前言

1。应用程序方案和平台的重要性

（i）应用程序方案的重要性

清晰的应用程序场景是制造企业应用程序的基石。它不仅指出了应用AI技术的方向，而且还将其直接链接到企业价值创建的核心。只有通过准确定位应用程序方案，AI技术才能与制造业企业的实际需求紧密相结合，并实现从理论到实践的有效转变，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出并创造重大的经济利益。

（ii）应用程序平台的重要性

应用程序平台是实施AI技术的关键支持。 AI技术的应用必须依靠一个成熟的核心平台进行企业资源管理。该平台必须具有强大的业务流程管理，数据管理，模型培训和部署功能，以便为应用AI技术提供坚实的基础。同时，应用程序平台必须集成诸如技术，才能和数据之类的关键资源，并实现有效的协作并优化了资源的分配，以便为在制造企业中实施AI技术提供全方位的保证。

2. AI应用制造企业的方案

（i）转换业务模型的应用程序方案

制造企业的业务模型主要围绕三个关键的财务指标：成本，销售价格和利润。在不同的市场环境中，企业将采用不同的业务模式。在供应短缺的卖方市场中，企业专注于成本，并专注于大规模制造和成本控制；在供应过度供应的买方市场中，许多企业被困在售价中，并被陷入激烈的统一竞争和价格战中；在经济低迷和需求疲软的环境中，制造业企业应转向以利润为中心的商业模式。在客户占主导地位和销售价格的前提下，通过精益数字化转型，积极优化成本结构，确保利润率并提高运营效率，确定了客户的生存和发展。

作为经典的财务分析工具，杜邦分析方法可以帮助公司建立典型的业务分析算法，并深入分析从三个方面的制造业企业的运营状态：净利润率，总资产离职率和权益乘数。利润率决定了公司赚钱的能力；总资本周转率显示了企业资源应用程序的效率；股票乘数反映了公司对其业务方向和目标的掌握，并确定公司是否敢借钱和杠杆作用。制造业企业的AI应用应能够及时，准确地收集有关企业业务状况，建立业务分析模型的数据，并通过数据分析提供业务建议，以帮助企业的业务决策，并为企业业务模型的转变提供科学基础。

（ii）管理模型优化的应用程序字段

制造业企业的管理模型是企业运营的核心框架，还需要根据公司的市场环境，客户需求，战略目标和技术条件对其进行持续调整和优化。中国的制造业企业通常采用典型的功能性层次管理结构- 金字塔型组织结构在决策方面具有很高的权威，对于统一管理非常方便，具有明确的责任，并且非常稳定。当企业达到一定范围时，这种组织结构的缺点是突出的，诸如部门之间的严格障碍，高沟通成本，低决策效率和缺乏灵活性等问题将得到强调。制造业企业管理模型的调整应基于客户价值的实现，专注于打破组织障碍，加速业务流程的有效运行，提高沟通效率并提高组织灵活性。

AI技术在制造业企业中的应用应集中在关键功能上，例如安全，质量，交付，成本管理等，优化销售，采购，生产，生产，仓库和物流，质量和设备的业务管理流程，反映客户价值，缩短业务执行周期，实现从产品计划到销售的水平合作，并提高组织合作效率，并提高组织效率和整体效率。

（iii）用于转换制造模型的应用方案

制造模型反映了制造业企业的基本生产和交付能力。典型的制造模型包括质量生产和精益制造。大规模生产模型中有许多问题，例如操作员根据过程流量分裂过程，并且操作员是独立的操作，并且彼此之间缺乏合作。在工艺之间等待处理和运输的材料大量堆积；大规模运营容易批量等等，导致生产周期较长，生产效率低和成本提高，这与客户对多种品种的需求，小批次，短交货期和较低的销售价格构成了严重冲突。精益制造模型使用单件流量制造作为该模型，并根据客户需求强调生产。它在生产，短生产周期，高生产效率，强大的灵活性和成本优化方面具有很少的产品的优势。对于制造企业进行改造和升级是不可避免的选择。在制造业企业生产模型转型的应用方案中，AI技术的应用应在如何缩短生产周期以及如何提高企业生产和生产的灵活性和稳定性中发挥作用。

