客户背景
本案例为典型集团制造企业的决策支持数字化场景示意。该类企业多工厂数据分散在 ERP、MES、WMS 各系统，决策时数据散、报表慢、看不准，经营决策效率与准确性受限。
业务痛点
- 数据散落在多个系统，出报表要跨部门凑数据，周期长
- 决策靠经验拍板，缺乏数据支撑，风险难预判
- 预测能力弱，产销协同靠月度会议，市场变化反应滞后
- 集团多工厂数据无法横向对比，协同效率低
解决方案
部署工业 IoT 数据中台 + AI 智能决策系统。数据中台汇聚多源数据并治理为统一指标体系，低代码平台搭建经营驾驶舱，AI 模型提供需求预测与智能排产，根因分析自动定位经营异常。
实施效果（典型参考）
- 报表从数天等待变为近实时查看
- 数据整合覆盖率大幅提升
- 需求预测准确率明显提高
- 异常响应时长大幅缩短
客户反馈
现在经营数据一屏掌握，不用等各部门凑报表，决策有数据支撑，对市场变化的反应快多了。
