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| 編輯推薦： |
践行制造业数字化路径的方法论、指南针、新思维、新地图、新视角
高质量发展的驱动力、智能化进程的落脚点、新质生产力的强引擎
新型工业化的绿赛道、职场竞争力的图表文、管理者需求的聚焦点
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| 內容簡介： |
适逢第四次工业革命时代，制造业运营管理需要向数字化转型以驱动创新。作为资深的制造业运营管理从业者，作者致力于通过大数据运用和数字化转型为运营管理赋能并取得了良好的实践效果，为给同业者提供一些有效的工具和方法，特总结编著本书。
本书首先介绍了制造业企业数字化实践现状与创新需求，构建了运营管理数字化的思路和方法等；然后具体阐述了以需求为中心的广义供应链管理数字化、计划和预测管理数字化、预算管理数字化、产品研发管理数字化、生产管理数字化、质量管理数字化、成本管理数字化、物流仓储与库存管理数字化、风险管理数字化等，并归纳了运营数字化的项目管理方法，所有内容模块均附有案例、图表和工具；最后对深度数字化和智能化做了可行性展望。
本书实用性强，采用场景化、案例化写作，图、表丰富，可作为企业高级管理人员、企业运营各职能管理人员（如财务、研发、供应链、生产与质量、IT?等）提升数字化能力的案头参考书，也可作为高校相关专业用书。
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| 關於作者： |
韩胜建
工业工程硕士，管理学和经济学双学士，高级经济师，拥有21年大型跨国制造企业的运营管理和供应链管理经验及2年海外项目管理经验；有17年培训讲师经验；在制造业大数据应用、数字化转型落地精进、全面精益成本管控、产业链深度协同、运营管理数字化创新等方面有较丰富的实践建树，出版著作《大数据赋能供应链管理》一书。
马长茗
MBA，高级经济师，民建成员，拥有20年制造业运营管理经验，近年发表核心期刊论文有《长三角典型城市——昆山劳动力市场实证分析》《苏南地区创新生态体系政策比较研究——以江阴和昆山为例》等。
许云
EMBA、环保理学硕士，现任深圳印智互联信息技术有限公司总经理，曾参与制定4项行业标准，其中“印刷智能工厂ERP”行业标准，执笔单位及第一起草人；“智能印刷工厂MES”行业标准，执笔单位及第三起草人。
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| 目錄：
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目录
推荐序一 让实践告诉未来
推荐序二 数字化是未来生存之道与兴盛之策
作者自序 拥抱时代，创新未来
第1章 企业制造运营管理数字化实践现状与创新需求 / 1
1.1 由几个故事看制造业运营管理的现状 / 1
1.2 从宏观政策与实践角度看制造业的数字化需求和挑战 / 4
1.2.1 制造业数字化的宏观政策与“工业4.0”概要解读 / 4
1.2.2 制造业运营管理的数字化需求 / 8
1.2.3 制造业运营管理的数字化面临的挑战 / 11
1.3 运营管理数字化的新技术应用和数字化收益 / 14
1.3.1 运营管理数字化的新技术应用 / 14
1.3.2 运营管理数字化的收益 / 17
1.4 运营管理数字化战略与实施计划 / 19
1.4.1 运营业务痛点分析和数字化推动前的全面“体检”报告 / 19
1.4.2 运营管理数字化精进推动战略 / 21
1.4.3 运营管理数字化的实施计划 / 22
第2章 制造运营管理数字化的思路和方法 / 23
2.1 企业制造运营的大数据概述和常见问题 / 23
2.1.1 运营大数据分类和发展趋势 / 23
2.1.2 运营大数据能力成熟度模型和数据应用的常见问题 / 24
2.1.3 基于常见问题的数据治理基本方向和障碍 / 27
2.2 指标定义、运营大数据分析方法 / 28
2.2.1 制造业运营管理的基本指标 / 28
2.2.2 运营大数据分析方法 / 31
2.2.3 提升制造业运营大数据的竞争力 / 35
2.3 运营管理的痛点、数字化PDCA与商业智能 / 36
2.3.1 运营管理业务中的痛点复盘 / 36
2.3.2 运营管理数字化PDCA迭代模型 / 37
2.3.3 运营管理的商业智能 / 38
2.4 优化数据资产管理，打造数字化生态 / 40
2.4.1 数据资产管理和全域大数据能力 / 40
2.4.2 构建企业运营管理数字化的价值环网 / 41
2.4.3 打造运营管理的数字化生态 / 42
