本文是前华星光电CIO 、富士康数字化总监、先导科技集团CIO马泉在南方信息大会上分享制造业领域推动数字化转型和AI应用的精华总监。均是企业数字化转型及制造业企业拥抱AI、成功实施AI经验和干货，需兼顾技术（算力、模型）与数据，更重要的是与具体业务场景紧密结合。AI应用应着重于数据管理和业务场景开发，如构建企业知识库、工艺优化和品质控制，以提升效率和创新能力。CIO在企业数字化转型中扮演关键角色，需深入理解业务，通过IT和AI策略增强运营效率与竞争力。

关键词: IT, 制造业, 数字化, 主数据, 流程, 系统, AI, 业务架构, 数据治理, ERP, CRM, SAP, APS, OT, IEC, 研发, 销售, 品质, 成本, 效率

章节速览

章节:1:制造业AI与IT定位

     制造业中的AI应用与IT部门的定位需赋能业务与战略，实现品质、成本、效率和创新的提升。重视数据治理与流程整合，提升主数据准确性为业务系统基础，避免信息孤岛，推动AI在制造业的落地应用。

章节:2:中台战略与IT能力构建

中台战略的重要性，强调主数据、流程和业务架构规划对IT成功的关键作用。指出CIO需具备跨领域能力，包括工业工程、信息技术、运营技术和数据分析，以实现业务赋能和系统优化。

章节:3:数字化转型案例：美的集团的业务增长与IT系统优化

美的集团在2012至2014年间，通过优化主数据和流程，搭建六大业务系统，实现了每年30%的业务增长。这表明，有效的数字化转型需先打好数据和流程的基础，再构建支撑业务发展的IT系统。

章节:4:制造业数字化转型与AI应用探讨

业务架构和流程顶层设计在制造业的数字化转型非常重要。系统建设需结合流程与表单，数据标准与体系化是基础。基于CRM系统实施成功失败经验，强调销售体系与流程梳理的必要性。提及AI在制造业的应用，主张小模型与大模型的结合，实现业务价值提升。

章节:5:CRM系统在企业营销与销售管理中的应用

CRM系统对企业营销和销售管理十分重要。企业面临的问题包括营销效果不透明、客户资源管理混乱、销售过程难以追溯等。通过引入CRM系统，可以实现线索和客户资源的集中管理，提升销售过程的透明度和可追溯性，进而优化销售预测和订单交付率，提升整体运营效率。

章节:6:销售能力提升需构建管理体系

销售能力的四个维度：客户管理、销售过程、生态及销售运营。单纯购买CRM系统无法提升销售能力，需建立销售流程与体系，包括销售战略、市场营销、销售策略管理、销售能力提升及绩效考核。华为的销售管理体系被作为参考，但强调需根据自身情况进行优化和改造，形成适合自己的销售管理体系。

章节:7:销售预测与商机管理的关键方法论

客户360数据积累对销售预测的重要，通过CRM系统记录销售过程、管理商机分类以提高预测准确性，运用PSIY方法精准把握客户需求。此外，通过优化销售团队考核、加强现场管理和实时数据记录来提升销售效率，最终实现销售目标与实际完成的精准匹配。

章节:8:PMC在制造业订单交付中的核心作用

生产与物料控制（PMC）在制造业中的重要性，不仅需制定生产计划，还应包括物料需求、库存及发货计划，以确保订单准确交付。有效的计划管理能避免生产错配，优化库存，平衡成本与客户关系，而这一切需通过ERP等系统实现流程和业务的拉通。

章节:9:业务导向的系统验收标准与销售管理优化

对话围绕销售管理费及业务系统上线展开，强调了将业务流程顺畅、有效数据报表生成、销售人员高度依赖系统作为供应商验收标准的重要性。通过具体案例说明，指出在系统实施中，确保销售流程无断点、数据准确性和系统依赖性是关键，这不仅提升了销售效率，也有效筛选出能够满足业务需求的供应商。

章节:10:研发与销售痛点及优化策略探讨

公司研发与销售环节的痛点，强调研发项目需关注市场需求命中率，确保产品可销售性。提出了研发标准化、安全数据管理、协同器件部管理及流程优化等策略，旨在提高研发效率与产品市场适应性。

章节:11:研发知识库与物料治理标准化探讨

研发知识库的重要性，从项目到产品，再到通用模块的知识积累必要性。同时，深入探讨了物料治理的四个层级，包括物料编码规则、分类与属性描述、申请流程管理及生命周期控制，指出跨部门协同管理物料对系统运作的关键作用。

章节:12:物料管理在研发与生产阶段的关键策略

物料管理在研发与生产两个阶段关注点不同，研发阶段依赖物料版本和MPM管理，生产阶段则需替代料管理、变更管理等，强调流程规则的重要性，避免系统盲目应用。研发与生产需紧密结合，确保工艺与物料管理相辅相成，避免脱离实际的管理方式。

