工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南(2025年)

工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南(2025年)

2025年10月

编写说明近年来，工业和信息化部密集出台了一系列推动工业互联网创新发展的政策举措。2025年7月最新发布的《信息化和工业化融合2025年工作要点》明确提出要“推进工业互联网平台高质量发展，研究制定工业互联网平台梯度培育机制，完善网络、标识、平台、数据、安全功能体系”，同时强调“打造‘5G+工业互联网’512工程升级版”，支持有条件的城市开展融合应用试点城市建设，为行业数字化转型提供了明确政策指引。工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，为产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现路径。在政产学研用各方的共同努力下，我国工业互联网发展逐渐形成了自己的认识体系、实现路径和实践成果。工业互联网新型基础设施体系不断完善，融合应用已融入49个国民经济大类，2024年核心产业规模达到1.53万亿元，为经济社会发展注入强大动力。

为推动工业互联网在消费品行业的深度应用，工业和信息化部开展了“链网协同”行动，推动工业互联网与重点产业链深度融合。编制行业融合应用参考指南是推进“链网协同”行动的重要举措，以帮助时尚美妆行业企业系统解答部署工业互联网面临的“为什么建”“建什么”“怎么建”“找谁建”等问题，为行业建设工业互联网明确体系化、可落地的赋能价值，提供轻量化、可复制的建设指引，打造差异化、可操作的实践路径，汇聚多元化、可细分的供给资源。

时尚美妆行业是满足人民日益增长的美好生活需要的重要民生行业，涵盖化妆品、个人护理用品等细分领域。随着数字经济快速发展，时尚美妆行业亟需把握数字化机遇，积极构筑发展新优势。时尚美妆行业具有市场需求变化快、产品生命周期短、个性化需求强等特点，数字化转型需求迫切。通过工业互联网实现柔性化生产、敏捷供应链和精准市场需求响应，成为行业提升竞争力的关键。

为加速推动时尚美妆企业数字化转型由点状探索向规模化普及，广州市工业和信息化局委托中国工业互联网研究院广东分院会同政产学研用各方研究编制了《工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南(2025年)》，旨在为时尚美妆行业工业互联网建设过程中的需求场景识别、应用模式打造、关键系统构建和组织实施方法提供参考借鉴。

工业互联网与时尚美妆行业融合应用总体处于由起步探索向规模化发展的新阶段，实施路径需要边探索边总结边推广边完善。后续将根据实践情况和各界反馈意见，适时修订更新，通过不断释放工业互联网的服务赋能价值，促进时尚美妆产业持续向高端化、智能化和绿色化迈进。

一、总则

(一)适用范围

本指南适用于时尚美妆行业【国民经济行业分类(GB/T4754—2017)行业代码 2661、2681、2682、2683、2684、2689的部分时尚美妆相关企业】，涵盖化妆品、护肤品、彩妆、香水、洗护发产品等美妆用品的研发、生产与销售全流程。时尚美妆产业链上游主要包括提供香精香料、植物提取物、生物活性成分等原材料及包装材料、生产设备的供应企业;中游包括专注护肤、彩妆、个护等细分领域的品牌企业与代工生产企业;下游则是线上电商平台、线下美妆集合店、百货专柜、美容机构等销售渠道与服务终端。本指南聚焦中游核心环节，既适用于已具备成熟信息化管理体系、品牌数字化运营能力的美妆企业，也适用于处于数字化转型初期，亟需优化产品研发、供应链管理、营销模式的成长型企业。

(二)编制目的

近年来，随着消费市场升级和工业互联网技术的深度渗透，时尚美妆行业加速推进技术融合创新，通过直播电商、虚拟试妆、个性化定制等创新模式开拓市场，推动产品研发、营销推广与用户服务的变革升级。然而当前行业仍存在设备互联率不足导致的数据孤岛、供应链工业网络部署滞后引发的响应迟缓、消费者需求数据建模能力薄弱等结构性问题，工业互联网赋能

数字化转型的深度与广度亟待拓展。基于此，本指南以工业互联网体系架构为核心框架，分析工业互联网与时尚美妆融合应用需求现状，系统梳理工业互联网与美妆业务融合的智能化制造、个性化定制等典型场景，总结提炼出一套工业互联网与时尚美妆行业融合应用方法论，旨在打造可复制、可推广的工业互联网美妆应用范式，助力行业实现高质量发展。

