 中小企业数字化转型赋能平台 |
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案例1：南通烟滤嘴有限责任公司，隶属江苏中烟，是我国烟草行业最早从事烟用滤嘴专业研发和生产的企业。近年来，随着“十四五”行业数字化转型战略深入推进，公司在财务管理方面暴露出系统老化、数据割裂、业财分离等一系列痛点，亟需借助外部咨询力量推动财务职能的系统性升级与智能化转型。
诊断发现，公司原有U8核算系统已运行超十年，存在数据无法实时共享、异构系统接口不统一、凭证重复录入、手工操作频繁等问题，严重制约财务效率和数据质量。同时，预算、资金、报销等多个模块依赖江苏中烟平台，但与本地系统未完全打通，导致业务数据断裂，影响经营决策的时效性和精度。此外，合同管理、税务处理、成本计算等模块也存在流程不规范、自动化程度低、缺乏预警能力等短板。
为破解上述难题，公司提出建设“业财税资档一体化”财务数字化平台，打造统一部署、横向集成、纵向贯通的数字化体系。项目建设内容包括九大核心系统：财务核算、全面预算、资金管理、费用控制、税务管理、合同管理、决策分析、电子档案和定额成本核算。围绕“精准、实时、共享、高效”目标，重构财务系统架构，构建多维数据模型，全面实现业务、财务、税务、档案数据的集成与联动。
在技术方案方面，项目采用“统一平台+模块化集成”模式，构建核心财务主数据平台，打通U8、NCC及本地OA、MES等系统，实现财务与业务全流程协同。通过银企直联、OCR智能识别、数据穿透建模、智能预警、移动端操作等数字技术，提升系统智能化水平和用户体验。同时，结合江苏中烟已有平台资源，开展接口集成与数据标准化建设，推动财务流程、业务规则、数据逻辑全面统一。
目前，项目已完成数字化蓝图设计，分三阶段实施：2024–2026年为标准化建设期，聚焦核算、预算、报表等核心系统标准统一和系统集成；2027年进入自动化一体化阶段，实现成本分析自动穿透、税务一键申报、智能对账等功能；2028年将迈入平台化阶段，构建智能化风险控制与大数据分析模型，支撑企业战略决策与价值创造。
该项目实施后，企业财务职能从“核算型”向“管理型”“价值型”转型，财务部门实现由“后端反映”向“前端驱动”升级。财务数据实现实时共享，业务流、资金流、信息流深度融合，流程效率显著提升，财务数据为企业经营提供了可穿透、可追溯、可决策的支撑能力，支撑企业迈向高质量数字化管理新阶段。
案例2：湖南中烟工业有限责任公司常德卷烟厂数字化推动生产全要素管理项目
一、痛点问题
1. 生产计划方面：排产系统处理流程复杂，以人工线下操作为主，缺乏自动排产功能，稳定性和准确性不足；可扩展性较差，无法及时响应计划调整；数据运用不通畅，无法实现预排产。
2. 过程管控方面：过程物料信息无法实时查询，部分数据缺失、信息滞后、权限不清晰；异常情况不能及时推送预警；分段式生产线的生产起止时间与动能供应信息联动不足，数据需人工沟通传递。
3. 生产绩效评价方面：未实现精细化建模分析，统计规则单一；采集内容不足，导出报表逻辑少；数据应用问题多，数据结构混乱，无法为绩效评价等提供有效支撑。
4. 生产视频监控方面：现场视频监控仅能监控，不能对违规行为进行分析和提示；生产要素编码信息与视频监控未关联，制约管理改进；可视化集成显示不能充分满足生产管控需求，设备故障情况展示不足，无实时预警功能。
5. 生产现场管控方面：现场管控精细度和过程信息不足，无法提示责任方和促进改进；现场问题分类不清晰，未建模分析；视频监控缺乏规范，功能未实现；大现场及标杆机台数据无法输出统一报表，影响巡检工作。
二、建设内容
1. 完善生产系统集控：优化MES系统功能，强化计划管理、过程管控和绩效评价模块，实现生产计划的自动排产和快速调整，提升过程信息的实时性和准确性，完善绩效评价的精细化建模和数据采集。
2. 升级生产视频监控：增强视频监控的分析和预警功能，实现生产要素编码信息与视频监控的关联，优化可视化集成显示，清晰展示关键数据和设备故障情况，添加实时预警推送功能。
3. 强化生产现场管控：提升现场管控精细度，明确责任方，建立问题分类分级和建模分析机制；规范视频监控的范围、路径等，实现视频抓拍及记录功能；实现大现场及标杆机台数据的统一报表输出。
4. 构建要素编码体系：设计生产现场管理要素的编码系统，涵盖人员、物料、设备等要素及相关问题，形成“生产全要素+要素问题+问题解决路径”三维模型。
三、采取的技术方案
1. 数据治理技术：对生产过程中的各类数据进行规范和管理，确保数据的完整性、准确性和及时性，为生产计划、过程管控等提供可靠数据支撑。
