘制差异化梯度转型路径，供相关企业借鉴参考。

　　汽车制造业涵盖了汽车（包括乘用车、商用车、特种车等）及其零部件的研发、生产、组装、销售和服务等一系列经济活动，具有研发活动密集、供应链复杂、售后服务需求高等特点。

　　随着传统汽车向智能汽车和新能源汽车逐步转变，汽车制造供应链结构也从传统的链状转变为更复杂的网状。为适应行业变化，相关企业需加快实现柔性化生产、平台规模化制造、个性化定制和数字化营销与服务。

　　汽车制造企业的数字化转型的场景需求集中在协同研发（研）、计划与调度（产）、采购管理（供）、订单预测（销）四大领域。

　　新能源汽车和智能网联汽车的蓬勃兴起，有力带动了汽车制造全产业链加快创新发展步伐。汽车企业与主机厂开展协同研发的诉求愈发强烈，全面打通研发端、生产端与销售端的数据壁垒，实现数据共享，不仅有助于大幅度缩短产品设计和验证周期、降低研发成本，更能助力汽车公司实现敏捷开发与产品的快速迭代，从而在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出。

　　汽车制造业点多、线长、面广，汽车企业多面临生产计划与实际调度脱节的问题。特别是，在市场需求产生阶段性波动时，汽车企业订单信息往往接收不及时，生产预测与协同响应能力不够，造成车间生产调度效率低下、资源浪费严重。

　　汽车零部件采购计划细、配送节点多，供应商分散且信息不对称，协同管理较为困难，易产生大量呆滞库存，占用高额资金，影响企业的运营效率。亟需利用数字化工具，建立更为紧密协作、敏捷运行的供应商关系，使供应链各环节实现无缝对接和实时数据共享，提升供应链响应速度。

　　汽车零部件生产周期较长，能否精准预测市场行情，必然的联系到企业库存管理、生产计划和销售策略的制定。汽车企业往往因缺乏足够的数据洞察和分析能力，无法精准把握市场趋势和主机厂需求，导致库存积压与缺货问题并存。

　　通过低代码工具（织信Informat）构建实施全生命周期管理解决方案（PLM系统），再整合设计、工程、制造和供应链数据，促进跨地域和跨时间的协同研发设计。最后通过 PLM 系统深度集成 CAD、CAE 等软件，利用基于仿真的数字孪生技术，可有效缩短研发周期，大幅度降低生产成本。

　　例如，东莞市某过滤器制造有限公司是一家专业设计、研发和生产汽车空调滤清器的专精特新企业。为实现敏捷开发和产品快速迭代，企业引入 PDM 和 PLM 解决方案，一是将既有产品做成参数化模板库，帮助研发人员基于标准化流程，快速设计产品，设计效率能够提升 60%以上；二是通过构建底层统一的数据模型，将研发、生产、销售等各环节数据来进行关联与协同，有效打破部门壁垒，降低研发与制造成本。

　　采用织信Informat低代码平台量身定制智能排产系统和生产信息化管理解决方案（MES），建立起柔性生产模式，重点解决库存多、管理成本高、生产计划有调整、人工排产效率低等问题。

　　例如，四川某汽车零部件上市公司，通过引进织信Informat低代码平台，可视化配置+部署 MES 系统，实现了生产数据实时采集、可视化生产管控和在线检测。改造后，生产制造可视化覆盖率达到 95%，能够对汽车制造的全过程实施透明化管理。此外，通过织信Informat搭建基于制造大数据的智能化决策系统，进一步对经营决策形成有效指导。

　　建立数字化采购管理平台，实现采购流程中需求管理、寻源管理、订单管理、履约管理等全生命周期的闭环管理，确保订单的履约交期。

　　例如，重庆市某汽车股份有限公司，通过织信Informat，为供应链上下游提供一套基于云技术的业务协同平台，构建链上企业间的高效协同信息网，在主机厂与供应商、承运商、经销商之间，实现了计划管理、交付管理、质量管理、PFMEA 库、财务管理、DV 试验、包装方案等多类业务的在线协同，有效提升了供应链的透明度和响应速度。

　　应用供应链管理系统，整合基础、库存和销售数据，利用大数据和人工智能技术，提高订单预测准确性，减少相关成本开支。

　　例如，合肥某变压器铁芯制造公司为适应新的市场形势，提高资源能源利用率，引入织信Informat搭建智能仓储和精准配送系统。一是部署WMS（仓库管理系统）和WIS（仓库信息系统），与 MES、SAP 等生产制造执行系统来进行协同集成，实现订单、生产、仓储物流的全流程无缝对接；二是采用利库系统，引入条码与 RFID 技术，并与WMS 系统来进行集成互通，保证产品从出入库到物流运输全流程都能够跟踪可追溯。数字化改造后，车间各环节实现了高效衔接，库存周转率大幅度提高，单位生产准备提前期缩短 20 分钟。

　　引入低代码平台，建立信息管理系统，再配合数据采集工具，优化研发流程。依据需求，可继续引入 CAD、PDM、PLM 等工具，提升协同研发效率，缩短产品设计和验证周期。进一步，采用数字孪生、仿真模拟等技术，推动云端协同研发，降低研发成本。

　　优先在订单管理和仓储物流管理等环节完成基本的数字化转型，进而搭建集采购、生产、物流、销售于一体的数字供应链平台 ，加强与上下游关键零部件供应商的协作，实现企业间信息的互联互通。进一步利用AI和大数据技术，对供应链数据来进行深度挖掘和分析，在优化生产计划、预测市场需求等方面辅助开展科学决策，向智能化提升阶段迈进。

　　首先能利用简单的数据分析工具对市场趋势和主机厂需求来做初步分析。根据公司发展需要，引入低代码平台，发挥其快速定制的优势，构建一套 CRM 系统，整合生产、采购、库存等数据，对客户的真实需求进行全周期跟踪和管理，实现个性化需求的快速响应，提供精准营销方案。进一步，利用大数据和人工智能技术，提高需求订单预测的准确性。与合作伙伴、供应商、消费者等共同构建数字化营销生态系统，实现资源共享、信息互通。

　　合理且有效地运用低代码平台，不但可以提升工作效率，还能最大限度地保证团队目标的达成。在众多低代码平台中，我推荐织信Informat。它区别于无代码平台只能做简单的轻量级应用，织信基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件工具，并内置：

　　能帮助企业开发高度复杂的核心业务系统，如ERP、MES、CRM、PLM、SRM、WMS、项目、客户服务等多个应用场景，全面助力企业落地数字化转型战略目标。

　　如果不是场边那几块印着“贵州村超”的展板仍然矗立，人们或许很难相信：眼前这片布满淤泥的废墟，竟是那座承载过亿万球迷目光与热情的，村超主赛场。本周二，被誉为“村超”胜地的贵州榕江县，遭遇了前所未有的洪灾。当天早8时，仅10分钟时间，这座标志性的足球场就完全被淹没。

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