(三)编制框架

指南共分为五个部分。

第一部分为总则，明确指南适用范围、编制目的与结构框架。

第二部分为现状需求与总体设计，对时尚美妆行业数字化转型现状与需求进行了梳理，设计了工业互联网与时尚美妆行业融合应用总体架构。

第三部分围绕工业互联网与时尚美妆融合应用场景，结合行业特性与技术优势，挖掘并阐释智能化制造、个性化定制等典型融合应用场景。

第四部分着重工业互联网建设实施部署，针对需求明确应构建的数字化能力，推导工业互联网实施总体架构与建设内容，详细解析网络互联、数据治理、平台搭建、安全保障等部署实施路径，并结合场景提出建设实施要点。

第五部分阐述组织实施，总结行业内企业借助工业互联网推进数字化转型的方法步骤，同时围绕典型应用场景，梳理形成可借鉴的解决方案案例以及数字化转型服务商名录，为企业落地工业互联网建设提供实践参考。

二、现状需求与总体设计

(一)时尚美妆行业数字化现状美妆行业在数字化浪潮中展现出强劲的创新活力与市场韧性，已构建覆盖研发、生产、供应链、营销、零售、服务全链路的数字化生态体系，全面推动从原料溯源到消费者体验的智能化升级。数字化转型不仅提升了行业运营效率与产品创新能力，更为精准满足个性化需求、实现绿色可持续发展和开拓全球市场提供了核心支撑。

1.配方开发环节：人工智能技术深度渗透配方开发与产品创新领域。通过AI算法分析社交媒体和电商平台的海量消费数据，能够精准预测流行色号、质地偏好与功效需求，为配方研发提供明确方向。同时，AI成分筛选模型可加速功效成分的创新进程，促进“千人千面”定制化产品的实现。此外，虚拟试妆技术的应用使得妆容实时模拟成为可能，进一步缩短了产品研发周期。生物计算技术则被用于高效筛选天然活性成分，从而优化配方的安全性与功效性。

2.实验验证环节：数字化仿真技术大幅提升验证效率。通过数字孪生技术构建皮肤模型，模拟成分渗透性、稳定性和刺激性，替代部分动物实验与人体试验，降低研发风险与周期。AI模型基于历史实验数据库训练，可预测新配方的保湿、抗衰等核心功效指标，指导配方迭代方向;结合消费者肤质大数据生成适配不同人群的功效验证报告。实验数据实时上传云端平台，支持多地研发团队协同分析，确保验证流程可追溯、可审计。

3.原料采购环节：智能溯源与协同管理重构供应链透明度。区块链技术为原料赋予唯一数字ID，记录产地、环保认证、运输温湿度等全链路信息，确保成分可追溯性与合规性。智能采购平台整合供应商产能、价格及履约记录，通过算法自动匹配最优供应商;基于销售数据与市场趋势的AI预测模型生成原料采购计划，联动仓储系统自动触发补货指令，降低库存成本。

4.生产制造环节：柔性智造与能效优化驱动生产变革。工业互联网将传感器、机械臂、AGV自动导向车相互连接，实现了从投料、乳化、灌装到包装的全流程自动化生产。与此同时，中央控制系统实时监控关键参数，以持续确保产品品质的稳定性。在此基础上，MES(制造执行系统)与ERP(企业资源规划系统)协同作业，高效管理订单并支持小批量柔性生产模式，从而显著压缩交货周期，敏捷响应市场需求。

5.质量控制环节：全流程数字化品控保障产品一致性。AI视觉检测系统通过高精度摄像头自动识别包装缺陷、膏体质地异常，替代人工抽检。传感器网络实时采集生产环境温湿度、设备振动频率等数据，异常值触发自动告警并停机，防止次品批量产生。“一物一码”技术关联产品与生产批次信息，扫码可查询原料来源、质检报告，强化质量透明化与消费者信任。

6.包装运输环节：智能物流与绿色包装实现高效履约。RFID标签与北斗定位技术全程监控运输路径、温湿度，异常数据触发预警。轻量化可降解薄膜材料与3D打印定制包装减少材料重量，提升集装箱装载率;自动化包装机适配多规格瓶体，降低人工损耗。自动化立体库实现分钟级精准拣货，库存预警系统联动需求预测数据优化区域仓布局，支持订单快速送达。

