柳州生產(chǎn)運(yùn)營招聘

智能制造實(shí)施顧問是連接企業(yè)與智能制造解決方案的關(guān)鍵角色，負(fù)責(zé)推動智能化系統(tǒng)（如MES、ERP、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺等）在企業(yè)的落地，解決實(shí)施過程中的技術(shù)與業(yè)務(wù)融合問題。
一、崗位職責(zé)
1.?需求調(diào)研與方案設(shè)計(jì)
- 深入調(diào)研企業(yè)生產(chǎn)流程（如計(jì)劃排程、設(shè)備管理、質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)采集等），挖掘智能制造需求（如生產(chǎn)效率提升、數(shù)據(jù)可視化、精益生產(chǎn)落地等）。
- 結(jié)合企業(yè)實(shí)際（如行業(yè)特性、現(xiàn)有系統(tǒng)、人員能力），設(shè)計(jì)定制化實(shí)施方案，包括技術(shù)選型（如MES系統(tǒng)模塊配置）、流程優(yōu)化建議、數(shù)據(jù)對接方案等。
2.?項(xiàng)目實(shí)施與落地
- 主導(dǎo)智能制造系統(tǒng)（如MES、IIoT平臺）的部署、配置與調(diào)試，確保系統(tǒng)功能與企業(yè)業(yè)務(wù)匹配（如產(chǎn)線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、工單跟蹤、設(shè)備OEE分析）。
- 協(xié)調(diào)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)（開發(fā)、技術(shù)支持）與客戶方（生產(chǎn)、IT、車間），推進(jìn)實(shí)施進(jìn)度，解決實(shí)施中的問題（如數(shù)據(jù)接口不兼容、用戶操作不適應(yīng)）。
3.?培訓(xùn)與知識轉(zhuǎn)移
- 為客戶方人員（操作層、管理層、IT維護(hù)）提供系統(tǒng)操作、數(shù)據(jù)解讀、日常維護(hù)等培訓(xùn)，編制操作手冊、FAQ等文檔。
- 確保客戶團(tuán)隊(duì)能獨(dú)立使用系統(tǒng)，推動系統(tǒng)在企業(yè)日常運(yùn)營中深度應(yīng)用（如通過MES數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)排程）。
4.?效果跟蹤與優(yōu)化
- 跟蹤系統(tǒng)上線后的運(yùn)行效果，收集用戶反饋，評估項(xiàng)目目標(biāo)達(dá)成情況（如生產(chǎn)良率提升、停機(jī)時(shí)間減少等）。
- 提出持續(xù)優(yōu)化建議（如新增報(bào)表功能、調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率），協(xié)助客戶挖掘系統(tǒng)價(jià)值，提升智能制造 ROI。
5.?客戶關(guān)系維護(hù)
- 作為客戶的主要對接人，定期溝通項(xiàng)目進(jìn)展與系統(tǒng)使用情況，處理客戶疑問與需求變更，維護(hù)客戶滿意度，推動續(xù)約或二期項(xiàng)目合作。
二、任職要求
1.?教育背景
- 本科及以上學(xué)歷，智能制造、工業(yè)工程、自動化、計(jì)算機(jī)、機(jī)械工程等相關(guān)專業(yè)；有制造業(yè)背景（如汽車、電子、機(jī)械加工）優(yōu)先。
2.?工作經(jīng)驗(yàn)
- 3年以上智能制造相關(guān)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，有MES、ERP、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）等系統(tǒng)實(shí)施案例，熟悉至少一個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)流程（如汽車零部件裝配、電子SMT車間），有工業(yè)數(shù)字化和智慧工廠的項(xiàng)目實(shí)施優(yōu)先。
- 具備項(xiàng)目管理基礎(chǔ)，了解實(shí)施全流程（需求調(diào)研-方案設(shè)計(jì)-部署測試-上線驗(yàn)收），有獨(dú)立負(fù)責(zé)中小型項(xiàng)目實(shí)施的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3.?專業(yè)能力
- 技術(shù)知識：熟悉主流智能制造系統(tǒng)（如西門子MES、SAP Digital Manufacturing、本土MES廠商產(chǎn)品），了解其核心功能（如生產(chǎn)執(zhí)行、數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量管理模塊）。
- 業(yè)務(wù)理解：懂制造業(yè)生產(chǎn)管理邏輯（如工單管理、BOM結(jié)構(gòu)、工藝流程、設(shè)備管理），了解精益生產(chǎn)、六西格瑪?shù)壤砟钫呒臃帧?br /> - 溝通與協(xié)調(diào)：具備優(yōu)秀的需求理解能力和表達(dá)能力，能清晰向技術(shù)團(tuán)隊(duì)傳遞客戶需求，向客戶解釋技術(shù)方案，協(xié)調(diào)跨部門（客戶方生產(chǎn)/IT、己方開發(fā)/產(chǎn)品）資源。