2. 数据分析与挖掘技术：运用该技术对生产数据进行深入分析，挖掘潜在问题和规律，为生产计划调整、绩效评价、异常预警等提供决策支持。
3. 人工智能技术：实现视频监控对违规行为的自动识别和分析，以及生产异常情况的智能预警和推送。
4. 数字孪生与动态仿真技术：逐步实现车间生产仿真，优化生产流程和资源配置。
5. 编码技术：设计分体式结构的要素编码体系，采用字母和数字结合的方式，对生产现场管理要素及问题进行编码，便于数据的统计、分析和应用。
四、实施成效
1. 数据层：建立了《生产全要素管理目录》，识别出36项管理要素，实现了跨部门、跨班组的信息共享，为要素编码及应用提供了数据支撑。
2. 逻辑层：建立了“生产全要素+要素问题+问题解决路径”三维模型，并转化为要素编码，解决了状态数据到问题解决模型的路径问题。
3. 应用层：要素编码广泛应用于“人机料法环信测”生产全要素管理，便于生产管理人员进行检索、统计和分析，形成管理闭环，提升了生产现场管控水平。
4. 规范层：制定了《要素编码规则技术方案》和生产要素编码应用方案，为要素编码的实施和应用提供了标准规范。
5. 整体效益：通过“三位一体”（生产系统集控、生产视频监控、生产过程管控）的深化应用，解决了生产过程中的诸多痛点问题，提高了生产效率、产品质量和管理水平，为打造智慧产线和智慧工厂奠定了基础。
案例3：云南省烟草公司德宏州公司物流碳中和数字化管理项目案例简要说明
为贯彻国家烟草专卖局关于“双碳”工作的战略部署，响应《烟草行业碳达峰、碳中和实施意见》与云南烟草商业绿色物流体系建设试行方案，云南省烟草公司德宏州公司启动了“2024年物流碳中和管理分析与运用综合服务项目”。项目由北京国研趋势科技有限公司承接实施，致力于构建可采、可算、可视、可控的碳中和数字化管理体系。
一、企业痛点问题
项目启动前，德宏州公司物流环节碳排放数据来源零散，采集方式落后，无法实现对仓储、分拣、配送等环节碳排放的统一采集、智能分析与过程管控，主要问题包括：
数据采集粒度不足，难以反映作业全过程排放实况；
缺乏预警分析机制，碳排放超标无法实时识别；
碳核算逻辑复杂，用户难以理解与自主使用；
用电、油耗、作业行为等关键碳因子未纳入统一平台，导致数据孤岛严重；
缺乏面向实际管理需求的绿色指标可视化呈现与趋势判断支撑。
二、建设内容与实施重点
项目围绕“碳数据采集—核算分析—预警决策—知识支撑”四大功能模块开展系统建设，主要建设内容包括：
碳排放数据采集和归集：实现对仓储、分拣、配送等环节涉及的能耗与碳源（如化石燃料、用电、水耗、通勤、设备、包装材料等）的多维数据自动采集，打通AGV、OBD、温湿度、空气质量等物联网设备接口，构建完整的数据汇采网络。
碳中和预警分析系统：在平台内增加碳排放异常识别与预警模块，支持用户自定义阈值设定，并通过时间维度进行对比分析，辅助用户精准发现碳超标节点，实现目标差异化管理。
绿色物流大数据分析与可视化应用：整合三维园区建模与作业数据可视化，形成能耗趋势、排放强度、作业效率等绿色指标的分析模型，并通过移动端实现可视化呈现与移动查询。
碳中和知识库构建：建立包含碳因子、核算方法、节能案例等内容的结构化知识库，为日常运维和培训提供智能支撑，并探索AI模型在碳数据解读中的集成应用。
物流园区电能数据智能采集：在关键作业区域部署电能监测设备，实现对不同作业区段和环节用电情况的实时采集与系统对接。
三、技术方案与创新特色
平台以“数据驱动+场景感知+智能分析”为核心架构，采用以下技术方案：
运用RPA与API混合接口机制，优化原有数据采集方式，实现与智慧物流系统和慧彩平台的高效集成；
引入NB-IoT设备、电表箱和互感器等硬件，构建覆盖多类型能源使用的全链条物联感知体系；
利用大数据建模分析各业务环节单箱能耗与碳排放，支持线路、班组、环节多维对比，辅助节能决策；
支持3D模型叠加绿色指标，实现“可视化园区碳足迹地图”，助力直观识别高耗能区域；
积极推进AI技术在碳中和知识推理与预警建议中的应用创新。
四、实施成效
实现碳排放多源数据采集平台上线，支持日常数据自动汇聚与上报；
建立初步预警分析模型并部署报告导出功能；
优化系统界面与交互体验，完成3D可视化与部分移动端看板开发；
成功构建碳中和知识库，并探讨AI能力嵌入式集成；
电表采集系统部署完成，覆盖主要作业场所并实现数据对接。
项目在“双碳”背景下推动了德宏州烟草物流数字化绿色转型，提升了管理效能、数据透明度和应对碳达峰政策的能力，为全省绿色物流体系建设提供了样板经验。
