近日，金蝶集團「2024全球創見者大會——AI賦能新型工業化專題論壇」在北京成功舉辦，共論新技術如何賦能企業新質生產力發展。瑞浦蘭鈞能源股份有限公司CIO蔡甫佳在實踐分享環節談到，公司在金蝶云·星空的幫助下，實現了業財一體化和精益化管理，滿足了IPO合規性要求。

　　本文根據演講實錄整理（有刪減）。

　　瑞浦蘭鈞的母公司是世界500強（265位）企業青山實業結合自身豐富的礦產資源在新能源領域投資布局的首家企業，我們主要從事動力與儲能鋰離子電池單體到系統應用的研發、生產、銷售，去年營收137億。

　　公司于2017年成立，同年在溫州啟動首個生產基地建設。到2018年，我們的第一條3GWh產線正式投入使用。2022年發布了450Wh/L能量密度的一款明星產品—問頂電池。2023年年底，我們成功在港股上市。

　　瑞浦蘭鈞的發展愿景是打造行業內最具性價比的企業，助推全球新能源產業發展。我們的信息化體系架構是基于業務戰略的指引，以IT戰略作為設計方向，以業務架構作為基石，通過業務架構的定義，導出應用架構和數據架構的設計基礎。基于IT技術的現狀和前沿實踐的指引，反過來又為業務的提升和戰略的實現保駕護航，這兩者雙向驅動。

　　01 數字化轉型建設路線及目標

　　作為一個制造型企業，在數字化的建設路線和方向上我們偏重于設計研發和智能生產。同時通過制定標準化的規范，建立互聯互通的工業網絡，建立覆蓋全生產要素的制造系統，確保生產過程的成本節約、安全可控、精益高效和質量一致。通過集成研發、設計、供應鏈和售后服務系統，驅動全價值鏈的集成和優化。我們的生產高度依賴于自動化設備，通過系統化建設、數字化建設、智能化建設實現質量和技術的最大價值。

　　關于數字化建設的路線圖，首先我們會根據各架構的藍圖設計方案規劃所需要實施的項目和子項目。將成功立項的項目做優先級評估，同時也會考量高價值和低風險的影響因素，排定實施路線圖當中各項目的實施優先級順序，再根據項目自身的建設周期和資源需求排定分期實施時間表。充分評估項目所需要投入的軟硬件配置和相關資本，以及人力。整體的預算劃分為項目類資本性支出和日常運維類支出，結合過往的IT投入以及今后可能需要增加的部分，測算出未來三年內實施路線圖建設期間公司IT的總體投入，以輔助整體財務管理決策。

　　02 數字化助力業財一體化、精益化管理

　　不同的業務領域，我們會依據管理需要、分析需要、決策需要等定義和設計不同階段數字化能力。我們利用已有的數據，給業務帶來了切實的改善，比如智能排產和智能調度，通過云端自動生成下發到工廠、供應商以及外協伙伴，實現實時的排產計劃、訂單歸并、智能生產、智慧調度、產銷量的協同和預測，再到質量的一致性、設備管理、報警中心以及推動數字化經營能力的改善。

　　借助金蝶，我們打通了數字邊界，實現了業財一體、精益化管理。業財方面，滿足了IPO以及整體上市合規性的管理、業務合規性設計及企業流程優化調整，通過金蝶云·星空的財務功能進行內控關鍵點落地，實現了真正的業財一體化。關于財務數字化，IPO的財務審核方面實現了收入核查、成本核查、資金核查和費用核查。從供應商應收管理到采購、生產、銷售，再到客戶回款，覆蓋了整體的經營活動。在研發數字化層面，整體涵蓋了BOM物料管理、工藝路線及工序管理、生產訂單與BOM更新管理和替代物料管理。

　　關于生產數字化，我們借助金蝶云·星空做了一些個性化的功能。比如自動報工，原來情況是整體生產業務24小時不間斷，人工錄入匯報數據相對不準確，錄入成本數據可能會有偏差。通過MES側自動采集，并記錄通過斷點的數據，在ERP側制定完工采集單，由生產人員根據時間段集中進行MES中記錄數據的錄入，根據實時數據系統自動入庫。

　　原來生產情況是成品完工后會裝在托盤內，一個托盤裝滿后才會移動，存在一個托盤內存在多個批號的產品混批現象，做匯報入庫操作的時候，需要掃描整個電池成本批號。后續，我們添加了托盤條碼，生產完工后將產品條碼和托盤條碼一對多綁定后生成條碼組盤，通過生產分選設備自動進行組盤，ERP具有基礎組盤匯報功能，實現掃描托盤條碼，即可自動將所有的成品報工入庫。

　　03 AI賦能綜合管理效率提升

　　瑞浦蘭鈞在生產制造過程中也得到了AI技術的支持，對于電池企業來說，產品安全是首要問題，對于電池缺陷檢測，傳統人工測量和判斷，容易受到主觀意愿、情緒、視覺疲勞等因素影響，使得檢測結果出現偏差。隨著技術發展，我們引入了機器視覺來代替人工。在涂布、卷繞、極耳、焊接、電芯和Pack等多環節開始應用多缺陷視覺檢測，成為行業新的增長點。

　　當前傳統電池產線K值檢測利用定值檢測標準檢測，由于產線波動，容易導致過殺和漏殺問題，并且沒有考慮電池溫度差異、實際轉序時間不一致、電池本身容量差異等因素影響，誤判率高。我們通過軟件與電池產線MES系統進行交互，自動獲得電池產線數據，利用大數據AI技術進行電池K值的動態檢測、預測和容量分析預測，實現更優的檢測方法，進一步細化管控標準。在整個生產制造過程中，我們融合AI技術，改變傳統分析方法，用軟件來定義電池工藝，為電池生產和工藝開發人員提供了更智能化的手段。

　　在設備綜合管理層面，我們基于設備互聯以及視覺采集點數據，利用大數據分析和機器視覺學習技術，實現了鋰電制造無人化作業、復雜作業的過程智能分析、預測，設備的健康運行，以及綜合效率的提升。

　　基于云生態，我們搭建了“小瑞云千問”產品，可以通過導入企業管理制度，給予員工快速答疑，減輕財務、HR等重復性的答疑工作。

　　以上是基于場景創新、業務創新、制造創新、供應鏈創新等方面展開的分享，希望切切實實能為廣大企業帶來參考。