（iv）制造过程的应用程序场景

制造业企业的生产和制造是核心业务流程，它也是根据客户需求来处理材料并增加价值的过程。制造业企业的生产和制造主要分为两类：加工和组装。加工制造以设备和人员的生产能力为中心，其特征是投资原材料和生产产品，例如锻造，机器饰品和其他制造过程。对于处理，管理的重点是容量考虑，即是否有足够的机械，设备和人员来产生所需的数量。因此，我们经常将重点放在处理“能力驱动”的制造场景中。组装工厂以材料为中心，其特征是投资几种原材料并生产一种产品，例如汽车的装配和制造。对于组装，管理的重点是物质考虑，即，是否可以按时并以完整的方式安装所需的原材料和备件。因此，我们经常将基于组装的制造场景称为“物质驱动”。在AI技术的应用中，我们需要针对工厂不同应用程序方案的特征，并以目标方式采用相应的应用程序逻辑和算法。

3。ERP平台用于制造企业的AI应用

（i）管理模型优化方案中的AI应用程序

鉴于企业管理模型优化的应用程序方案，ERP系统是成熟企业资源管理的核心平台，它在其业务集成和信息共享中的应用具有独特的条件。 ERP系统已深入整合了各种业务模块，例如SD营销，PP生产，MM采购，QM质量，PM设备，LM Logistics，FI Finance，Co Cost Management等，这可以帮助企业内部业务流程的管理，以实现无缝的Docking，共享，共享和协作。通过ERP系统平台的各种业务模块的标准化应用程序和管理，企业可以打破各个部门之间的业务障碍，突破业务执行过程中的信息筒仓，并提高企业的整体工作效率和业务水平。该集成应用不仅可以优化企业的业务流程，而且还可以为企业的精益数字转型提供有效的帮助，从而使企业能够更好地适应市场变化并满足客户需求。在此应用程序和管理的基础上，它可以更好地适合AI技术，以更深入地实现业务流程的智能和自动执行应用程序。

（ii）在制造模型的转换方案中的AI应用

在制造模型的转换中，AI技术可以在生产设备的自动化和优化，质量控制的智能以及设备管理的数字化中发挥重要作用，因此它可以大大提高生产效率，增强质量控制并提高设备管理水平。

传统的生产方法依赖于手动操作，对工人的技能有很高的要求以及有限的生产效率和处理准确性。使用CAM技术与数字生产设备相结合可以实现生产过程的自动化和智能。 AI可以通过机器学习算法分析生产任务和过程需求，并自动生成最佳处理路径和参数设置，以降低手动编程的复杂性和错误率。自动编程可以显着减少生产准备时间和设备空闲时间，并提高生产效率。 AI优化的处理参数还可以提高处理准确性，并确保处理过程的稳定性和准确性。同时，它还可以减少对熟练工人的依赖，减少人工成本和培训困难。这将把制造模型转变为自动化和智能。

传统的手动检查存在诸如低效率，可靠性差和易于疲劳之类的问题。 AI技术可以实现质量检查的自动化和智能，并提高检测准确性和效率。使用AI的图像识别技术，企业可以在生产过程中对产品进行实时检查，以快速识别表面缺陷，维度偏差和其他问题。在处理过程中，AI可以立即检测处理数据，并通过实时反馈控制技术自动调整CNC机床的切割深度和速度，以实现处理过程的自动补偿，从而确保制造过程中的产品质量并提高处理过程能力索引。

设备的应用和管理是现代制造业中的重要联系。传统设备管理依赖于手动检查和故障后修复后。设备的使用效率低下，很难预测故障。 Digital Twin Technology通过创建虚拟的设备模型来实现实时监视，预测维护和优化设备的优化。通过物联网（IoT）技术，企业使用传感器网络实时收集设备操作数据。 AI可以实时分析设备状态，包括温度，振动和压力等参数，AI模型可以确定该设备是否实时运行。基于设备的数字双胞胎模型，AI技术通过机器学习算法分析了设备的历史数据和实时数据，该算法可以预测设备的剩余使用寿命以及设备的潜在故障，预先安排维护工作，减少设备故障并延长设备的使用寿命。

