至顶网CIO与应用频道 03月08日 北京消息:近日,IBM全球企业咨询服务部和魅族科技有限公司(以下简称“魅族”)联合宣布,由IBM为魅族规划、设计的全新S&OP(销售与运营规划流程)运营体系已正式上线并投入使用。新的体系对需求计划、产销协同以及供应计划进行了深度调优,使产销存达到合理平衡。自去年7月上线以来,该体系已经为魅族节省了3-4亿元的运营成本,为其实现“精简、高效、低成本运营”的经营理念提供了准确、高效、快速的决策平台。
魅族成立于2003年,是一家专注于智能手机等多媒体终端研发与设计的高科技企业。作为国内多媒体终端行业的知名品牌,魅族立足中高端市场,一直致力于向消费者提供国际一流性能和品质的电子产品。2017年,魅族全年总出货量近1681万台,销售额破200亿元。秉持着“追求源于热爱”的创业初衷,魅族更是将打造“千亿级企业”作为公司的全新战略目标。
随着5G、全面屏以及屏下指纹识别等新技术不断出现,手机市场的竞争愈演愈烈。在内外因素的共同驱动下,魅族决定全面升级自己的供应链管理体系,打造更加高效的产销协同与供需能力,以应对复杂多变的市场竞争,为实现战略目标奠定良好的基础。
在全球供应链咨询服务等领域拥有丰富的经验和实践。IBM在全球供应链领域有着从技术到实践的丰富经验,对电子制造行业、相关发展趋势以及关键成功要素有着深刻理解,自身的供应链转型历程也可以为客户提供实践经验和参考标杆。这些因素成为魅族选择IBM最主要的原因。
双方自2017年3月开始项目合作,花费近5个月的时间携手完成了共计三个阶段的工作。在前两个阶段,IBM通过访谈与调研等形式,对魅族所处行业与业务进行了细致的分析和梳理,并基于对魅族战略及运营目标的理解,对其产销存计划体系现状做出了评估。
评估结果显示,在需求端,魅族缺少与前端市场需求及时对接的通道,销售渠道无法参与需求计划管理,缺少完善的计划管理闭环,因此需求预测准确率偏低,无法较好的指导生产计划排程及物料备货;在供应端,由于缺少良好的产销协同,魅族后端整体交付水平较弱,产销协同计划达成率低,难以满足市场的需求。此外,各职能部门各司其职,缺少整体计划的运作视角,缺少对需求管理、计划管理、物料管理等重要业务过程的评价指标,也是魅族在运营管理中存在的问题。
针对这些问题,IBM以贯通魅族需求、产销协同与供应为重点,规划和设计了完整的S&OP运营体系,具体包括:
新的S&OP运营体系通过强化跨部门协同提升了需求计划准确率,保障物料准时供应,同时与外部客户和供应商建立协同,从而使魅族整体的运营效率与收益大幅提升。通过改用DOS(库存天数)管控机制,全面优化了计划制定的流程。对比项目前后,库存周转天数减少了4天,需求预测准确率提升8%。此外,在销售计划满足率提升了8%,关键物料交货达成率提升10%。
魅族科技供应链高级总监、魅族S&OP运营负责人杨岩
魅族科技供应链高级总监、魅族S&OP运营负责人杨岩表示:“魅族希望打造精简、高效、低成本的运营体系,更快地响应市场变化。IBM拥有丰富的行业经验、资深的行业数据积累,以及专业的咨询团队,为魅族量身打造的S&OP运营体系让魅族的资源调配达到最优化,对魅族业务的中长期发展提供了有效支撑。”
IBM全球咨询服务部副合伙人、采购与供应链业务负责人何畏表示:“IBM在供应链领域拥有从技术到实践卓越的领导力。我们期待与中国更多的制造业企业合作通过供应链进一步提升企业的核心竞争力。”
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。