制造业

中国作为制造业大国，在许多产品的产量上占据世界领先地位。然而，在当今国际竞争中，企业之间的竞争已不再局限于产品本身，而是上升到产业链的竞争。 以芭比娃娃为例，中国制造的芭比娃娃成本仅为1美元，但在美国沃尔玛的零售价却高达9.99美元。这表明在国际分工体系中，中国被分配到附加值最低、资源浪费严重、环境污染较大、劳动剥削严重的制造环节。而其他高附加值的环节，如产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，则主要被欧美国家掌控。 中国拥有大量优秀大学毕业生，但失业率却居高不下。这是因为在产业链的六大环节中，真正需要大学生的是产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，而不是制造环节。 中国企业必须意识到，产业链竞争的核心在于掌握高附加值环节。只有通过产业升级，提升自身在产业链中的地位，才能在国际竞争中占据优势。

Oracle EBS核心功能（制造业）包括多个关键模块，支持制造流程的各个环节。

挖掘数据金矿：释放制造业中的大数据价值 制造业正在经历一场数据驱动的革命。海量数据的积累为企业提供了前所未有的洞察力和优化机会。通过有效挖掘和分析这些数据，制造商可以实现： 提升效率，降低成本： 数据分析可以识别生产瓶颈、优化流程，从而提高效率并降低运营成本。 增强产品质量： 通过分析生产数据，企业可以识别缺陷模式，优化产品设计，并实施更有效的质量控制措施。 预测性维护： 数据分析可以预测设备故障，从而实现从被动维修到主动维护的转变，减少停机时间并降低维护成本。 开发新产品和服务： 通过分析客户数据和市场趋势，制造商可以开发更符合市场需求的新产品和服务。 增强供应链韧性： 数据分析可以帮助企业预测供应链中断，优化库存管理，并增强供应链的整体韧性。 为了充分释放大数据在制造业中的价值，企业需要构建强大的数据基础设施，采用先进的数据分析技术，并培养数据驱动文化。

驱动制造业腾飞：数据与数字化的双引擎 构建坚实的数据基石 数据体系蓝图： 从数据采集、存储、处理到分析与应用，构建覆盖全流程的数据架构。 数据治理策略： 确保数据质量、安全和合规性，建立数据标准和规范。 数据平台搭建： 选择合适的技术平台，实现数据的整合、管理和应用。 数字化转型，运营升级 智能制造： 应用物联网、人工智能等技术，优化生产流程，提高效率和质量。 供应链协同： 建立数字化供应链平台，实现供应链上下游的协同和可视化。 客户关系管理： 通过数据分析洞察客户需求，提供个性化的产品和服务。 营销策略优化： 利用数据分析进行精准营销，提高营销效率和投资回报率。 数据赋能，洞察价值 数据分析与可视化： 将数据转化为可操作的洞察，支持决策和运营优化。 预测与预警： 利用数据模型预测未来趋势，提前预警潜在风险。 商业智能： 构建商业智能平台，提供全面的业务数据分析和报告。 迈向智能制造，释放增长潜能 通过数据驱动和数字化运营，制造企业可以实现降本增效、提升产品质量、优化客户体验，并在市场竞争中获得优势，实现可持续增长。

市场竞争加剧使企业创新活动迫在眉睫。装备制造业技术含量不足，总体竞争力差。研究企业创新战略和创新绩效有利于提高企业创新管理水平。文章利用146家装备制造业上市公司数据，通过描述性统计分析、相关性分析、多元线性回归分析和Logistic回归模型研究高管团队异质性、企业创新战略选择和企业创新绩效的关系。结果显示，高管团队年龄和任期异质性与自主创新战略显著正相关；年龄异质性与企业创新绩效显著正相关，教育水平异质性与企业创新绩效显著负相关；创新战略选择与创新绩效正相关关系不显著，但自主创新和合作创新均对创新绩效有促进作用。此研究为装备制造业上市公司高管团队组建和管理提供依据，为企业创新活动开展提供借鉴。

中国作为制造业大国，正面临制造业升级转型的挑战。工业1.0、2.0、3.0并存的局面下，企业急需借助工业大数据来实现智能化升级。本方案通过县市级雪亮工程的整体规划，为中国制造业的弯道超车提供技术支持和战略指导。

内业整理流程：1. 底图下发2. 工作底图制作3. 资料规范化整理4. 城镇村范围划定5. 相关数据叠加6. 内业数据判绘7. 内业整理建库8. 报表汇总9. 标准成果导出 数据收集流程：1. 调查资料收集2. 地方核实补充3. 地方收集4. 外业调查/举证5. 互联网+举证6. 数据质检 数据库建设流程：1. 成果完整性检查2. 矢量数据检查3. 汇总表格检查4. 成果汇总5. 调查成果汇总6. 影像数据7. 县级行政辖区8. 土地变更调查数据库9. 不一致图斑

希望了解关于Oracle_ERP的内容？这里详细介绍了流程制造、采购和库存管理等关键信息。随着企业技术的发展，Oracle_ERP在各个行业中发挥着重要作用。

整体用户包括正常用户和预警用户，细分为高价值和低价值用户。预警用户按价值高、中、低进行分级，同时根据离网倾向和协议到期月份进行分层和分期。用户预警分为高预警、中预警、低预警和无预警。协议捆绑用户根据剩余期限划分为≤3个月和>3个月。共计27个基础分组，实际应用中可选择部分内容或整合部分分组。用户细分建议依据具体需求进行调整。

近年来，数据挖掘技术在餐饮业内得到广泛应用，特别是在优化商品摆放、进货策略等方面，展示了显著的效果。这些技术不仅帮助餐饮业主提升了经营效率，还为顾客提供了更好的消费体验。