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在工業(yè)4.0浪潮推動(dòng)下，制造業(yè)正從規(guī)模驅(qū)動(dòng)向質(zhì)量效益驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)生產(chǎn)管理中數(shù)據(jù)割裂、質(zhì)量管控滯后、設(shè)備運(yùn)維被動(dòng)等痛點(diǎn)，成為制約企業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵瓶頸。

圍繞生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備三大核心環(huán)節(jié)，用友BIP構(gòu)建的生產(chǎn)分析助理、質(zhì)量分析助理、資產(chǎn)維修智能助理、資產(chǎn)健康診斷助理，以數(shù)據(jù)為紐帶、以AI為引擎，推動(dòng)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、質(zhì)量管控、設(shè)備運(yùn)維模式升級(jí)，構(gòu)建高效、精準(zhǔn)、韌性的智能制造新生態(tài)。

用友BIP生產(chǎn)分析助理是一個(gè)聚焦于對(duì)計(jì)劃、生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，以“數(shù)據(jù)+算法+業(yè)務(wù)場(chǎng)景“為核心的AI驅(qū)動(dòng)的智能助理，定位制造企業(yè)智能化升級(jí)的”數(shù)字大腦“，全方位助力企業(yè)構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心的敏捷型智能制造生態(tài)。

數(shù)據(jù)整合與分析：能夠能快速整合大量生產(chǎn)訂單數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)訂單進(jìn)度追蹤，異常訂單預(yù)警，定位生產(chǎn)瓶頸。同時(shí)，運(yùn)用專(zhuān)業(yè)分析方法從數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵信息，分析計(jì)劃與生產(chǎn)執(zhí)行的相關(guān)問(wèn)題，如發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品逾期、質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、物料短缺、訂單延期風(fēng)險(xiǎn)等，幫助用戶(hù)做計(jì)劃與生產(chǎn)執(zhí)行的數(shù)據(jù)分析和輔助決策。

智能預(yù)警與溯源能力：能夠秒級(jí)鎖定逾期訂單TOP10及關(guān)聯(lián)產(chǎn)品，自動(dòng)標(biāo)注根本原因；自動(dòng)聚類(lèi)高報(bào)廢率產(chǎn)品，鉆取分析關(guān)鍵原因；實(shí)時(shí)掌握物料短缺狀態(tài)，通過(guò)對(duì)短缺物料進(jìn)行歸因分析，及時(shí)定位問(wèn)題原因，通過(guò)對(duì)訂單進(jìn)行模擬分析，預(yù)測(cè)最早可行交期，提高訂單按時(shí)交付率。

決策支持與質(zhì)量管控：深度分析報(bào)告內(nèi)容，揭示生產(chǎn)加工過(guò)程問(wèn)題根源和趨勢(shì)，幫助管理者針對(duì)生產(chǎn)過(guò)程改進(jìn)策略、資源分配方案等；通過(guò)追溯明確質(zhì)量問(wèn)題責(zé)任，督促生產(chǎn)環(huán)節(jié)規(guī)范操作；同時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量波動(dòng)，及時(shí)預(yù)警并糾正，穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量；提供可視化的計(jì)劃與生產(chǎn)數(shù)據(jù)的展示，輔助計(jì)劃人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)訂單、短缺物料，確保生產(chǎn)過(guò)程持續(xù)穩(wěn)定，縮短決策周期。

靈活問(wèn)答與知識(shí)共享：對(duì)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)靈活問(wèn)答，隨時(shí)獲取所需生產(chǎn)信息，通過(guò)問(wèn)答過(guò)程實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)知識(shí)共享，提升整體生產(chǎn)管理意識(shí)和業(yè)務(wù)水平

質(zhì)量是制造業(yè)的生命線(xiàn)。用友BIP質(zhì)量分析助理以“全面質(zhì)量管控精準(zhǔn)產(chǎn)品追溯”為核心，構(gòu)建了全鏈條質(zhì)量管控體系。

全面質(zhì)量分析與報(bào)告：可提供整體檢驗(yàn)或不同檢驗(yàn)類(lèi)型的日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)展示與深度分析，揭示質(zhì)量問(wèn)題根源和趨勢(shì)，幫助管理者針對(duì)性制定質(zhì)量改進(jìn)策略、資源分配方案等，提升決策科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

