数据孤岛严重
研发PLM、生产MES、销售DMS、售后CRM各自独立运行，数据标准不统一。
汽车行业解决方案
覆盖研产供销全价值链，构建统一数据底座与业务协同平台，助力车企实现智能制造与数字化转型。
Industry Background
行业背景
中国汽车产业正经历从制造到智造的深刻变革。新能源汽车渗透率突破 50%，智能网联技术加速迭代，消费者对个性化定制和全生命周期服务的需求持续攀升。
Pain Points
汽车企业面临的核心挑战
供应链协同困难
零部件供应商层级多、信息化水平参差不齐。
经营决策缺乏依据
集团层面缺少统一的经营数据视图。
用户体验割裂
线上线索与线下门店体验不连贯。
Why Digital + AI
为什么需要数字化 + AI？
转型判断
传统信息化系统解决了流程线上化的问题，但无法解决智能化决策与自动化执行。
业务压力
市场竞争加剧，传统信息化开始触及效率瓶颈。
数字化底座
先打通数据、流程和组织协同，形成统一经营视图。
AI 加速
在统一底座上叠加预测、辅助决策和自动化执行能力。
Before & After
业务现状 vs 数字化后
业务维度
当前状态
数字化后
订单交付周期
平均 35-45 天
缩短至 18-25 天
供应链响应速度
异常发生后 24-48 小时才能感知
实时预警，响应时间缩短至 2 小时内
数据报表产出
各业务线手工汇总
T+0 实时看板
客户服务效率
客户问题需跨部门协调
AI 辅助坐席，80% 常见问题秒级响应
质量追溯能力
追溯周期 1-2 周
全链路数字化追溯，秒级定位
经销商协同
政策传达靠邮件和电话
数字化渠道管理平台
Solution
端到端业务流程方案
流程总览
从客户触点出发，贯穿营销、研发、制造、交付、服务全链路
客户触点
线索管理
智能营销
配置选车
在线下单
协同研发
需求分析
BOM管理
设计协同
变更追溯
智慧制造
智能排程
物料拉动
质量检测
设备运维
敏捷交付
物流调度
PDI检测
交车管理
满意度回访
用户运营
车联服务
主动维保
二手车
再营销
Implementation
项目怎么落地
Phase 1
业务诊断与蓝图规划
2-3 周
深入调研现有业务流程、系统现状和数据质量，输出数字化蓝图。
Phase 2
数据底座搭建
4-6 周
统一数据标准，打通核心业务系统数据接口，构建企业级数据湖。
Phase 3
核心场景试点
6-8 周
选取 1-2 个高价值场景先行落地，跑通数据链路与业务流程闭环。
Phase 4
全面推广与优化
8-12 周
基于试点经验复制推广，持续优化算法模型与业务流程。
ROI
预期项目收益
缩短 35-50%
订单交付周期
降低 15-25%
运营成本
提升 20-30%
库存周转
NPS 提升 15+
客户满意度
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