案例1：某集团公司依托主数据治理，进而高效搭建数据中台 / 43
案例2：某企业充分开发非结构化大数据金矿，开辟大数据资产之路 / 45
第3章 广义供应链管理数字化 / 47
3.1 失去协同的供应链管理现状和思考 / 47
3.1.1 由三则小故事说开去 / 47
3.1.2 三个故事背后的传统供应链问题思考 / 49
3.2 以市场和客户需求为导向的供应链管理数字化 / 50
3.2.1 数字化供应链的必要性和技术趋势 / 50
3.2.2 以需求为导向的数字化供应链管理 / 55
3.3 供应链销售管理的数字化 / 57
3.3.1 基于客户数据分析的销售九宫格模型 / 57
3.3.2 基于数字化的客户画像及信用管理体系 / 61
3.3.3 市场和销售大数据的应用 / 63
3.4 数字化闭环的广义供应链管理 / 65
3.4.1 数字化供应链采购的实践 / 65
3.4.2 数字化驱动采购、生产、销售的闭环供应链管理 / 70
案例1：某集团企业通过三年数字化长期规划，打造一体化供应链 / 74
案例2：基于商业画布，某集团供应链数字化创新 / 75
第4章 计划和预测管理数字化 / 77
4.1 计划和预测业务场景及痛点分析 / 77
4.1.1 计划和预测业务常见的场景 / 77
4.1.2 市场需求变动引发的计划和预测的挑战及痛点 / 78
4.2 基于系统和数据的全流程计划和预测顶层数字化设计 / 81
4.2.1 与计划和预测相关的系统和数据 / 81
4.2.2 全流程计划和预测的数字化顶层设计 / 83
4.3 计划和预测的数字化管理与执行 / 86
4.3.1 S & OP与MPS系统实践 / 86
4.3.2 基于APS的生产计划与生产排程的数字化 / 88
4.4 计划和预测的绩效分析与改进 / 91
4.4.1 计划和预测执行偏差原因分析 / 91
4.4.2 基于数字化的计划和预测绩效改进 / 96
案例1：某消费电子链主企业基于供应链全流程计划生态管控，长期赋能战略目标 / 101
案例2：某服装制造公司通过精准预测实现综合运营绩效显著提升 / 102
第5章 预算管理数字化 / 105
5.1 数字化时代的预算管理面临的问题和挑战 / 105
5.1.1 制造业企业预算管理的问题盘点 / 105
5.1.2 预算管理面临的挑战 / 106
5.1.3 企业预算管理数字化的趋势 / 107
5.2 基于数字化的全面预算管理的框架和路径 / 108
5.2.1 从财务管理体系看全面预算管理 / 108
5.2.2 全面预算管理的驱动因素和管理目标 / 109
5.2.3 全面预算管理的设计模型 / 112
5.3 基于数字化的全面预算编制和执行 / 116
5.3.1 全面预算编制的数字化 / 116
5.3.2 全面预算编制的方法 / 118
5.4 基于数字化的预算分析和控制 / 124
5.4.1 基础财务报表和预算服务职能的转变 / 124
5.4.2 依托战略财务管理的全面预算管理数字化 / 127
5.4.3 基于全面预算的具体的成本控制举例 / 130
5.4.4 大数据赋能预算分析与运营绩效改进 / 131
案例1：某企业基于财务共享打造“四化两驱动”的数字化预算体系 / 137
案例2：某企业通过精准成本预算实现业务效益最大化 / 138
第6章 产品研发管理数字化 / 140
6.1 产品研发的现状、挑战和数字化需求 / 140
6.1.1 制造业研发现状和面临的挑战 / 140
6.1.2 基于实际调研看IPD（一体化产品研发）研发现状 / 142
6.2 产品研发数字化转型的流程 / 144
6.2.1 加快产品数字研发转型，打造技术创新引擎 / 144
6.2.2 数据驱动产品创新设计过程 / 146
6.2.3 质量是设计出来的 / 147
6.3 基于数字化驱动的正向设计 / 149
6.3.1 基于数字化的正向设计是实现IPD的必然 / 149
6.3.2 一体化研发亟需数字化协同 / 154
6.4 基于数字化研发的绩效提升 / 157
6.4.1 数字化研发的仿真技术 / 157
6.4.2 数字化性能开发解决方案——以数字化车辆研发为例 / 159
6.4.3 数字化研发的绩效分析 / 160
案例1：R集团深挖客户痛点，数字化设计提升“产品 服务”生命周期价值 / 162
案例2：小包装里的大世界——基于客户使用场景的数字化研发降本增效 / 163
第7章 生产管理数字化 / 166
7.1 生产管理数字化前的痛点和问题复盘 / 166
7.1.1 生产管理基础瓶颈的原因分析 / 166
7.1.2 数字化前的孤岛式生产模式现状 / 167
