AI for Manufacturing Transformation业务挑战
为什么现有方式难以持续
电子制造同时存在销售订单、滚动预测和安全库存等需求，BOM 层级深、采购提前期长、替代料多。传统 Excel 很难回答“这张订单何时真正齐套、缺什么、替代能否覆盖”。
结合 Sales Order、Forecast 和 Min-Balance 等需求来源、CRD、产品/半成品生产周期和采购提前期，计算多层 BOM 物料齐套时间，并集中管理替代料、缺料风险和冻结窗口内的需求变化。
电子制造同时存在销售订单、滚动预测和安全库存等需求，BOM 层级深、采购提前期长、替代料多。传统 Excel 很难回答“这张订单何时真正齐套、缺什么、替代能否覆盖”。
统一 A/B/C 需求优先级和 CRD，结合产品/半成品生产周期、采购提前期、现有库存、在途、WIP 和替代关系，逐层爆炸 BOM 计算最早齐套时间，并把缺料与替代决策集中到控制台。
CTB 控制台作为行业应用层；DataEx Hub 负责连接 ERP、采购、库存和 WIP 数据；AiPS 可把齐套结果直接作为排产可行性输入。
提前识别真正影响 CRD 的关键缺料
减少人工计划和跨部门对数
替代料使用更可控可追溯
让排产基于真实可用物料而非理论需求
导入滚动预测和订单，展示多层 BOM、采购提前期、在途/WIP 与替代料如何共同决定齐套日期。
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