通过协作型 SRM 架构图，实现多平台使用且支持跨平台互通，包括内部系统（如钉钉、企业微信、飞书等）、内外门户（微信、小程序、浏览器等）的搭建，以及与 ERP、SRM 业务平台等的交互，从而提升采购效率和协同效果。而平台型系统软件，动辄上百万的价格，让中小型企业望而却步。采购数字化流程下的询报价，则需能满足：采购员在采购管理系统中针对目标供应商批量发起询价流程，供应商在微信、钉钉、企业微信等常用社

这类数据包括设备状态及工装数据、设备的开关机状态、报警数据、设备运行压力、速度、温度等实时数据，以及这些设备状态数据所对应的时间数据，工装模具的型号、寿命等使用信息。质量监控数据包括从从来料检验、工序检验、产品检验、发货检验、退货检验、库存检验到样品管理、质量事故、客户投诉处理等全面的质量管理与控制所产生的数据。生产计划及执行数据、每个工位的生产工单，工单的生产开始时间、中间暂停时间、生产结束时间

制造业数字化的核心是构建“业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化”闭环，通过数字化技术能力反哺业务，因此数字化主要对象部门应该为业务部门，并且是“一把手”工程，须从企业最高领导人转型开始。下面用10张制造业数字化转型架构图，回答清楚制造业数字化转型“是什么”、“转什么”、“怎么转”、“转到哪”、“用何转”、“抓什么”等问题！注：部分架构图来源于中国电子技术标准化研究院《制造业数字化转型路线

企业数字化转型的核心在于从"工具替代"转向"数据驱动"，需把握战略规划、业务技术融合等6大关键要素。转型不是简单采购系统，而需重塑组织流程和决策模式：1）老板亲自参与战略制定；2）技术与业务协同设计；3）建立标准化数据治理体系；4）选择适配的轻量化工具；5）规范业务流程；6）培养员工数字化习惯。中小企业可优先解决核心业务痛点，通过低代码工具快速验证，避免盲目投入。成功转型需要小步快跑，用实际成效推

掌握了很多数据分析工具和技能，却依然做不好数据分析。面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑？除了数据和专业之外，还需要一定的方法论支撑。

这篇绝对是我分享过的最清楚、最全的一篇教程！能够解决大部分人的数据采集及分析需求！

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对于大多数企业来说，数字化转型已经不是选择题，而是必答题了，希望上述的数据能对大家有所帮助！

本文来跟大家聊聊关于数据分析工具的事儿。市面上用来做数据分析的工具蛮多的，包括Python、Excel、SPSS、MATLAB、R、BI等等，以下挑几个比较主流的工具，尽量客观的聊聊他们的优缺点。虽说Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，Python的“emmm......在我看来Python并没有什么大的缺点。像哪些版本兼容问题、内存消耗大等都不算是大的问题。如果想要寻求那种简单

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