7.1.3 生产管理数字化面临系统性的痛点问题 / 168
7.2 生产管理数字化的过程路径和过程能力 / 169
7.2.1 生产管理数字化的思维原则、目标与路径 / 169
7.2.2 生产管理中数字化模块依赖与过程路径 / 172
7.2.3 生产管理数字化过程能力 / 173
7.3 系统和数据驱动生产管理数字化的落地实施 / 175
7.3.1 生产管理数字化的关键指标及相关表单 / 175
7.3.2 生产管理数字化落地进程步骤 / 177
7.4 设备维护保养与能源环境安全数字化实践 / 180
7.4.1 生产设备预测性维护保养数字化 / 180
7.4.2 生产能源与环境安全管理数字化 / 182
案例：昆山科望印务依托数字化生产管理成为行业标杆 / 184
第8章 质量管理数字化 / 190
8.1 质量管理的数据孤岛现状分析 / 190
8.1.1 质量管理的数据孤岛形成原因及数据采集问题 / 190
8.1.2 解决数据孤岛的质量管理数字化水平 / 191
8.2 市场环境下的质量管理数字化水平与获利能力 / 192
8.3 全面质量管理数字化流程路径与成熟度模型 / 194
8.3.1 全面质量管理数字化流程路径 / 194
8.3.2 全面质量管理数字化成熟度模型 / 196
8.4 全面质量管理数字化分段检测流程及工序链效应 / 197
8.4.1 全面质量管理数字化分段检测流程 / 197
8.4.2 全面质量管理数字化工序链效应 / 207
8.5 产业链协同数字化视角下的质量要素与产销均衡 / 209
8.5.1 产业链协同数字化视角下的质量要素 / 209
8.5.2 产业链协同数字化视角下的质量与客户及产销均衡 / 211
案例：科斯伍德油墨基于数字化管理打造全流程质量预警机制 / 213
第9章 成本管理数字化 / 217
9.1 成本管理现状和成本管理方法概述 / 217
9.1.1 平价时代，成本为王：不合理的成本面面观和成本管控误区 / 217
9.1.2 制造业企业的成本管理和成本控制方法概述 / 220
9.2 数字化驱动的全面成本控制方式 / 221
9.2.1 与成本相关的市场因素 / 221
9.2.2 以新能源汽车TL集团为例的全面降本 / 222
9.2.3 基于数字化的全面成本控制逻辑 / 226
9.3 从精益成本管控到数字化成本管控 / 228
9.3.1 精益成本管控的方法 / 228
9.3.2 成本优化——全面成本管控数字化 / 232
9.4 相关职能的成本控制分析 / 236
9.4.1 基于学习曲线的最小二乘法制造成本预测建模 / 236
9.4.2 质量成本模型及数据分析 / 239
9.4.3 基于TCO的采购成本的数字化管控 / 240
案例1：某企业成本数字化管理进阶之路 / 244
案例2：基于数字化平台建设和供需协同，某大型企业实现深度采购降本增效 / 245
第10章 物流仓储与库存管理数字化 / 248
10.1 现代物流管理的数字化 / 248
10.1.1 物流管理和物流策略要素 / 248
10.1.2 数字化物流管理 / 251
10.2 数字化智能仓储 / 252
10.2.1 由传统仓储到智能仓储 / 252
10.2.2 基于数字化的智能仓储物流管理平台 / 256
10.3 库存管理的数字化 / 259
10.3.1 制造业企业的库存之殇 / 259
10.3.2 库存管理指标及指标均衡 / 260
10.3.3 供应链协同库存 / 261
10.3.4 基于深度数字化的VMI（供应商管理库存）实践 / 266
案例1：基于运营数字化基础，某电气企业实现智能物流仓储 / 270
案例2：中小企业的智能仓储和备件数字化管理实践 / 271
第11章 风险管理数字化 / 274
11.1 制造运营的风险管理必要性和挑战 / 274
11.1.1 从一些故事看制造业运营的风险管理 / 274
11.1.2 风险管理的必要性和挑战 / 276
11.2 制造运营的风险数据分析 / 277
11.2.1 制造运营的风险分类 / 277
11.2.2 数字化风险管理的基本流程 / 280
11.2.3 数字化风险控制 / 281
11.3 基于数据全过程运营风险管理 / 285
11.3.1 建立全流程数字化风险控制管理体系 / 285
11.3.2 基于风险管理三道防线的数字化管控 / 287
11.3.3 风险控制仪表盘：动态追踪体系 / 289
11.3.4 数据安全场景之数据暴露风险 / 293
案例1：某集团通过供应链数字化风险控制体系强化供应链韧性 / 295
案例2：企业出海风险控制实证分析 / 298
