用友网络科技

在工业4.0浪潮推动下，制造业正从规模驱动向质量效益驱动转型，传统生产管理中数据割裂、质量管控滞后、设备运维被动等痛点，成为制约企业升级的关键瓶颈。

围绕生产、质量、设备三大核心环节，用友BIP构建的生产分析助理、质量分析助理、资产维修智能助理、资产健康诊断助理，以数据为纽带、以AI为引擎，推动生产运营、质量管控、设备运维模式升级，构建高效、精准、韧性的智能制造新生态。

用友BIP生产分析助理是一个聚焦于对计划、生产业务数据进行整合分析，以“数据+算法+业务场景“为核心的AI驱动的智能助理，定位制造企业智能化升级的”数字大脑“，全方位助力企业构建以数据为核心的敏捷型智能制造生态。

数据整合与分析：能够能快速整合大量生产订单数据，进行实时订单进度追踪，异常订单预警，定位生产瓶颈。同时，运用专业分析方法从数据中挖掘关键信息，分析计划与生产执行的相关问题，如发现产品逾期、质量风险点、物料短缺、订单延期风险等，帮助用户做计划与生产执行的数据分析和辅助决策。

智能预警与溯源能力：能够秒级锁定逾期订单TOP10及关联产品，自动标注根本原因；自动聚类高报废率产品，钻取分析关键原因；实时掌握物料短缺状态，通过对短缺物料进行归因分析，及时定位问题原因，通过对订单进行模拟分析，预测最早可行交期，提高订单按时交付率。

决策支持与质量管控：深度分析报告内容，揭示生产加工过程问题根源和趋势，帮助管理者针对生产过程改进策略、资源分配方案等；通过追溯明确质量问题责任，督促生产环节规范操作；同时监控生产过程质量波动，及时预警并纠正，稳定产品质量；提供可视化的计划与生产数据的展示，辅助计划人员及时发现风险订单、短缺物料，确保生产过程持续稳定，缩短决策周期。

灵活问答与知识共享：对生产管理数据灵活问答，随时获取所需生产信息，通过问答过程实现生产知识共享，提升整体生产管理意识和业务水平

质量是制造业的生命线。用友BIP质量分析助理以“全面质量管控精准产品追溯”为核心，构建了全链条质量管控体系。

全面质量分析与报告：可提供整体检验或不同检验类型的日报、周报、月报展示与深度分析，揭示质量问题根源和趋势，帮助管理者针对性制定质量改进策略、资源分配方案等，提升决策科学性和准确性。

产品追溯与质量管控：基于批次/序列号实现产品正逆向精准追溯。出现质量问题时可快速定位产品生产环节、原材料来源等；通过追溯明确质量问题责任，督促生产环节规范操作，加强过程管控。

统计过程控制（SPC）：通过计数型和计量型数据处理，计算过程能力等指标，评估生产过程稳定性和能力，判断是否处于受控状态。依据SPC分析结果提前发现质量趋势变化，采取预防措施避免质量问题发生，减少废品和返工，降低成本。

生产设备作为制造业的核心资产，其运行状态直接影响生产连续性与稳定性。用友BIP资产维修智能助理与资产健康诊断助理形成“维修+维护”的设备管理闭环，实现资产全生命周期的智能化管控。

资产维修智能助理依托于企业内部积累的维修知识库、历史故障记录、维修档案，以及大模型的社会级数据资源，为企业的设备维修管理团队提供强有力的工作辅助支持。

它能够在设备故障发生时，迅速进行故障原因的深度分析，并智能推荐最优维修方案，从而显著缩短维修策划时间，提升故障处理的整体效率，有效减轻设备故障对生产运行的影响。此外，它还能自动化生成故障总结报告，进一步助力设备维修团队提升工作效率。

资产健康诊断助理面向设备制造商、运营商的设备运行管理人员，提供针对运行记录、故障记录、维修工单业务数据的多维度问数场景，生成图表直观展示数据分布或趋势，进而基于数据洞察能力，可综合分析指定资产类别或资产的运行/保养数据，总结数据特点、识别关键问题并提供优化方案。

在设备保养维护方面，资产健康诊断助理基于养护周期优化能力，分析现有的养护周期是否合理，制订更优化的设备养护周期；同时，智能体具备故障预测能力，根据设备的劣化趋势分析，预测设备剩余使用寿命，并生成工单进行故障预处理，帮助资产密集型企业在保障安全的情况下，提高设备可靠性，降低维护成本。

从生产流程的智能调度到质量管控的精准防控，再到设备资产的全生命周期管理，四大智能体以数据打破制造各环节的信息壁垒，通过AI算法实现管理决策的智能化与精细化，不仅帮助企业降低生产成本、提升生产效率与产品质量，更增强了制造业的市场响应能力与核心竞争力。

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

电子书下载