制造业 LTC 流程痛点剖析​

在制造业，线索到现金（LTC，Lead to Cash）的全流程包含从潜在客户线索的发现、商机培育、销售转化、订单执行到最终收款的一系列复杂环节。传统制造业在这一流程中面临诸多挑战：客户需求的多样性和多变性，使得从海量线索中精准筛选高价值商机困难重重，人工处理效率低下且易出错；订单执行阶段，生产、采购、物流等部门间信息流通不畅形成信息孤岛，导致生产计划调整滞后、物料供应延迟，严重影响交付周期；收款环节则因合同条款复杂、审批流程繁琐，常出现账款回收不及时问题，制约企业资金周转。

graph TD
    A[线索获取] -->|人工筛选效率低|B[商机培育]
    B -->|需求对接不及时|C[销售转化]
    C -->|订单信息传递滞后|D[生产计划]
    D -->|物料信息不透明|E[采购执行]
    E -->|质量管控脱节|F[物流交付]
    F -->|发票审批繁琐|G[收款结算]
    style A fill:#f9f,stroke:#333
    style B fill:#bbf,stroke:#333
    style C fill:#fbf,stroke:#333
    style D fill:#f9f,stroke:#333
    style E fill:#bbf,stroke:#333
    style F fill:#fbf,stroke:#333
    style G fill:#f9f,stroke:#333

钉钉 AI 在制造业 LTC 流程中的关键作用​

钉钉 AI 凭借自然语言处理、数据分析和智能决策能力，为 LTC 流程提供全链路支撑。商机挖掘阶段，通过分析市场数据与客户行为，精准识别优质客户并预测需求趋势；订单处理阶段，自动拆解任务、分配资源，实时监控生产与库存动态；收款环节，智能审核合同风险条款，优化审批路径，加速资金回笼。​

钉钉宜搭在 LTC 流程中的定制化应用​

1. 灵活搭建业务流程​

作为低代码平台，宜搭支持通过拖拽快速构建定制化应用。例如搭建线索管理应用时，销售人员提交客户信息后，系统自动按预设规则分类评级，并分配高优先级线索给对应销售，大幅提升处理效率。​

2. 数据收集与分析​

宜搭表单可收集客户需求、生产数据等信息，通过数据工厂生成可视化报表。如分析销售数据掌握区域产品趋势，依据生产订单数据优化产能配置。​

3. 流程自动化与协同​

借助工作流引擎实现流程自动化。以订单审批为例，提交后系统按金额与信用等级自动流转审批，结果实时通知相关人员，同时与钉钉通讯功能集成，打破部门协作壁垒。​

Teambition 助力 LTC 流程项目化管理​

1. 订单任务拆解与跟踪​

将订单拆解为采购、生产、质检等子任务并分配责任人，通过看板与甘特图可视化进度。例如生产部门更新进度后，采购部门可同步调整物料计划。​

2. 跨部门协作与沟通​

提供统一项目空间，销售、研发、生产等部门共享文件、讨论问题。如新产品研发中，销售反馈的客户需求可实时同步至研发与生产部门，减少信息不对称。​

3. 项目监控与风险预警​

实时跟踪进度偏差、成本超支等指标，设置预警规则后，异常情况自动提醒责任人。如生产滞后时，及时通知项目经理调整计划。​

graph TD
    A[订单创建] --> B[任务拆解]
    B --> C1[采购任务-采购部]
    B --> C2[生产任务-生产部]
    B --> C3[质检任务-质检部]
    B --> C4[物流任务-物流部]
    C1 --> D[物料入库]
    C2 --> E[生产进度更新]
    D & E --> F[质检执行]
    F --> G[物流调度]
    G --> H[客户签收]
    H --> I[任务闭环]
    subgraph Teambition平台
    B;C1;C2;C3;C4;D;E;F;G;
    end
    style subgraph fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff

钉钉 AI 与钉钉宜搭、Teambition 的融合应用实践​

1. 智能订单处理​

融合逻辑：钉钉 AI 识别订单关键信息并填入宜搭表单，结合历史数据判断可行性，异常时自动提醒销售；执行阶段 AI 监控进度，通过宜搭实时反馈客户。​

附：智能订单处理流程图

graph LR
    A[客户提交订单] -->|AI识别产品/数量/交期|B[宜搭订单表单自动填充]
    B --> C{AI可行性判断}
    C -->|可行| D[宜搭工作流启动审批]
    C -->|不可行| E[自动提醒销售沟通客户]
    D --> F[审批通过-同步至Teambition]
    F --> G[AI监控生产/物流进度]
    G -->|宜搭应用| H[客户实时查看进度]
    H --> I[交付完成-自动触发收款流程]
    style C fill:#fff2cc,stroke:#ff9900

2. 基于 AI 的项目优化​

融合逻辑：AI 分析 Teambition 历史项目数据，为新订单提供资源分配建议；执行中 AI 预测风险（如原材料延迟），Teambition 自动调整任务排期。​

附：AI 驱动的项目风险管控流程图​

3. 知识管理与智能客服​

融合逻辑：宜搭搭建知识库存储产品 / 工艺信息，Teambition 项目文档同步至知识库；销售人员通过钉钉 AI 客服检索知识，快速响应客户咨询。​

应用效果与展望​

1. 量化成效​

某重型机械制造企业引入这套方案后，实现：​

• 线索筛选效率提升 60%，高价值商机识别准确率提高 45%​

• 订单审批周期从 7 天缩短至 2 天，交付准时率从 65% 提升至 92%​

• 账款回收周期缩短 30%，资金周转率提升 25%​

2. 未来展望​

随着 AI 技术迭代，将实现三大升级：​

1. 需求预测智能化：结合物联网数据，AI 提前预判客户设备维修需求，推送定制化服务方案​

1. 供应链协同自动化：宜搭与上游供应商系统对接，AI 根据生产进度自动触发采购订单​

1. 项目决策数字化：Teambition 集成数字孪生系统，AI 模拟不同生产方案的成本与周期，辅助决策最优路径

通过钉钉 AI、宜搭与 Teambition 的深度融合，制造业 LTC 流程正从 “被动响应” 转向 “主动服务”，从 “经验驱动” 升级为 “数据驱动”，为企业数字化转型提供坚实支撑。