这些AI技术应用的结果将反映在缩短处理时间，提高处理准确性，优化处理过程的灵活性和可靠性，以及提高处理质量和设备可靠性的应用，以便更好地满足客户对多种品种的需求，小批量，短批次，交付期和低销售价格。 In response to the above transformations of manufacturing models, enterprises should update the corresponding management benchmark intelligence data of PP, QM, PM, CO and other modules in the ERP application platform, thereby building a new twin model of production and manufacturing model on the ERP application platform, laying a solid foundation for enterprises to continue to deepen AI applications on the ERP application platform, and helping enterprises succeed in lean digital transformation.

（iii）在制造过程的不同情况下的AI应用

在生产运营级别，AI技术可以使用Enterprise ERP应用程序平台的资源来智能计划和模拟生产资源，以实现生产计划的自动调度以及对不同制造场景的生产过程控制的闭环管理。

“能力驱动的”制造方案管理着重于公司的生产能力和订单负载之间的关系。这种制造场景可以依靠ERP操作平台来拨打销售订单数据，并使用MPS计划来达到独立需求的升级。然后，通过嵌入ERP系统中的容量需求计划（CRP）算法，通过工厂日历，过程路线和工作中心的主要数据计算，我们寻求智能计划和公司的生产能力和生产需求的平衡，自动输出计划结果，实现优化的生产资源使用，并提高生产的运营效率。

“材料驱动”制造场景管理的重点是材料的时间和一致性。 AI技术的应用仍需要依靠ERP操作平台来协调供应链中的生产，供应和营销服务。 ERP系统嵌入基于供应链管理模型的经典MRP算法。通过调用在ERP平台中出售的订单数据，MPS计划用于实现独立需求的级别，并执行BOM逐步要求。材料的总需求是根据主要生产计划和BOM单位消耗来计算的。在考虑了现有的库存和分配的材料之后，计算需要在内部购买或生产的实际材料数量，以实现材料需求和使用的智能模拟和验证。

通过MRP和CRP的自动计划功能，在实现了智能和模拟的生产资源验证后，可以在ERP应用程序平台上自动输出生产研讨会和生产线的生产时间表，以指导企业进行有效的生产运营。同时，通过条形码扫描系统，生产过程中的物流状态可以及时，准确地回到ERP应用程序平台中，实时监控生产进度以及及时调整生产资源和安排各种异常情况，以确保生产过程的封闭式生产过程，以确保上涨的生产效率，从而迅速地进行生产，从而迅速汇总生产，从而汇总了汇总和汇总的运行。

总而言之，通过嵌入ERP系统平台中的MRP和CRP功能，企业可以在生产和运营组织和计划中应用AI，合理地组织和应用企业资源，提高生产效率，缩短生产提前时间，缩短生产时间，减少成本以及在运营中获得竞争优势。

（iv）在业务模型转换方案中的AI应用程序

在业务层面，ERP系统的操作模拟功能可以为企业提供强大的决策支持。 ERP应用程序平台可以无缝整合业务流程，制造流程和财务管理流程。通过整合财务会计（FI）和管理会计（CO）模块，进行生产，供应和营销运营时，ERP应用程序平台可以在“物流，信息流和资本流”的两个维度中实现三际流的集成，并在时间和空间的两个维度上集成。通过ERP应用程序平台及时，准确地收集业务，管理和成本数据，可以对公司的运营条件进行全面和实时的分析以及评估。在AI算法和杜邦分析的帮助下，我们将深入探索和分析大规模的运营数据，以帮助企业准确地掌握市场趋势，优化业务决策，增强企业的核心竞争力，并实现可持续发展。