產(chǎn)品追溯與質(zhì)量管控：基于批次/序列號(hào)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品正逆向精準(zhǔn)追溯。出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)可快速定位產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)、原材料來(lái)源等；通過(guò)追溯明確質(zhì)量問(wèn)題責(zé)任，督促生產(chǎn)環(huán)節(jié)規(guī)范操作，加強(qiáng)過(guò)程管控。

統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）：通過(guò)計(jì)數(shù)型和計(jì)量型數(shù)據(jù)處理，計(jì)算過(guò)程能力等指標(biāo)，評(píng)估生產(chǎn)過(guò)程穩(wěn)定性和能力，判斷是否處于受控狀態(tài)。依據(jù)SPC分析結(jié)果提前發(fā)現(xiàn)質(zhì)量趨勢(shì)變化，采取預(yù)防措施避免質(zhì)量問(wèn)題發(fā)生，減少?gòu)U品和返工，降低成本。

生產(chǎn)設(shè)備作為制造業(yè)的核心資產(chǎn)，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響生產(chǎn)連續(xù)性與穩(wěn)定性。用友BIP資產(chǎn)維修智能助理與資產(chǎn)健康診斷助理形成“維修+維護(hù)”的設(shè)備管理閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)全生命周期的智能化管控。

資產(chǎn)維修智能助理依托于企業(yè)內(nèi)部積累的維修知識(shí)庫(kù)、歷史故障記錄、維修檔案，以及大模型的社會(huì)級(jí)數(shù)據(jù)資源，為企業(yè)的設(shè)備維修管理團(tuán)隊(duì)提供強(qiáng)有力的工作輔助支持。

它能夠在設(shè)備故障發(fā)生時(shí)，迅速進(jìn)行故障原因的深度分析，并智能推薦最優(yōu)維修方案，從而顯著縮短維修策劃時(shí)間，提升故障處理的整體效率，有效減輕設(shè)備故障對(duì)生產(chǎn)運(yùn)行的影響。此外，它還能自動(dòng)化生成故障總結(jié)報(bào)告，進(jìn)一步助力設(shè)備維修團(tuán)隊(duì)提升工作效率。

資產(chǎn)健康診斷助理面向設(shè)備制造商、運(yùn)營(yíng)商的設(shè)備運(yùn)行管理人員，提供針對(duì)運(yùn)行記錄、故障記錄、維修工單業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多維度問(wèn)數(shù)場(chǎng)景，生成圖表直觀展示數(shù)據(jù)分布或趨勢(shì)，進(jìn)而基于數(shù)據(jù)洞察能力，可綜合分析指定資產(chǎn)類(lèi)別或資產(chǎn)的運(yùn)行/保養(yǎng)數(shù)據(jù)，總結(jié)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、識(shí)別關(guān)鍵問(wèn)題并提供優(yōu)化方案。

在設(shè)備保養(yǎng)維護(hù)方面，資產(chǎn)健康診斷助理基于養(yǎng)護(hù)周期優(yōu)化能力，分析現(xiàn)有的養(yǎng)護(hù)周期是否合理，制訂更優(yōu)化的設(shè)備養(yǎng)護(hù)周期；同時(shí)，智能體具備故障預(yù)測(cè)能力，根據(jù)設(shè)備的劣化趨勢(shì)分析，預(yù)測(cè)設(shè)備剩余使用壽命，并生成工單進(jìn)行故障預(yù)處理，幫助資產(chǎn)密集型企業(yè)在保障安全的情況下，提高設(shè)備可靠性，降低維護(hù)成本。

從生產(chǎn)流程的智能調(diào)度到質(zhì)量管控的精準(zhǔn)防控，再到設(shè)備資產(chǎn)的全生命周期管理，四大智能體以數(shù)據(jù)打破制造各環(huán)節(jié)的信息壁壘，通過(guò)AI算法實(shí)現(xiàn)管理決策的智能化與精細(xì)化，不僅幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，更增強(qiáng)了制造業(yè)的市場(chǎng)響應(yīng)能力與核心競(jìng)爭(zhēng)力。

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

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