(二)工业互联网与时尚美妆融合应用需求工业互联网是连接传统产业与未来消费趋势的核心引擎，是驱动行业创新升级的战略性支点。在时尚美妆行业的产品创新、敏捷制造与精准营销进程中，工业互联网日益发挥不可或缺的关键支撑作用。通过深度融通线上线下的数字生态，能够助力时尚美妆企业加速产品研发迭代、精细化用户洞察、解锁业务新增量，实现高效的柔性供应链响应与全渠道协同运营，从而塑造个性化、可持续、沉浸式的消费体验新生态。

一是美妆行业产品迭代快、个性化需求突出，需依托工业互联网提升研发敏捷性与生产柔性。时尚美妆行业面临消费者需求碎片化、产品迭代加速的挑战，传统研发周期长且生产线僵化，难以应对小批量、多品类的订单需求。工业互联网通过数据驱动研发与柔性化生产改造解决此痛点。

一方面，运用AI技术辅助配方开发，依托工业互联网平台集成行业原料库与配方数据库，利用大数据分析消费者偏好，智能生成配方方案，将研发周期缩短。另一方面，通过MES系统与物联网设备实时采集产线数据，结合算法动态调整生产工艺参数，实现动态排产与智能控制。

二是假冒伪劣产品泛滥是行业核心痛点，需利用工业互联网构建全链路可信追溯体系。时尚美妆行业作为当今最热门的消费领域之一，产品质量及产品安全是影响品牌信誉的关键因素，企业对产品全流程追溯和质量全生命周期管控的需求较大，传统防伪手段易被仿冒且追溯链条断裂。工业互联网通过标识解析体系构建全链路可信追溯解决此痛点。

其一是依托工业互联网标识解析二级节点，为每件产品赋予唯一数字身份证，整合生产批次、原料来源、质检报告等数据上链存证，实现一物一码防伪溯源。

其二是依托工业互联网平台整合原料采购、生产加工、质检等环节数据，建立数字化质量档案。结合AI图像识别技术对关键工序进行实时监测，自动预警偏差，并通过大数据分析质量缺陷根源，优化工艺参数，提升产品合格率。

三是行业供应链层级复杂、协同效率低，需依托工业互联网提升产业链韧性。时尚美妆产业链条长，数据孤岛林立，导致库存周转慢、协同效率低。工业互联网以平台化协同重构生态。企业可通过建设工业互联网平台打通上下游企业数据壁垒，通过统一数据标准与接口规范，整合包材商、代工厂、品牌方资源，减少信息孤岛，可实时共享原料库存、订单状态、物流信息。应用智能算法预测原料价格波动与供应风险，动态优化采购策略。

四是美妆生产涉及化学品管理及环保合规，需通过工业互联网实现安全与绿色双目标。部分日化生产涉及危化品管理，直接关系到人身与产品安全，且传统工艺能耗大。

工业互联网通过智能化监控与资源循环优化实现安全绿色生产。

其一是利用工业互联网平台连接生产环境传感器，实时采集危险源数据;通过AI模型预测安全隐患，自动触发应急预案，降低事故率。

其二是基于能耗监测平台，动态分析设备能效数据，优化生产时序与能源调度;建立碳排放模型，追踪产品全生命周期碳足迹，驱动清洁工艺改造，支撑“双碳”目标落地。

(三)工业互联网与时尚美妆融合总体设计当前，时尚美妆行业正加速向数字化、智能化全链路渗透，从配方开发、实验验证、原料采购到生产制造、质量控制及包装运输，每个环节都在经历显著升级。工业互联网与时尚美妆产业的融合创新，正依托柔性化可扩展的技术架构展开—在行业既有数字化底座上，深度整合工业互联网的AI、物联网等前沿技术，推动生产管理系统、仓储物流管理系统、供应链协同系统等的深度协同联动，构建起更智能的数字化应用矩阵，有效激活消费端数据资产价值，进而催生C2M反向定制、AI肤质诊断、沉浸式虚拟试妆等新服务模式与新商业形态的持续涌现。

图 2-1 融合创新应用总体架构时尚美妆行业工业互联网融合创新应用的实施架构总体分为车间层、企业层、产业层三个层级，围绕“网络是基础、平台是中枢、安全是保障、数据是核心、标识是纽带”五大方面，推动时尚美妆行业企业能力提升。

