近幾年國內乘用車市場的持續低迷，加劇了汽車行業競爭的殘酷性。2020年上半年又被突如其來的疫情“撞了一下腰”，不少尾部車企已經淘汰出局。優勝劣汰，強者恒強是未來汽車行業可預見的格局和趨勢。雖然下半年國內市場逐步回暖，但對于活下來的企業來說，形勢依然嚴峻，考驗仍在繼續。

這時，許多企業將目光轉向新技術的引入和應用。不少車企已經有意識地運用大數據技術，將產品和技術優勢發揮到最大化。尤其在營銷和服務領域，這種變革尤為明顯，例如銷售線索精準度的提升、購車相關環節的個性化服務、售后服務環節的效率提升，都得益于此。

相對而言，在制造領域的變革卻十分有限，即便是曾經刮起的工業4.0風潮，也并未讓中國汽車工業有實質性的進步。

國內頭部整車企業在制造和供應鏈領域的數字化探索和實踐，總結下來都集中在兩個大領域：一是生產工藝優化。中國作為制造業大國，在設備使用上積累了海量的生產數據，為改進設備使用和工藝優化提供了非常好的基礎。

二是交付效率提升。圍繞訂單的交付體系是一個牽一發而動全身的龐大協同機構，與之相關的市場評估、需求預測、整車備庫策略、生產協同、供應商協同、訂單交付管理等任何一個環節出現問題，隨之而來的就是生產成本增加、訂單交付周期長、成品車庫齡增加等連鎖反應，其深層原因是，企業信息系統架構的不合理導致部門協同不暢通。

汽車制造業作為傳統制造業的明珠，是典型的金字塔架構，這種層層上報的溝通機制，看起來四平八穩，運作規范，實際上，人為地將組織運作流程切斷會產生許多問題。

“除非破釜沉舟，通過數字化技術進行生產組織機構的改革，賦予企業各部門統一的業務視圖和全局優化的決策能力，才能最大化地降低企業成本，提升核心競爭力。”

首先，部門林立，“部門墻”深厚，加上越來越流于形式的績效考核，各部門往往以自保為先，掩蓋問題，溝通成本和協作內耗驚人。

其次，組織架構中的任何一個個體都由于視野受限和信息獲取不足，很難產出對企業來說最好的行動方案，長期累積就會導致企業運營的低效。

最后，層層架構衍生出來大大小小的領導，層層疊疊的報告和數據，以及日益頻繁的會議。在這種情況下，流程關鍵節點的執行人員，很難第一時間響應客戶，只能徒生“船大難掉頭”的悲嘆。

企業需要一個強大的“決策核心”，它能夠精確掌握當前企業和環境的所有信息，站在企業整體收益的角度去考量問題，形成最優的解決方案，并跟蹤各個組織的執行情況。

顯然，沒有一個人有這樣的精力和能力，但借助大數據技術可以實現。數策的OTD數字化中臺已經擁有成功的落地實踐，所以我們這里來向大家介紹它的四個核心部分。

整車需求評估中心

需求預測是企業高度重視的工作，但單純的需求預測對組織其實并沒有作用。

簡單地對銷售歷史數據進行匯總，對其趨勢、季節性做出技術判斷，給出的估計量并不能幫助企業形成策略。對企業更有價值的是，在知道“基礎數量”的情況下，采取各種“行動”后的效果評估。

比如，降價是不是會提升銷售預期，提升多少（一個事實是，幾乎50%以上的車型降價對促進銷量幾乎沒有作用）；車展對短期銷量會有多少促進；在某渠道投放廣告對銷量有無顯著影響等。

總之，需求評估的核心不是告訴我們能賣多少，而是幫助我們發現做哪些事才能更好地達成銷量目標。

OTD數字化中臺的工作重心之一就是構建企業營銷知識庫。通常企業沒有格式化的營銷行為數據，需要依賴文本挖掘技術對積累的工作文件、日志，甚至是一些報導材料中提取對應的活動類型、投入、影響范圍等關鍵內容。

