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1、鼎捷软件,金属板材智能管理解决方案,派迩信息,第一章,行业现状,第二章,需求分析与解决方案,第三章,案例分析,金属板材行业特性,行业现状,主要原材料金属板材，常规尺寸做备货采购，非常规尺寸按订单需求采购,剪床、数冲、激光按下料计划及排版方式来指导下料，无法快速估算板材用量,边角料多，尺寸不规则，管理困难,生产过程难以按订单批次领用材料，导致材料成本核算难以核算到产品及订单批次,钣金行业信息化现状,AutoCAD,SolidWorks,CAD / CAM,目前钣金行业企业使用信息化工具举例,行业现状,钣金行业信息化管理存在的问题,板材用量计算无法有效管理BOM数据无法有效使用板材计划用量与实际用
2、量差异较大物料需求无法精确计算工单成本无法精确核算边角料无法精确管理,行业现状,第一章,行业现状,第三章,案例分析,第二章,需求分析与解决方案,销售痛点分析与解决方案,接单的快速响应,易助ERP,1,2,3,4,客户,业务人员,快速报价？,订单风险控制,订单利润预估？,账款风险控制？,企业需要接单快速反应，快速配置产品，模拟交易，以及账款提醒,销售痛点分析,快速报价向导,报价向导可针对正式客户与潜在客户,生产件成本取值来源有二个选择,采购件成本取值来源有三个选择,销售痛点分析,生管痛点分析与解决方案,BOM 管理方式的变革,生管层分析,管理方式变革前,管理方式变革后,以信息化的手段代理传统的纸
3、质管理方式,商品信息,增强的钣金零件管理,商品信息,生管层分析,PMC 平衡计划管理与控制,计划,零配件多达上千种，如何快速准确算出物料需求计划？,生管层分析,采购，生产计划制定困扰,如何找到需求与供给的平衡点 ？,供给,生管层分析,需求,采购，生产计划的制定,预计领用,销售预测,客户订单,生产计划,制造命令,采购计划,采购单,现有库存,需要什么原物料？需要多少量？什么时候需要？,生管层分析,生管层分析,向导式的计划过程管理；,根据需求，通过板材用量智能计算，生成领料和采购计划,钣金行业板材MRP计算的突破性,支持两种板材用量优先计算模型,易助ERP系统提供了PMC计划控制及过程管理，以销售订
4、单或工单做为来源，依托BOM进行相应的计算,财务痛点分析与解决方案,准确及时的财务成本核算与控制,财务层分析,财务人员,总经理,成本准吗？,如何改善？,赚钱吗？,企业需要及时核算成本，进行成本控制，降低成本。,财务层分析,成本计算困难,BOM数据无法直接用于成本计算用料难以计算 以人工方式进行容易出错以人工方式进行取得信息缓慢以人工方式进行成本很难细化,从零件需求到最终的原材料需求无法计算,财务层分析,成本的控制,车间生产数据,仓库领料数据,财务费用数据,便捷准确的数据采集精确的成本数据,财务层分析,半成品投入归上阶材料成本,成本的控制,财务层分析,20 %,40 %,40 %,材料 = 2$
5、人工 = 1$,材料 = 4$人工 = 1$,材料 = 4$人工 = 1$,材料 = 15$人工 = 3$,材料 = 6$人工 = 2$制费 = 4$,材料 = 19$人工 = 4$制费 = 5$,材料 = 10$,材料 = 15$,成本的计算,财务层分析,材料成本+人工成本+制造费用+委外费用=产品的生产成本，通过生产成本计算即可得到产品的成本。,借助板材智能计算方案，精确算出每个产成品的材料耗用量；通过对材料耗用以及人工制费分摊的综合运算，轻松获得每个产成品的成本,金属板材智能物料管理需求分析,智能物料优化方案蓝图,CAD 图纸,板材库存,LRP/MRP,BOM,订单 / 预测,板材智能计
6、算,板材需求计算,零件布局优化,板材采购,建议采购需求量,余料退库,零件生产计划清单,买多少？,领多少？,板材领用清单,怎么排？,第一章,行业现状,第二章,需求分析与解决方案,第三章,案例分析,公司概况与产品简介,公司简介：某钣金制造有限公司是国内合资企业，经过多年的探索和发展，已成为集设计制造精密钣金件、焊接件、不锈钢制品、轨道交通配套设施等综合性的制造企业。拥有一大批世界一流的先进钣金加工和金属切削设备（村田数控冲床、德国罗芬激光切割机、松下、安川、伊萨焊机等）,产品：加工钣金，销售不锈钢制品、厨房用品、塑料制品、工艺品、金属材料（除专控）、建筑装潢材料、彩扩设备、通信设备。,案例分析,流
7、程对比,vs,原先流程,现在流程,BOM：由于无法在ERP系统中应用，长期Excel维护，版本紊乱，错误率高,生产：缺乏BOM支持，只能手工作业，排产效率低，接单后的排产周期长，领料误差率高,成本核算：领料不准、余料管理缺失，导致成本核算严重滞后且误差较大,插单：生产计划依赖手工计划，插单难度大，一般不接,BOM 在ERP 中准确管理，生产管理流程顺畅，可以进行有效的领料、采购、生产入库及退料,接单后可以快速估算订单成本和报价,生产完成后能高效计算成本,案例分析,智能物料优化方案数据对比,30%,20%,50%,20%,30%,案例分析,LEAD(Localization, Experience, Ability, Differentiation),
