# 项目卡片：感知与行动中心 - 交付域风险管控系统

_创建时间：2026-03-06 15:52_  
_项目状态：进行中（感知侧已落地，工单闭环规划中）_

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## 📋 项目基本信息

| 字段 | 内容 |
|------|------|
| **项目名称** | 感知与行动中心 - 交付域风险管控系统 |
| **项目类别** | 软件开发 / 系统开发 |
| **业务领域** | 供应链数字化、智能制造、风险管控 |
| **应用部门** | 智能制造部运营管理（10 人）+ 供应链供应商对接组（5 人） |
| **项目负责人** | Xiabi |
| **建设周期** | 2026.01 ~ 2026.06（一期 2026.01.30 上线） |
| **实施预算** | 10.36 万（自有研发） |
| **项目状态** | 未正式立项，感知侧已提前落地 |

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## 🎯 项目目标

**核心目标：** 解决供应链保供人工管理效率低、风险响应滞后问题，从"被动应对"转向"主动预判"

**建设策略：** 先做感知侧（已落地），再打通工单系统（规划中），小步快跑验证价值

**最终愿景：** 搭建"异常感知 - 行动反馈"闭环，实现数据驱动的供应链风险管控

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## 📊 业务背景

### 供应链规模倍增
- 2024-2027 年：1 个车型平台 → 4 个车型平台
- 供应商数量：400+ → 1000+
- 采购金额：300 亿 → 2000 亿
- 保供压力剧增，需从"人 + 经验"决策转向数据驱动

### 停线损失巨大
- 整车工厂：76 秒生产 1 台车
- 断线 1 小时机会成本：310 万元（47 台车 × 6.6 万/台）
- 2025 年 1-9 月北京工厂停线：4.57 小时
- 核心原因：供应商欠料断供

### 当前痛点
**中短期交付管理：**
- ❌ 库存监控无工具
- ❌ 原材料风险无预判
- ❌ 风险管理无工具
- ❌ 缺料风险无法及时暴露

**长期产能管理：**
- ❌ 实时产能监控空白
- ❌ GP9 产能验证低效
- ❌ 无法对比实际产能与要货计划
- ❌ 生产异常需人工发现

**人工运作问题：**
- 数据收集依赖 SQE 驻场 + Excel 统计
- 问题处理全流程平均需 3 天
- 错失风险干预窗口期
- 人工统计每日耗费 2 小时/天

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## 🏗️ 系统架构

### 感知层
- **产能管理预警**
  - 规划调整预警（LCR 日产能 > SDC 签约产能）
  - JPH 能力预警（实际 JPH < SDC/LCR 计算 JPH）
  - 产量匹配预警（月产量 < 要货计划总量）
- **交付管理预警**
  - 总成件库存预警（库存 < Min 水位）
  - 子件库存预警（库存 < Min 水位）

### 数据层
- **供应商直连数据**
  - 主数据（物料、供应商、BOM）
  - 过程数据（来料库、组装线、成品库）
- **小米侧计算数据**
  - 成品/子件库存
  - 产量、工位 CT
  - JPH、日均产量、满足率

### 行动层
- 预警清单（飞书通知）
- JIRA 工单（问题整改）
- 汽车有数（数据可视化）

### 价值层
- 防停线 28.1 小时/年
- 降呆滞成本
- 提效率（天→小时）

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## 📈 核心业务价值

### 1. 防停线与减损失
- 提前预警解决 80% 供应商欠料断供问题
- 年挽回整车工厂产能损失 28.1 小时
- 规避停线机会成本约 8700 万元

### 2. 降呆滞与控成本
- 精准判断车型切换时供应商生产/采购节点
- 减少呆滞物料索赔
- 减少 SQE 驻场差旅成本，年节约约 10 万元

### 3. 提效率与强协作
- 订单调整时系统快速输出供应商生产/库存数据
- 辅助决策效率提升
- 以数据为依据推动供应商改进
- 解决"口头承诺不落地"问题

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## 🚧 项目建设内容

### 一期（MVP 版本）- 2026.01.30 上线
**聚焦：直连数据可视化 + 风险预警 + 行动反馈**

| 模块 | 功能 | 状态 |
|------|------|------|
| 交付域感知规则 | 6 类预警规则配置 | ✅ 已落地 |
| 基础任务反馈管理 | 预警清单 + 飞书通知 | ✅ 已落地 |
| 异常数据可视化看板 | 供应商日报看板 | ✅ 已落地 |
| 试点运行 | 拓普、三花 2 家供应商 | 🔄 进行中 |

