实施路线图
第七章 · 36个月分阶段落地方案
区域一 · 36个月全景时间轴
诊断
月1-3
联动+移动化
月4-8
AI 场景上线
月9-18
AI 经营搭档 + 组织 AI 化
月18-36
月1
月3
月8
月12
月18
月24
月30
月36
检查点 1 · 月3末
核心链路验收 Go/No-Go
检查点 2 · 月8末
老系统退役评估
检查点 3 · 月18末
AI 价值量化验证
区域二 · 第一阶段 — 诊断 + 核心链路跑通
01
诊断 + 核心链路跑通
月 1-3 · 打地基 — 搞清现状、清洗数据、跑通最核心的一条业务链路
现场深度调研
访谈核心岗位人员
验证系统拆解中的关键假设
梳理老系统与外部系统对接
确认各工厂硬件和网络基础
数据资产盘点
主数据准确率和一致性评估
6套分类体系统一方案
料品编号规范化方案
输出可执行的数据迁移计划
核心链路原型
订单→计划→派工→交接→入库→发货
基础排产视图（产能可视化）
订单全链路追踪
新老系统并行运行
📋
深度调研报告
现场验证后的完整业务流程图
🗃️
数据迁移计划
主数据清洗规则 + 迁移策略
🖥️
核心链路原型
可运行的新系统主链路
🔄
并行方案
新老系统并行运行安排
🎯
过关标准：
核心链路原型通过关键用户验收 — 计划员能看到产能视图，跟单员能一页查到订单全链路状态，车间主任确认操作流程不比老系统复杂。
↓
区域三 · 第二阶段 — 多模块联动 + 移动化
02
多模块联动 + 移动化
月 4-8 · 搭房子 — 全模块上线、移动端全覆盖、老系统退役
月4-5
第一批：采购 + 库存
采购管理（迁移优化）
库存管理（迁移优化）
物料齐套分析（新建）
老系统高频使用的成熟流程迁移到新系统，消灭"手动同步数据"按钮，库存实时更新
月5-6
第二批：质量管理
质检标准库（迁移）
投诉闭环（迁移优化）
质检 × 批次自动关联（新建）
质检数据与生产批次自动关联，为后续 AI 追溯奠定数据基础
月6-7
第三批：财务 + 人事行政
发票勾稽（迁移）
成本核算框架（新建）
能耗分摊机制（新建）
行政审批（迁移优化）
建立老系统完全缺失的成本核算能力，人工费标准从文本字段重建为可计算体系
月7-8
第四批：销售模块（从零搭建）
客户主数据（新建）
报价→合同→订单（新建）
应收账款管理（新建）
整合并升级销售管理入口，统一客户、订单与命名规则，解决"同一客户不同名称"的混乱
📱 移动化同步推进（贯穿月4-8）
移动审批
所有审批类型：交接、请购、采购、报销、印章…
移动看板
生产进度、库存健康、出成率趋势、交期达成率
预警推送
25+ 类预警全部推送到责任人手机
扫码升级
扩展至库存盘点、设备巡检等场景
🎯
过关标准：
老系统可以"不用但不删" — 所有日常操作已在新系统完成，管理者每天用手机看经营看板，审批不再等人回办公室。
↓
区域四 · 第三阶段 — AI 场景三梯队上线
03
AI 场景逐步上线
月 9-18 · 装大脑 — 15 个 AI 场景分三个梯队上线，系统从"记账工具"变成"智能助手"
🚀 第一梯队
快赢场景 · 全员可感知
月 9-12
自然语言 BI
一句话查任何数据，30秒出图表
经营日报自动生成
每天早晨手机收到经营摘要
订单全链路追踪
一句话问到订单完整状态
尾单预警与进度追踪
交期风险提前 3 天预警
⚡ 第二梯队
高价值场景 · 需数据治理
月 12-15
出成率预测与配比优化
生产前预测出成率，给出配比建议
智能排产
AI 计算排产方案，计划员审核调整
采购价格趋势与议价
谈价时 AI 提供历史走势和对比
