本文以研发型制造业企业为例，按阶段划分为：从研发到上市，从线索到订单，从订单到交付，从设计到生产。阐述各阶段产品力的打造和数字化的过程。

在当今的数字化时代，传统制造企业面临着诸多挑战，其中最为突出的是解决以下三个问题。

卖什么产品？卖给谁？怎么卖？

从研发到上市的过程是制造链路中至关重要的一环，推出符合市场需求的产品决定了今年营收的高度，但很多传统企业在这个方面还存在着效率低下、管理不规范等问题。

本文章重点将探讨工业互联网的搭建方式，从市场情报如何快速转换为研发依据、研发产品如何快速上市、研发信息如何提升交付等方面分析，帮助传统企业实现从研发到上市的端到端管理，助力研发链路的数字化，解决卖什么产品的问题。

Step1：市场情报触达研发

对市场情报感知是否准确，是决定新产品研发成功的关键因素。市场情报主要包括：设计趋势的素材采集、竞品新品分析、产品画像分析。

从获取渠道上可划分内部和外部。

• 内部是指针对当前客群在需求侧和市场侧是否有新的变化；
• 外部主要来源于竞品和市场的趋势，用于捕捉潜在客群的偏好。

市场上的信息存在以下问题：

1. 信息无序
2. 信息杂乱
3. 信息过期

信息需要经过清洗才能转化为有效的情报。对应的数字化产品解决方案就是建设企业的情报系统，搭建专属的备研库。通过大语言AI模型，可以更加高效的进行信息清洗，可以结合目前比较火Ai技术的RAG，搭建备研库。

情报系统是什么？

企业竞争情报系统（Competitive Intelligence System，CIS）是以计算机与网络技术为支撑的企业管理子系统，其概念萌芽于20世纪50年代，80年代随商业竞争加剧逐步成熟。

该系统通过采集、处理、分析企业自身、竞争对手及外部环境信息，为企业战略决策提供支持，核心功能涵盖环境监视、市场预警、技术跟踪及对手分析等模块

RAG是什么？

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。

具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。

Step2：研发全过程管理

产品的研发过程就是产品被定义的过程，定义产品需要明确产品的型谱和属性。拥有清晰的型谱层级和明确的属性，对后续数据流乃至业务流跑通至关重要。

对应的产品解决方案是产品生命周期管理系统（PLM）。

产品生命周期管理系统

产品生命周期管理（Product Life-Cycle Management），就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。

PLM是一种先进的企业信息化思想，它让人们思考在激烈的市场竞争中，如何用最有效的方式和手段来为企业增加收入和降低成本。

产品的型谱是指产品的类目和层级，为了数据管理的稳定性，通常是唯一的。比如一级分类建筑、二级分类亭、三级分类售卖亭。而产品的属性适用则更灵活，按照共性可分为通用属性和专属属性，比如尺寸、价格等；按照范围可分为唯一属性、单一属性、多维属性等。比如，经营业态等属性。

只有产品被明确的定义出来，实现数据化，系统层面才能流畅的流转到erp、商城，直到客户终端，业务层面实现新品研发准确快速高效上市。

数字化改革为制造业行业带来巨大机遇，可提高效率、降低成本并增强客户满意度。通过应用现代技术和创新解决方案，打造数字工厂，赢得竞争优势。

为了应对市场变化，企业需要了解用户需求，构建数字化战略，提升用户体验和销售转化率。在流程的每个环节都需要进行精细化运营，并且不同品牌的流程也会有所不同。需要重新思考营销商业模式，以适应新时代的市场环境。

以上是本期关于制造业企业数字化机会点分析的内容，接下来我们将继续更新订单到交付（OTD）和设计到生产（DTM）方面的信息，深入探讨制造业企业在营销数字化方面的机会点。