章节:13:新品导入与研发管理的关键流程

新品导入过程中的设计与制造分离、图纸管理、变更流程闭环、项目管理要点以及CBB技术共享服务十分重要。设计供应与制造供应分离避免品质问题，图纸需规范编码与生命周期管理，变更流程应形成闭环，项目管理需重视需求、计划与评审，CBB技术共享服务可显著提升研发效率与降低成本。

章节:14:制造业AI应用：数据与业务场景为核心

对话强调了在制造业中应用AI的关键在于数据和业务场景的结合。指出仅关注模型和算力是不够的，必须建立企业自身的知识库和知识图谱，通过深度学习等技术优化工艺，提升决策效率。同时，通过具体案例说明了销售过程中的知识数据管理和应用，以及AI在制造业中的实际操作流程。

要点1

         在先导国际集团担任CIO以及在华星光电和富士康20年的IT从业经历，强调了制造业IT的重要性。AI在制造业的应用时，需紧密结合实际业务场景，数据是关键。制造业AI应用应专注于数据管理和业务场景应用，而不仅仅依赖模型和算法。制造业数字化转型的重要性，包括数据治理、主数据管理、系统规划与实施等，IT在企业战略和业务流程中扮演着重要角色。IT部门需要具备理解业务、数字化工具以及数据治理的能力，才能有效支持公司的战略目标和业务增长。

在制造业中，AI的落地与IT的定位和价值有何关联？

在制造业中，AI的应用离不开数字化和数据的支持，而IT正是负责数字化和数据管理的关键角色。在当前AI时代，CIO或IT的定位在于赋能业务和公司战略，提升公司的品质、成本、效率和创新等方面的价值。如果IT不能赋能公司的战略并提升业务价值，那么其自身就没有价值。因此，IT首要任务是赋能业务和战略，其次要确保数据和流程的连通性，建立主数据和流程体系，以支撑企业的数字化转型。

要点2

以华为为例，如何规划并实施企业的IT架构以促进业务增长？

华为在进行数字化转型时，首先从流程框架和主数据治理入手，花费近两年时间对整个集团的主数据和流程进行全面优化和治理，为数字化奠定了基础。在此基础上，华为搭建了六大运营系统和研发系统，包括POM、ERP、APS、MaaS、SRM和CRM等，这些系统共同构成了支撑华为每年30%业务增长的数字化核心架构。对于其他制造业企业而言，也应先做好数据和流程优化，再根据自身业务需求构建相应的业务系统，从而有效推动数字化和业务的增长。

要点3

IT在企业中的具体使命和任务是什么？

IT的使命包括三个方面：首先，要赋能业务和公司的战略目标；其次，负责主数据管理和流程优化，确保各个业务系统间的数据准确性和流程顺畅；最后，规划企业的业务架构、应用架构以及数据和技术架构，为企业的战略业务提供支持。同时，IT部门需要拥有一支既懂IT又懂业务流程、工艺技术和企业管理的综合型人才团队。

要点4

CRM系统在企业中的应用为何失败了？

之前在方志文上市公司实施的三套CRM系统均以失败告终，原因在于安装软件并不代表梳理了公司整个销售体系和销售流程。只有先做好流程梳理和体系建立，才能有效利用CRM系统。

要点5

华为在数字化转型中的发展历程是怎样的？

华为最初是做系统，后来进行数字化转型，并进一步发展至AI领域。制造业数字化路径的核心在于标准价体系和数据，其中标准包括数据标准（主数据和原数据），体系指的是业务流程的标准，而数据则是指系统正常运行后产生的结构化和非结构化数据。

要点6

企业实施AI时需要注意什么？

实施AI时，企业必须基于小模型，如神经网络，结合大数据平台，并从建立数仓开始逐步发展到AI整体应用。同时，数据治理与数据标准同步至关重要，仅靠购买外部软件并不能直接提升企业的IT和数字化水平。

要点7

系统建设的基础是什么？

系统建设的基础是流程、表单以及在此基础上建立的标准、体系和数据。系统不仅仅是流程和数据的简单结合，而是需要通过规则化管理，实现企业的数字化转型。

要点8

制造业如何利用AI实现业务价值？

制造业应关注AI如何融入产品研发和销售体系，以提升业务价值。例如，通过建立CRM系统来改善营销效果、提高线索转化率、实现客户资产化管理，以及解决销售过程中的协同问题和销售预测等问题。

要点9

销售管理成熟度评估的关键要素是什么？

销售管理成熟度评估主要看公司是否具备数据驱动型的销售体系，包括明确的销售过程规则、客户管理维度、销售能力现状和行业地位等。上CRM系统并不能直接提升销售能力，需要结合业务赋能和建立完善的销售管理体系。

要点10

华为如何帮助技术或产品人员快速成为销售人员，并且在绩效考核上存在什么问题？

华为通过提供销售能力提升工具包、最佳实践和案例，使产品和技术人员能迅速转变为优秀的销售人员。在绩效考核方面，很多公司会将蛋糕过度集中在老产品和老客户上，导致销售人员忽视拓展新市场和新客户，这是不正确的。因为新市场的开发和新客户的拓展需要更多的鼓励和支持。