### 二期（能力升级）- 2026.04 上线
**升级：多端协同 + AI 辅助预警**

| 模块 | 功能 | 状态 |
|------|------|------|
| 预警趋势分析报表 | 历史数据预测潜在异常 | ⏳ 规划中 |
| 工单效率分析看板 | JIRA 工单处理效率分析 | ⏳ 规划中 |
| 异常处理知识库 | 历史问题解决方案沉淀 | ⏳ 规划中 |
| LCR 产能监控 | JPH、日均产量、满足率计算 | ⏳ 规划中 |

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## 📅 实施规划

### 关键里程碑
- 2025.11.30：完成需求文档确认
- 2026.01.31：一期功能开发上线
- 2026.02.01-29：拓普、三花 2 家供应商试点运行
- 2026.04：二期优化上线
- 2026.06：项目整体结项

### 组织架构
- **项目指导委员**：战略指导、资源协调
- **体系铁三角**：物流流程 + 数字化 + 大数据
- **业务专家团**：物流领域各专业团队负责人
- **业务&体系联合团队**：需求输出和结果验收

### 沟通机制
- 项目周会：每周四 14:00-15:00
- 领导小组例会：每月 1 次
- 供应商专题沟通会：试点期间每周 1 次
- 需求澄清文档：按需

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## 💰 成本构成

| 板块 | 金额（万） | 说明 |
|------|-----------|------|
| 直连数据计算与感知规则开发 | 4.2 | 数据计算、规则引擎 |
| 报表开发 | 4.2 | 可视化看板、报表 |
| JIRA 行动反馈开发 | 1.96 | 工单对接、状态同步 |
| **合计** | **10.36** | 自有研发预算 |

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## 🎯 当前状态与优先级

### 已完成 ✅
- ✅ 数据可视化（供应商直连数据接入）
- ✅ 感知判断（6 类预警规则配置）
- ✅ 预警清单（飞书通知）
- ✅ 拓普、三花试点运行

### 进行中 🔄
- 🔄 数据治理（第一优先级）
  - 建立数据质量监控机制
  - 确保直连数据准确性
  - 减少误报率

### 规划中 ⏳
- ⏳ 基于 LCR 的产能监控
  - 抓取产线数据
  - 计算日均产量、JPH、满足率
- ⏳ 预警与工单系统打通
  - 对接 JIRA 工单系统
  - 实现预警→工单→整改→反馈全链路

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## 📊 预警规则清单

### 产能管理预警（4 类）

| 预警类型 | 触发规则 | 责任人 | 优先级 |
|---------|---------|--------|--------|
| 规划调整预警 | LCR 日产能 > SDC 签约产能 | 物流 + 采购 | 🔴 高 |
| JPH 能力预警 1 | 实际 JPH < SDC 计算 JPH | 物流 + 供应商+SIE | 🔴 高 |
| JPH 能力预警 2 | 实际 JPH < LCR 计算 JPH | 物流 + 供应商+SIE | 🔴 高 |
| 产量匹配预警 | 月产量 < 要货计划总量 | 供应商+SIE | 🟠 中 |

### 交付管理预警（2 类）

| 预警类型 | 触发规则 | 责任人 | 优先级 |
|---------|---------|--------|--------|
| 总成件库存预警 | 库存 < Min 水位（安全天数×日均需求） | 物流 | 🔴 高 |
| 子件库存预警 | 库存 < Min 水位（LT 天数×日均需求） | 物流 | 🟠 中 |

