大家都知道，2023年中國已經超越了日本、德國，加冕汽車之王，出口量全球第一，在520多萬輛的出口車中，新能源汽車就占了120萬輛，而且直接導致蘋果宣布放棄造車計劃，奔馳、福特、奧迪這些老牌車企也都選擇了推遲和放棄電動化目標，這就是新質生產力爆發出來的強大威力。

新質生產力是什么？

兩會之際央媒密集發聲，加快發展新質生產力，新質生產力這個概念大家聽得懂，但是含義是什么弄不清楚，下面帶大家用1分鐘的時間看懂什么是新質生產力。

要了解新質生產力，先要了解生產力這個概念，生產力分為三點：一是勞動者，就是干活的人；二是生產資料，簡單說就是勞動工具、技術技能；三是勞動成果，就是通過勞動生產出來的東西。那么，新質生產力的新又指的是什么？質量、性質、本質的質有了一個新的創新轉變及提升。

我們用家具行業來舉例子就很好理解。開一家家具廠需要資金、廠房、人力、木材、油漆等生產要素。那么根據新質生產力，我們來看一下家具企業應該具備哪些新質生產力的要素。

 廠房設備屬于生產資料，有沒有進行生產工藝的改進、采用數字化的生產流程，實現產業數字化呢？

人工作為勞動者，有沒有創新意識？能否熟練掌握新的生產工具？比如3D打印、大數據制圖、數控機床操作等等。

木材和油漆，這些都是勞動對象，這些原材料又是否符合環保標準呢？能不能實現綠色循環回收再利用呢？

如果都通過我們的管理平臺把他們具象化、數字化，就能夠讓決策者能夠第一時間可視化的看到這些數據，進行下一步的優化和升級。工業技術創新和改造以及循環再利用可持續發展，就構成了新質生產力基本標準和內在要求。說到底新質生產力就是要以科技創新為主，以大數據、云計算、人工智能等新型互聯網技術為主要資源手段，實現生產方式、生產要素資源的重組，而且融入到社會經濟發展全部過程和全部領域。這樣，就徹底擺脫了過去40年高速高速發展階段的傳統粗放式增長，甚至可以完全顛覆人們對Made In China的認知，徹底擺脫在全球產業鏈的中低端位置。

以數智化為基因的新質生產力，助力新能源汽車產業突破發展瓶頸

隨著新能源汽車產業的快速發展，管理難點也逐步顯現，亟需數智化手段來解決。管理的難點主要體現在以下幾個方面，讓我們看看新質生產力能為產業帶來怎樣的變化呢。

 01產品種類多樣化、標準不統一

新能源汽車產品及零部件種類繁多，技術要求高，這導致在標準統一、質量控制等方面的管理面臨挑戰。此外，不同車型之間的技術差異也增加了管理的復雜性。

此外，由于新能源汽車產業產品小批量、種類繁多的特點，要快速適應客戶需求，有時甚至是按訂單生產制造，要保證生產線持續的生產狀態，因此切換生產的頻率比較高。

通過用友U9 cloud平臺，集成產品開發實現管理變革，通過規范化、標準化的管理流程體系輕松做到跨部門、跨組織的協同研發與生產，實現產品的全生命周期的管理。

通過用友U9 cloud網絡化協同，打通市場與研發、市場與供應鏈、研發與供應鏈等，構建敏捷計劃體系，打造出敏捷柔性的供需鏈。

同時，基于U9 cloud平臺，將MES以及CRM訂單系統等進行集成整合，提供對智能設備的支持，支持企業構建智能化生產管理體系，保證了根據市場的需求、保質、適量、準時的產品生產。

質量控制同樣也不能放松，使用U9 cloud生產訂單工序級任務單，滿足車間工作任務分派及工作成果匯報的管理要求，并配合質量管理模塊，觸發工序質檢流程，完整記錄檢驗數據、分析質量數據、控制業務流程、提高產品的質量。系統為企業提供了多種質檢業務類型，多種質檢方式，可以建立多種質量標準體系和質檢方案，還可以進行多次質檢，對步驟和指標進行追加質檢，對等級品、多成分料品進行質檢，并對質檢結果進行自動判斷。

02供應鏈管理復雜性

新能源汽車的供應鏈涉及多個環節和眾多供應商，包括電池、電機、電控等關鍵零部件的供應。要確保供應鏈的協同和高效運作，但供應鏈的復雜性和不確定性增加了管理難度。

面對管理復雜環節多、供應商多的現狀，U9 cloud采購管理能夠幫助企業實現合理的物資供應管理以及規范采購業務流程，能夠對采購過程進行跟進和控制。融合用友BIP的采購云服務，還可以輕松實現跟供應商的實時業務協同，同時可借助云服務平臺，輕松獲取供應商資源，增強對供應商的篩選、評估和考核。

此外，全面融合用友BIP平臺的訂貨管理、會員管理、CRM管理等，可以跟客戶實現在線連接，提升客戶服務水平，并實現客戶全生命周期管理。

03大數據處理與分析難度

新能源汽車在運行過程中會產生大量數據，包括車輛狀態、用戶行為、能源使用等。對這些數據進行有效處理和分析，以提供有價值的洞見和決策支持，是數智化管理的一大難點.

面對數據量大、處理分析難這些業務特點，基于“云+ 端”的服務模式，用友U9 cloud結合用友數據服務，針對制造企業不同管理場景提供了豐富的主題模型，幫助企業數智化應用更貼合管理者的經營訴求。例如，在生產制造領域，企業可以通過建立生產看板實施查看產能績效，分析影響生產效能的各種因素，找出瓶頸并進行優化，從而提高生產效率.

數據模型加上AI算法，是未來智能決策的核心。由于AI的算法是統一的，無需企業發愁，因此數據和模型對企業越來越重要。模型可以幫助企業將復雜的數據分析結果進行可視化，從而更好地理解數據背后的規律和趨勢。除了大量行業預置模型外，用友數據服務還可以根據企業的實際業務需求進行定制化模型開發，確保企業能夠更好地運用數據來提高決策效率和精確性。隨著算法的不斷優化和模型的不斷發展，AI算法和模型將會更加精準、可靠。這將為企業提供更加準確的預測和建議，幫助企業做出更加科學、合理的決策。

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