依托營銷知識庫，利用神經網絡模型關聯營銷活動和整車銷量之間的量化關系，可以實現整車銷量場景分析，幫助企業構造大致的營銷策略框架，并評估銷售目標的完成周期等。

同時，銷量跟蹤可及時發現異常銷售渠道，根據實際的銷售進度，實現模型迭代，優化營銷策略，形成工作閉環。

備庫策略優化

中國汽車經銷商庫存預警指數長期在60%左右徘徊，成品車庫存壓力一直是久治不愈的心病。作為整車生態中綜合能力最強的主機廠，在處理庫存問題時有更多的管理選擇，比如是自己持有庫存，還是配額商務政策把庫存推向終端？是選擇持有成品還是持有零件？又甚至是連零件也不做儲備，待客戶出現時再組織供應鏈。

但選擇太多有時也令人頭疼，因為做出最優選擇除了要掌握非常廣域的信息以外，還需要有企業統一的成本、價值量化標準，而后者在部門分工明晰的主機廠中很難達成統一。

要解決這個問題，首先要搭建適合企業組織機構和供應鏈特點的成本模型，以此作為所有決策的基礎。模型搭建后，可根據每年的財務數據更新迭代，不斷提高模型精確度。

其次，根據需求評估的結果和整個管道的庫存情況，決定備庫計劃和必要的成品調撥計劃，對于部分成本分線較高的車型采取備料或按單生產的備庫策略，使得管道庫存分布可以更好地服務于需求評估。

最后，根據生產部門的人員、設備以及供應商的能力等信息，下達備庫訂單。隨著整個步驟交替展開，可以將成品庫存控制在合理的范圍。

高級計劃與排程

APS的概念在業內存在已久，但其成效卻遠不如預期。通過多年的項目經驗總結，我們發現，雖然運籌規劃的算法模型在APS中非常重要，也有相當高的技術門檻，但決定APS系統是否能夠發揮作用的關鍵在于是否符合企業組織機構的流程設計，以及使用的便利性。

我們曾為一些客戶優化他們的APS系統，幫助業務部門擺脫那幾百個復雜參數帶來的困擾。總之，APS在設計上遵從“大道至簡”原則才能真正促進業務的提升。

訂單管理中臺

國內乘用車市場對產品和服務的追求，促使整車市場更加細分，產品生命周期更短，同時單品產量更小。而目前整車訂單管理方面，大多仍采用批次管理的方案，這使得供需之間的信息關聯非常模糊，對于特定訂單的即時跟蹤能力非常弱。

傳統上，我們只能在成品車總裝下線入到成品庫后才能明確地跟蹤到訂單的交付過程，而車輛在計劃階段和生產過程中的狀態基本是空白或者混亂的。在談及訂單交付的時候，我們容易進入到一味追求快的誤區，某種程度上，可控和可預期是交付能力更重要的特性。

我們在OTD數字化中臺實踐中發現，采用一車一單據（訂單、工單）的管理單元能夠更好地實現訂單交付跟蹤，從生產計劃階段一直到成品車下線，貫穿整車全生產周期。

同時，除了傳統的庫存車資源匹配外，還增加了線上、計劃中等狀態的匹配能力，配合APS系統還可以做計劃插入和計劃提前等操作，進一步增強訂單交付的可控性。

我們看到，中國汽車行業的競爭已經白熱化，整車利潤早已經被擠壓到一個相當低的水平。雖然眾多車企已經開始從傳統的制造商向服務商轉變，新業務也許會為企業帶來更多的利潤空間，但畢竟才剛剛起步。

不同于涉足汽車生態圈的輕資產互聯網公司，傳統車企背負著制造環節產生的巨額成本，其龐大的組織產生的管理損耗也是客觀存在的。

除非破釜沉舟，通過數字化技術進行生產組織機構的改革，賦予企業各部門統一的業務視圖和全局優化的決策能力，才能最大化地降低企業成本，提升核心競爭力。

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