第12章 运营数字化的项目管理 / 301
12.1 运营数字化项目管理的特征和应对策略 / 301
12.1.1 数字化项目具有传统项目的一般特征 / 301
12.1.2 数字化项目的差异化特征和应对方案 / 302
12.2 数字化项目管理中的大数据资产 / 307
12.2.1 组织过程资产和数据资产 / 307
12.2.2 制造业运营大数据的现状和挑战 / 308
12.2.3 企业运营数据资产的管理 / 310
12.3 数字化项目管理中的数据治理 / 312
12.3.1 数据治理项目的特征 / 312
12.3.2 企业数据治理项目的拆解 / 313
12.3.3 数据质量管理 / 315
12.3.4 主数据治理 / 318
12.4 数字化集成平台的项目管理 / 319
12.4.1 没有数字化集成平台的痛点和需求目标 / 319
12.4.2 数字化集成平台的项目管理要点 / 320
案例1：印智互联赋能某企业的数字化项目总包方案 / 325
案例2：苏州丹卡通过深度数字化走向“专精特新”之路 / 328
第13章 深度数字化和智能化展望 / 330
13.1 制造业运营创新需要持续开采大数据的金矿 / 330
13.1.1 制造业运营数字化绩效和不足分析 / 330
13.1.2 企业数字化流程转型 / 333
13.2 构建企业运营全面数字化的设想 / 336
13.2.1 数字化是制造业必选之路，而不是可有可无 / 336
13.2.2 人工智能及其子领域的应用 / 337
13.3 企业的数字化创新之路——智能制造展望 / 340
13.3.1 智能制造的起底 / 340
13.3.2 智能制造的展望和现有差距 / 341
13.3.3 制造业智能制造的趋势 / 344
案例1：某AI企业的数智化创新与实践应用 / 346
案例2：从机器学习到自动化机器学习之路的实践 / 348
附录 缩略词的中英文释义 / 351
参考文献 / 354
致谢 / 355
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| 內容試閱：
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作者自序
拥抱时代，创新未来
我们正处于第四次工业革命时代，科技的空前进步和创新给人们带来了琳琅满目的工具和产品，同时也催生了一些踌躇满志的群体盲目自嗨。很多制造业企业，在诸如“物联网、6G、区块链、AI、元宇宙、ChatGPT”等概念雾霾的炒作中，逐渐迷失了方向，在“大数据应用、数字化运营”等本应依托运营管理实践驱动的创新上，却选择最容易也最无价值的论道空谈，或聆听“专家们”“何不食肉糜”乌托邦式畅想，此两者均后患无穷。如果一个企业不屑于解决具体运营痛点的数字化实践和创新，那么再先进的数字化概念都不过是空中楼阁。
凡是那些在运营管理数字化方面做得越广、挖掘得越深入、“冷板凳坐得越多”的企业或个人，越能深切地感到时不我待的危机感，他们从“看山不是山、看水不是水”走到“看山还是山、看水还是水”，实现了真正大道至简的蜕变，真正诠释了“唯有脚踏实地，才能仰望星空”。
在数字化时代，如何重新定义企业的价值，仁者见仁，智者见智。笔者认为，企业的价值取决于企业能为市场和客户带来的价值增值，这里的“客户”不仅包括企业的客户、客户的客户、市场上最终的消费者，还包括企业的供应商、供应商的供应商、外包商、合作商、竞争者、企业内部职能部门和员工等多元主体。在数字化创新实践中，制造业企业要不断地夯实、延展自身的核心竞争力，与客户主体动态地彼此赋能增值。优质资源不但稀缺，而且具有集聚效应，为了获取优质客户的支持，企业应该做的就是让自己与优质客户相匹配。强者永远在找方法和资源，在数字化实践中引领着时代的进步。“种一棵树的最佳时间是?10?年前，其次是现在。”在运营数字化之路上，有的企业已经悄悄种下了一片树林，10?年后，这句话仍然成立，只可惜时过境迁，还有人在低吟浅唱中诉说着昨日的故事，没有行动。
本书是我结合自身理论学习和工作实践，并与马长茗和许云合作，花费两年多时间编著而成的，其中马长茗编著了第7章、第8章的正文，许云编著了第7章、第8章、第12章的案例，其余（第1～6章、第9～13章和第12章的正文）为韩胜建编著，全书由韩胜建修正和校稿。由于作者自身能力、知识和时间的局限，书中不足之处在所难免，欢迎广大读者提出宝贵的意见和建议（电话：18962691606（微信同号），邮箱：Charlie_han001@126.com），万分感谢。
韩胜建 敬呈读者
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