- 問題解決：能快速定位實(shí)施中的問題（如數(shù)據(jù)采集失敗原因），提出可行解決方案（如調(diào)整傳感器安裝位置、優(yōu)化接口協(xié)議）。
4.?職業(yè)素養(yǎng)
- 具備較強(qiáng)的抗壓能力，能適應(yīng)出差（智能制造實(shí)施多需駐場客戶現(xiàn)場），應(yīng)對客戶多變的需求與進(jìn)度壓力。
- 結(jié)果導(dǎo)向，注重項(xiàng)目落地效果，而非單純完成系統(tǒng)部署；有良好的服務(wù)意識和客戶思維。
- 持續(xù)學(xué)習(xí)意愿，關(guān)注智能制造技術(shù)趨勢（如AI在質(zhì)量檢測中的應(yīng)用、數(shù)字孿生），更新自身知識儲備。
5.?加分項(xiàng)
- 持有PMP、ACP等項(xiàng)目管理認(rèn)證，或工業(yè)工程師（IE）、智能制造相關(guān)認(rèn)證。
- 具備基礎(chǔ)編程能力（如SQL、Python），能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)查詢或腳本編寫；熟悉數(shù)據(jù)庫（如MySQL）、API接口開發(fā)者優(yōu)先。

智能制造數(shù)轉(zhuǎn)售前（即智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型售前），聚焦于為制造企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型全周期的前期方案支持，核心是將數(shù)字化技術(shù)（如數(shù)據(jù)中臺、工業(yè)軟件、AI算法等）與制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型目標(biāo)（如降本增效、柔性生產(chǎn)、智能化決策等）深度結(jié)合，推動客戶認(rèn)可并采納轉(zhuǎn)型方案。
一、崗位職責(zé)
1.?數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求診斷
- 深入制造企業(yè)現(xiàn)場（如車間、供應(yīng)鏈部門、IT部門），通過訪談、流程梳理等方式，識別客戶在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的核心痛點(diǎn)：如數(shù)據(jù)分散形成“信息孤島”（生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)未打通）、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化程度低（依賴人工統(tǒng)計(jì)、紙質(zhì)單據(jù)）、決策缺乏數(shù)據(jù)支撐（產(chǎn)能規(guī)劃憑經(jīng)驗(yàn)）等。
- 結(jié)合客戶行業(yè)特性（如離散制造vs流程制造）、企業(yè)規(guī)模（中小型工廠vs集團(tuán)型企業(yè)）及轉(zhuǎn)型階段（從0到1搭建數(shù)字化基礎(chǔ)vs升級現(xiàn)有系統(tǒng)），明確其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)先級需求（如先建數(shù)據(jù)采集體系，再做智能分析）。
2.?端到端數(shù)字化方案設(shè)計(jì)
- 基于客戶需求，設(shè)計(jì)覆蓋“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)應(yīng)用-業(yè)務(wù)賦能”全鏈條的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案：
- 數(shù)據(jù)層：規(guī)劃設(shè)備數(shù)據(jù)（如PLC、傳感器）、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（如ERP、MES）的采集方式（IIoT網(wǎng)關(guān)、API對接等），解決“數(shù)據(jù)從哪來”的問題；
- 平臺層：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中臺、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合與標(biāo)準(zhǔn)化，解決“數(shù)據(jù)怎么管”的問題；
- 應(yīng)用層：結(jié)合場景設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用（如設(shè)備預(yù)測性維護(hù)模型、產(chǎn)能智能排程算法、質(zhì)量異常追溯系統(tǒng)），解決“數(shù)據(jù)怎么用”的問題。
- 方案需包含實(shí)施路徑（分階段里程碑）、資源投入（硬件、軟件、人力）及預(yù)期價(jià)值（如通過數(shù)據(jù)優(yōu)化排程，使交付周期縮短X%），并匹配客戶預(yù)算與轉(zhuǎn)型節(jié)奏。
3.?方案溝通與價(jià)值傳遞
- 向客戶決策層（老板、數(shù)字化負(fù)責(zé)人）傳遞方案的戰(zhàn)略價(jià)值，強(qiáng)調(diào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)競爭力的提升（如響應(yīng)市場需求速度、成本控制能力）；向執(zhí)行層（IT團(tuán)隊(duì)、生產(chǎn)主管）解釋技術(shù)細(xì)節(jié)（如系統(tǒng)兼容性、操作流程），消除落地顧慮。