要点11

销售流程和管理体系应该如何学习和应用华为的经验？

销售流程和管理体系不能直接照搬华为的一套流程（如LTC、APP），而应参考华为的经验，结合自身公司的实际情况进行优化、改造，形成适合自己的销售管理流程体系。每个公司都需要根据产品、客户、文化等因素定制适合自己的管理体系。

要点12

为什么客户360视图在销售管理中非常重要？

没有客户360视图，企业无法有效管理客户和商机。销售过程中的关键节点，如客户培育、产品研发试样、订单确认谈判以及发货后的信息，都应被记录下来，这些数据是进行销售预测的基础，有助于实现高达95%的销售预测准确率，从而更好地掌握未来销售情况。

要点13

如何利用CRM系统实时追踪并管理销售团队的工作流程？

通过CRM系统，实时记录每个销售人员对客户的拜访记录、沟通内容、行动事项等详细信息。员工需在每天拜访客户后，通过系统记录当天的工作情况，以实现销售过程管理的实时化和数据化。这样不仅能够清晰展现每个销售人员的工作量和任务完成情况，还能通过商机管理和销售预测来优化资源配置，提高销售目标达成率。

要点14

在供应链管理中，为什么要做物料库存计划？

物料库存计划是为了确保满足客户需求，特别是在紧急出货时能够及时提供产品。即使安全库存会增加成本，但为了维持良好的客户关系和订单交付，必须在订单交付和客户关系之间找到平衡点，决定合理的库存量。

要点15

计划管理在企业中是如何实现的？

这些计划管理都是通过ERP（企业资源计划）和CRM（客户关系管理）系统来实现的。其中，ERP系统负责对生产和订单进行管理，而CRM则关注合同与交付过程。只有将基础业务如127账目管理好之后，再上其他系统才有意义，否则可能导致信息不一致等问题。

要点16

销售管理中如何设定和达成目标？

销售管理需设定明确的目标，区分老客户订单和新客户订单，并关注每月发货指标达成率以及新单的分析和重点项目的跟踪。此外，还要求销售人员高度依赖系统工作，不允许线下操作，并确保系统能全流程跑通销售业务，输出有效数据支撑的报表。

要点17

在CRM系统上线过程中，供应商验收的标准是什么？

验收标准主要包括三个方面：一是业务流程的全流程跑通，确保系统上线后销售业务顺畅无阻断；二是输出有效数据支撑的报表，前提是流程顺畅且基础数据准确；三是销售人员必须在线上操作，不允许线下操作。

要点18

研发管理中应关注哪些要点及考核标准？

研发管理中关注研发需求的命中率，尤其是新产品研发要实现盈利。考核标准包括老产品的研发改善工艺、降低成本以及新产品的研发能否成功推向市场。此外，还涉及研发主数据管理、研发的安全数据管理、研发协同与器件部管理等多个方面。

要点19

如何做好研发阶段的物料管理？

研发阶段物料管理分为两个层级，首先是物料编码规则制定和物料分类属性描述，由业务单位分配；其次是物料的申请流程管理，包括物料生命周期的导入验证到淘汰的过程。物料归研发部门负责，需要建立跨部门协同的数据管理部门，确保物料数据的准确性和一致性，以支撑整个公司的运营和决策。

要点20

在研发过程中，如何理解并实现良好的工艺流程和供应管理？

良好的工艺流程和供应管理需要在新品导入（NPI）阶段就进行规范设计，包括从工程验证EDT到DDT到PPT等设计模阶段，以及M7之后的制造货物（M货物）管理。研发中应明确设计供应与制造供应的区分，避免混在一起导致品质或管理问题。同时，要关注研发投入的展开，涉及装备企业的同时进行管理和编码工作，如图纸的编码、分类、生命周期、变更流程记录和版本管理等。

要点21

研发过程中如何处理变更以及建立有效的变更闭环？

研发过程中大量变更来源于内部工艺设备或客户的功能品质要求变化。每一次变更都应源于问题（P2），并形成闭环，即以问题为导向的变更管理，确保所有变更能够追溯至源头问题并最终解决。变更流程包括ECR变更申请、通知相关部门、变更实施和最终新版本形成。同时强调，变更管理不应仅限于项目管理，而应贯穿整个业务流程，并做好需求管理和项目计划进度控制。

要点22

如何通过AI技术优化制造业中的数据和业务场景应用？

在制造业中应用AI时，关键在于关注数据和业务场景。数据是AI应用的基础，而业务场景则是AI发挥作用的舞台。企业需建立自己的知识库，通过AI实现大数据分析与深度学习优化工艺控制配方管理等。实施AI应用时，不仅要购买算力和模型服务，更要重视数据积累和场景的结合，因为数据和场景无法从互联网直接获取，只有这样，才能实现真正的AI应用效果。

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