4。几个影响AI在ERP平台上应用的典型谬论

（i）ERP是一个智能计划和管理，如果没有生产能力的限制，就无法计划。

该观点基于1960年代中期出现的基本MRP系统的应用程序缺陷。实际上，随着技术的发展，1980年代初的闭环MRP解决了无限生产能力的问题。 MRP的概念|| 1977年9月提出的提议增加了资本运营管理的内容，不仅考虑了能力限制，而且还实现了生产运营管理与资本运营管理之间的协调。 1993年，提出了ERP的概念，涵盖了所有企业资源的物流，信息流和资本流的协调计划和运营，并实现了企业资源的协作运营和管理的功能。此外，企业的生产计划管理是一个复杂的系统流程，它需要全面使用多个计划管理功能模块，例如ATP，MPS，MRP和CRP。这是一个谬论，它只是使用某个模块来确定ERP无法进行生产计划管理是错误的亲和力。

ERP系统是一个全面的应用程序平台，可集成业务流，生产流，管理流和业务流。它是一个应用程序平台，嵌入了MPS，MRP和CRP等智能计划功能。它是唯一可以立即实现“物流，信息流和资本流”的三流集成管理的应用程序平台。它也是企业AI应用程序的成熟平台。

（ii）由于生产提前时间不确定，因此ERP无法对计划的智能管理

这也是一个广泛的虚假陈述。企业的生产交货时间由多个时间元素组成，包括材料的等待时间，生产线的切换时间，产品的处理时间，等待时间和运输时间的材料等。队列等待时间是最大的浪费时间。根据“小法律”，我们可以知道，通过较精益的改进活动，可以大大减少产品的数量，从而有效地减少了排队等候时间的损失并巩固了这段时间；切换时间也是本质上的浪费，但是在此阶段无法完全消除它。企业可以使用精益“ SMED”快速切换方法来缩短生产替换损失并巩固生产替代时间；处理时间是生产和制造的核心，并且是生产过程中实际增值的时候。企业可以通过优化设备选择和过程来缩短处理时间，并通过标准工作时间管理巩固处理时间；等待转移时间和处理时间也是典型的浪费实践，可以通过精益物流的改进方法进行优化和巩固。

上述内容与改进精益生产准备过程（3P）系统有关。改进和改进可以优化和缩短企业的时间要素，例如等待，生产变化，处理和处理，并最终通过相应的维护管理机制巩固它。因此，可以改善和巩固企业的生产交货时间。 ERP系统可以通过管理和应用生产提前时间来制定智能计划和生产计划的应用，从而帮助企业提高生产运营效率并获得核心竞争力。

5。ERP平台AI应用的示例

在生产运营级别上，该制造企业的制造场景包括“容量驱动”和“材料驱动”。启动SAP系统时，将MRP和CRP的智能计划和仿真验证功能用于不同的制造场景，实现了生产计划的智能计划以及自动生产计划的生产应用。在生产过程中，采用了条形码扫描方法来实现生产报告的即时，准确的处理，迅速实现生产组织流程的闭环管理，提高企业信息传播的及时性和准确性，提高生产组织运营的整体效率，降低生产成本，缩短生产周期，并提高客户满意度。

在制造模型的转型和应用层面上，该公司还建立了一个特殊的精益数字改进团队PI（流程创新）部门。作为部门负责人，我负责促进公司业务流程的精益数字创新和改进活动。一方面，我们大力促进了各个生产部门的“内联生产”和“内联测试”的改进，缩短了生产交付周期，提高了质量控制能力，并创建了精益生产和制造模型；另一方面，我们积极促进各种业务部门的协调改善，例如生产，供应，销售，技术，过程和质量，增强BOM的准确性和变化管理，提高库存管理的准确性和准确性，减少库存并加速库存更换。上述改进活动以及SAP系统的协作应用反映在持续改进和优化生产交付时间。

在业务模型的优化和应用层面上，该公司还使用SAP系统中的销售，采购，生产，运营和其他业务数据来进行全面和实时的分析，并每个月对公司的运营条件进行评估，以促进每月运营绩效的改善和改善。在每年年底计划业务策略时，通过SAP系统和杜邦分析方法的“新业务管理系统”，通过产品销售和成本的各种组合来模拟，分析和验证大量的业务数据，从而帮助企业准确地掌握了明年市场的发展趋势，从而在Entertraper of Entertprise的业务决策中优化了Enterprise的业务决策，并促进了Enterprise的核心竞争力，并获得了Enternecrians的竞争力。