- 通過案例佐證（如某同行企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)庫存周轉(zhuǎn)率提升30%）、數(shù)據(jù)可視化演示（如實(shí)時(shí)生產(chǎn)看板原型）等方式，讓客戶直觀理解方案效果。
4.?招投標(biāo)與商務(wù)協(xié)同
- 負(fù)責(zé)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的技術(shù)標(biāo)應(yīng)答，撰寫方案建議書、技術(shù)偏離表等文檔，回應(yīng)客戶對數(shù)據(jù)安全（如工業(yè)數(shù)據(jù)脫敏）、系統(tǒng)擴(kuò)展性（未來接入新工廠）等方面的疑問。
- 配合商務(wù)團(tuán)隊(duì)制定報(bào)價(jià)策略，平衡方案完整性與客戶預(yù)算，推動招投標(biāo)流程落地。
5.?行業(yè)與技術(shù)趨勢跟蹤
- 研究制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策（如國家“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃”、地方智能制造補(bǔ)貼政策）及行業(yè)標(biāo)桿案例（如海爾COSMOPlat、美的數(shù)字化工廠），提煉可復(fù)用的方案框架。
- 跟蹤前沿技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用（如數(shù)字孿生、生成式AI在工藝優(yōu)化中的使用），將新技術(shù)融入方案，增強(qiáng)方案競爭力。
二、任職要求
1.?教育背景
- 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、工業(yè)工程、智能制造等相關(guān)專業(yè)；具備制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（如工廠數(shù)據(jù)化改造、工業(yè)軟件實(shí)施）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2.?工作經(jīng)驗(yàn)
- 3年以上制造業(yè)數(shù)字化售前或咨詢經(jīng)驗(yàn)，熟悉至少一個(gè)制造細(xì)分領(lǐng)域（如機(jī)械加工、家電、汽車零部件）的業(yè)務(wù)流程（生產(chǎn)、采購、倉儲等）。
- 有主導(dǎo)或參與過制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目（如數(shù)據(jù)中臺建設(shè)、全流程數(shù)字化改造）售前工作的經(jīng)歷，具備方案成功落地案例者優(yōu)先。
3.?專業(yè)能力
- 數(shù)字化技術(shù)與業(yè)務(wù)融合能力：懂制造企業(yè)運(yùn)營邏輯（如生產(chǎn)計(jì)劃排程、設(shè)備管理、成本核算），同時(shí)掌握數(shù)字化工具（數(shù)據(jù)中臺、IIoT平臺、BI工具、低代碼開發(fā)等），能將技術(shù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合（如用BI工具解決生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化問題）。
- 方案設(shè)計(jì)與表達(dá)能力：擅長從客戶需求提煉核心問題，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化方案；具備良好的口頭表達(dá)和文檔撰寫能力，能針對不同層級客戶（高管、工程師）調(diào)整溝通重點(diǎn)。
- 數(shù)據(jù)分析思維：能通過數(shù)據(jù)建模（如ROI分析模型）量化方案價(jià)值，用數(shù)據(jù)說服客戶（如“投資100萬，3年可節(jié)省成本200萬”）。
4.?職業(yè)素養(yǎng)
- 適應(yīng)高頻出差（深入工廠現(xiàn)場調(diào)研），能承受項(xiàng)目前期長周期跟進(jìn)的壓力，具備較強(qiáng)的邏輯思維和問題解決能力，面對客戶復(fù)雜需求時(shí)能快速拆解并給出合理方案，有持續(xù)學(xué)習(xí)意識，主動了解制造業(yè)數(shù)字化新技術(shù)、新場景（如AI質(zhì)檢、智能供應(yīng)鏈）。
5.?加分項(xiàng)
- 持有數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)認(rèn)證（如CDMP數(shù)據(jù)管理專業(yè)認(rèn)證、AWS/Azure云服務(wù)認(rèn)證）。
- 熟悉主流工業(yè)軟件或平臺（如SAP MII、用友數(shù)據(jù)中臺、Power BI、Tableau），具備基礎(chǔ)SQL、Python數(shù)據(jù)分析能力者優(yōu)先。
智能制造數(shù)轉(zhuǎn)售前的核心是“用數(shù)字化思維解決制造企業(yè)的轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)”，既要懂技術(shù)落地，更要懂業(yè)務(wù)價(jià)值，通過專業(yè)方案幫助客戶明確轉(zhuǎn)型路徑，最終推動項(xiàng)目簽約與落地。