我国正在由“制造大国”向“制造强国”的行列大步迈进，“中国制造2025”已上升为国家长期发展战略，制造各行业及贸易流通业越来越多的企业在持续提升信息化、数字化水平的同时，在智能制造、智慧工厂建设、智慧供应链等领域提出了更高的变革需求，以应对越来越激烈的市场竞争形式、更严苛的客户需求、巨变的跨界融合、深度的产业垂直整合与细分等方面带来的挑战。

结合物联网、云计算、人工智能等领域，以数据价值深度挖掘整合为核心，倾力打造智能化决策指挥中心，全面响应制造工厂及企业供应链管理的敏捷化、柔性化、可视化、内外部协同化、资源整合化和组织扁平化需求，帮助用户根据自身所需快速构建信息化系统，高效挖掘海量数据背后的价值，轻松实现制造企业供应链运作的成本效率、质量优化、智能管理、价值链整合及战略统筹。

1、业务驾驶舱
综合分析影响企业内外部、直接或间接等多方面因素，结合历史数据，从销售、渠道、产品、时间等多个维度分析建模、提升业务准确率，帮助企业高效运行。
2、计划统筹
深度挖掘产品需求计划、物料供应计划、生产计划、产能计划等多个环境中产生的各类数据，结合产品不同生命周期的供需特点，对影响供需平衡的各层面数据进行全面的分析，帮助实现供应链计划管理能力的精益求精。
3、订单履约
对不同业务模式、不同产品线、不同渠道、不同区域、不同客户、不同时期的订单交付情况进行全周期监控与分析，打通涉及前后端多个职能部门的预测、订单、物料供应、生产工单、仓储、运输、交货、付款等多个环节的信息流、全面提升交付水平和客户满意度。
4、库存周转
兼顾研、产、供、存、流、销等各环节中影响库存周转指标的相关因素，对库存周转进行多维度动态的分析监控与预警，变“事后”补救为“事前”智能预警、“事中”智能优化，大幅降低呆滞库存相关损失，从全价值链整合的角度统筹库存周转的相关指标和措施，有效改变之前“头痛医头、脚痛医脚”的分段管控带来的弊端，避免库存失控的恶性结果发生。
5、采购供应
对采购订单及商务、物料供应及交期管理、物料成本管理、物料质量管理、供应商管理活动中产生的多样数据进行关联分析，可视化监控不同类别物料、关键物料、不同供应商、不同区域的供应能力，动态预警关键指标，预见未来未雨绸缪，最佳化供应水平及供需平衡。
6、智慧工厂
对生产各环节、各系统、各类设备中产生的海量数据进行有机整合，轻松实现多工厂可视化、智能化管理、全面优化人力效率、设备运转及稳定性监控、物料损耗监控、质量管理、产能综合利用及成本管控水平。
7、设备备件
对设备在运行过程中产生的各类数据进行有机整合，轻松实现设备稳定性、能耗等关键指标的集约化、可视化、智能化管理，并可结合MES、ERP、PLC等系统相关功能帮助企业提升设备稼动及产出效率、物料损耗监控、维修保养管理、质量管理及成本管控水平，促进设备采购策略优化。
8、物流仓储
利用织信低代码的自定义图表功能，构建数据看板和数据大屏，对制造企业或流通企业在仓储布局、日常收发存盘点财务管理、运输路线规划、运输方式优化、内外部运输资源整合、设备监控、时效管理、费用管理、人员管理等方面的数据进行高效整合及价值转化，全面提升物流仓储运作管理水平，优化供应链网络布局。
9、供应链决策分析
综合考虑内部和外部、宏观和微观等多方面因素对制造和供应链运作的影响，平衡企业供应链运作对效率、交付水平、弹性、质量、成本及资源统筹等多个维度的管理需求，化繁为简，全方位智能化支持供应链高效决策。
此外，制造工厂和供应链运作还需要跟客户端营销环节、产品研发环节及周边财务、人力资源等职能部门在数据层面进行更加高效的协同，提升统筹决策能力。由于在底层数据层面进行了贯通，织信低代码模块化的可灵活定制能力增强的制造业智慧供应链管理方案，既能满足企业在特定时期、特定职能范畴、特定系统环境下的局部业务需求，又能有机地组合起来满足企业整体决策优化和数字化战略统筹的目标。