交期风险预判
供应商发货阶段就预判延迟风险
客诉根因关联分析
输入批次号，秒级全链路追溯
🔮 第三梯队
深度场景 · 数据积累后推进
月 15-18
安全库存动态计算
每周更新各物料安全库存建议
能耗异常检测
能耗偏高时实时预警
质检指标趋势预警
指标连续恶化时提前预警
临期物料智能处置
AI 建议处置方案
人工费差异归因
偏差自动归因到具体原因
巡检智能调度
按风险等级动态安排路线
每个 AI 场景的标准上线流程
小范围试运行
第 1 周
→
调优
第 2-3 周
→
验证确认
第 4 周
→
全面推广
第 5 周起
🎯
过关标准：
管理层每天使用自然语言 BI，计划员使用 AI 排产建议，品控用 AI 追溯代替手动查批次 — AI 从"新鲜玩具"变成"离不开的工具"。
↓
区域五 · 第四阶段 — AI 经营搭档 + 组织 AI 化
04
AI 经营搭档 + 组织 AI 化
月 18-36 · 越来越聪明 — AI 从"你问它答"进化到"它主动找你"，组织真正学会用 AI
🔗
跨模块智能决策
AI 打通 15 个场景之间的关联 — 采购变化自动评估生产影响，质量问题自动追溯到供应商
"如果鸡胸肉涨价 10%，哪些在手订单利润受影响？需要跟客户协商调价吗？"
🔮
经营仿真推演
基于 18 个月+ 真实数据的仿真模型 — 重大决策前先"看到"不同选择的后果
"新增膨化粮产线，按当前订单结构和产能利用率，预计多久回本？"
🧠
自我学习进化
AI 越用越了解中誉 — 记住每个客户的偏好、每条产线的特性、每个供应商的交期规律
AI 发现某供应商每年夏季交期偏差大 → 该季度来临前主动提醒采购部门调整安全库存
组织 AI 化 · 分层培训体系
L1
操作层 · AI 替代重复劳动
仓管员从"录数据"变成"管供应链"，跟单员从"查进度"变成"做客户关系"
L2
管理层 · AI 赋能数据化管理
部门负责人从"靠经验管理"升级为"用数据管理"，每个判断有据可依
L3
决策层 · AI 支撑战略思考
用数据回答"产能还有多少空间""哪些产品最赚钱""新产线多久回本"
🎯
过关标准：
AI 每天主动推送经营信号，管理者做重大决策前习惯性"先问 AI"，新员工入职培训有一项是"学会和 AI 协作"。
区域六 · 四阶段里程碑总览
第一阶段
打地基
深度调研报告
数据迁移计划
核心链路原型
新老并行方案
🎯 关键用户在新系统上完成日常操作
第二阶段
搭房子
15 个模块全部上线
销售模块从零搭建
移动端全覆盖
实时 BI 看板
🎯 老系统可退役，管理者用手机办公
第三阶段
装大脑
15 个 AI 场景全部上线
全员 AI 使用培训
降本效果可量化验证
🎯 AI 成为日常工具，降本效果可量化
第四阶段
越来越聪明
AI 经营搭档上线
组织 AI 化三层培训
持续进化机制建立
上市/融资数据支撑
🎯 AI 主动推送洞察，全员 AI 协作
月 18 之后 · 持续运营与进化
每月
AI 效果评估
各场景准确率、使用率、反馈汇总
每季度
新场景机会
业务中发现的新 AI 应用机会
每季度
前沿技术跟踪
与中誉相关的新技术评估
每半年
AI 素养评估
各部门 AI 使用成熟度评分
每季度
系统健康度
数据质量、性能、安全合规
36 个月 · 从"打地基"到"AI 经营搭档"
先稳后快 — 地基不稳后面全白搭。
我们交付的不是一套软件，而是让中誉获得持续进化的 AI 经营能力。
软件会过时，但能力不会。
3 个月
核心链路跑通
8 个月
全模块 + 移动化
18 个月
15 个 AI 场景
36 个月
AI 经营搭档