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## 🔑 关键决策

### 为什么先做感知侧，再做工单闭环？
**务实策略：** 项目未正式立项，但感知侧已提前落地，说明团队采取了"先证明价值，再争取资源"的策略

**风险控制：** 先跑通小闭环（数据可视化 + 预警清单），验证效果后再投入工单系统，避免前期过重投入

**业务信任：** 预警清单已给业务使用，建立信任后再打通工单，减少业务阻力

### 为什么数据治理是第一优先级？
**数据准确性：** 预警规则依赖直连数据，数据不准会导致误报，消耗业务信任

**决策基础：** 所有感知判断、产能计算、库存预警都基于数据，数据质量决定系统上限

**治理成本：** 后期修正数据比前期治理成本高 10 倍，现在投入是划算的

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## 📝 项目文档

### 需求文档
- [ ] 需求规格说明书（待补充链接）
- [ ] 感知规则详细设计（待补充链接）
- [ ] 数据接口规范（待补充链接）

### 技术文档
- [ ] 系统架构图（待补充链接）
- [ ] 数据库设计文档（待补充链接）
- [ ] API 接口文档（待补充链接）

### 业务文档
- [ ] 预警规则操作手册（待补充链接）
- [ ] 供应商接入指南（待补充链接）
- [ ] 问题处理流程（待补充链接）

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## 👥 项目成员

### 核心成员
- 金海（需求确认）
- 江欣昊（需求确认、交付域感知规则）
- 王夏冰（开发上线、报表开发）
- 袁昊为（试点运行）
- 吴斐（产能管理预警规则）
- 陈灿峰（产能管理预警规则）

### 外部支持
- JIRA 团队（工单系统对接）
- 汽车有数团队（看板开发）
- IT 部门（飞书 OAuth 配置）

### 试点供应商
- 拓普（试点中）
- 三花（试点中）
- 弗迪（潜在试点）

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## 🎯 下一步行动

### 本周（2026-03-06 ~ 2026-03-10）
- [ ] 建立数据质量监控机制
- [ ] 拓普、三花试点反馈收集
- [ ] 优化 Min/Max 水位规则

### 本月（2026-03）
- [ ] 完成试点运行报告
- [ ] 准备二期需求文档
- [ ] 对接 JIRA 团队讨论接口规范

### 下季度（2026-Q2）
- [ ] 二期功能开发启动
- [ ] LCR 产能监控上线
- [ ] 工单系统打通

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## 📊 项目指标

### 业务价值指标
- 停线时长减少：28.1 小时/年
- 呆滞成本降低：待追踪
- 效率提升：天→小时
- SQE 差旅成本节约：10 万元/年

### 系统性能指标
- 预警准确率：>90%（目标）
- 误报率：<5%（目标）
- 数据处理延迟：<1 小时（目标）
- 工单响应时间：<4 小时（目标）

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## 📚 项目知识库

### 业务规则
- 2026-03-06：预警规则依赖直连数据，数据不准会导致误报，消耗业务信任
- 2026-03-06：先做感知侧（已落地），再打通工单系统（规划中），小步快跑验证价值
- 2026-03-06：产能管理优化流程：调研 115 家供应商→决策会审批→采购签 SDC→供应商执行→GP9 实测验收
- 2026-03-06：SDC 签约产能比 LCR 要求高（留余量），设计产能比 SDC/GP9 产能高（理论上限）
- 2026-03-06：四种产能数据定义：LCR 场地要求（小米需求）、SDC 签约产能（供应商承诺）、GP9 实测产能（驻场实测）、设计产能（产线理论上限）

### 技术决策
- 2026-03-06：第一优先级是数据治理，而非功能扩展
- 2026-03-06：拓普、三花 2 家标杆供应商试点，验证效果后再推广
- 2026-03-06：产能任务监控看板：监控 SDC 签约及时性、执行进度、产能达标情况、验收结果
- 2026-03-06：看板风格：科学杂志风格（白色背景、微软雅黑、Nature 排版），与专家点评 HTML 一致

### 关键指标
- 停线 1 小时机会成本 = 47 台车 × 6.6 万/台 = 310 万元
- 年挽回整车工厂产能损失 28.1 小时
- 规避停线机会成本约 8700 万元
- 提前预警解决 80% 供应商欠料断供问题
- 四种产能数据：LCR 场地要求、SDC 签约产能、GP9 实测产能、设计产能
- SDC 签约及时率目标：>90%
- 验收通过率目标：>95%
- 产能达标率目标：>90%
- 调研覆盖：115 家供应商（2026-03-06）

### 风险与问题
- 项目未正式立项，感知侧已提前落地（策略：先证明价值，再争取资源）
- 数据治理不准会导致误报，消耗业务信任
- 供应商 SDC 签约超时风险（决策通过后未及时签约）
- GP9 实测延迟风险（执行完成后未及时实测）
- 产能不达标风险（GP9 实测 < SDC 要求）

### 经验教训
- 预警清单已给业务使用，建立信任后再打通工单，减少业务阻力
- 后期修正数据比前期治理成本高 10 倍，现在投入是划算的
- 调研 115 家供应商收集产能不满足反馈，记录在产能管理看板
- GP9 实测由驻场老师在供应商现场实测填写
- 产能任务监控看板：科学杂志风格，监控 SDC 签约→执行→验收全流程

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_最后更新：2026-03-06 16:00_  
_下次更新：worklog.txt 中有新项目进展时自动同步_