图2-2 融合创新实施架构车间层由灌装线、乳化反应釜、自动称量配料系统、无菌包装设备、视觉质检仪、环境温湿度传感器等生产单元组成。在车间层部署工业互联网边缘设备，重点围绕配方原料配比精度、膏体乳化温度时序、灌装密封气压、包装瑕疵检测等核心工艺参数，通过高精度传感网络实现实时数据采集。依托标识载体对原料批次、半成品流转容器、成品包装箱进行全域追踪，确保符合无菌规范。车间层安全需聚焦设备运行可靠性、洁净车间环境数据防篡改，以及配方工艺参数的控制安全。企业层由产品生命周期管理、配方研发数据库、柔性供应链系统、全渠道订单中心、消费者关系管理等业务系统构成。在企业层部署工业互联网平台，重点是通过多系统集成打通新品开发、生产排程、市场投放的产品全生命周期闭环。

同时，利用AI分析消费者肤质测试数据驱动配方迭代，基于社交媒体声量预测调整促销策略;结合标识解析技术实现产品防伪追溯与空瓶回收管理。企业层安全需保障核心配方数据加密、跨系统API接口防护，以及市场敏感信息的应用安全。产业层由全球原料采购平台、ODM代工厂协同网络、跨境物流跟踪系统、电商平台销售中台等跨主体平台组成。在产业层部署工业互联网，重点构建香精香料行情波动预警模型，通过区块链技术实现棕榈油等ESG原料来源验证，聚合全域消费数据生成爆品预测指数指导产能调配。产业层安全需防范跨境数据传输风险、代工厂生产标准一致性认证，以及平台级敏感趋势数据的资产安全。

三、工业互联网与时尚美妆融合应用场景工业互联网赋能时尚美妆行业形成平台化设计、智能化制造、绿色化生产、数字化管理、个性化定制、服务化延伸、网络化协同等七大应用模式，覆盖22类应用领域，初步形成59项具体场景。

图3-1 工业互联网与时尚美妆融合应用场景

(一)平台化设计

1.配方设计

(1)计算机辅助配方设计传统配方研发高度依赖人工经验与反复试错，导致周期长、成本高且难以精准满足市场对功效与安全性的严苛需求。企业依托工业互联网，结合AI建模与大数据分析技术，可实现配方的精准设计与性能预测。系统通过梳理现有的配方数据与目标产品性能参数，构建完善的数据库，通过借助大数据挖掘与智能推荐技术，计算每个历史配方中各组分对目标性能的特征影响系数，识别出高影响组分。并基于这些组分生成优化配方成分相容性、配方稳定性、肤感及功效等预测结果，或根据需求提供快速、精准的配方推荐，从而提高配方设计的效率和精准度，且无需大量实验数据，能够自动识别关键组分对目标性能的影响，避免了试错过程和人为误差。

图3-2 某计算机辅助配方设计系统

(2)体外功效预测模型

传统体外功效预测方法依赖二维细胞或动物实验，难以真实模拟人体皮肤复杂环境，导致预测结果与临床实际效果存在显著偏差，且方法通量低、标准化程度不足，研发周期长、成本高。企业依托工业互联网，结合3D生物打印、高内涵成像和机器学习算法，可构建高度仿真的皮肤模型和多维度检测预测体系。基于3D生物打印皮肤模型，模拟人体皮肤多层结构与生理功能。通过集成高内涵成像、微传感器阵列和光谱分析技术，实时监测成分渗透动力学、细胞活性及屏障功能变化。采用机器学习算法建立多尺度预测模型，通过深度学习网络分析成分-功效关联关系，实现美白、抗皱等功效的精准量化预测。该场景在替代部分动物实验的同时，大大缩短研发周期、提升预测准确度、降低研发成本。

(3)AI驱动的功效原料挖掘传统功效原料挖掘依赖人工文献筛选与低通量实验，面临数据碎片化、验证周期长及创新瓶颈等痛点。企业依托工业互联网，结合自然语言处理(NLP)技术对海量科研文献、专利数据库进行智能解析。通过关键词提取、语义关联分析与知识图谱构建，精准识别文献中记载的天然提取物、合成化合物等潜在活性成分，及其与“抗氧化”“抗皱”等功效的关联证据链。通过提取成分功效关联性，分析作用机制，并预测其稳定性、安全性等适配性。该场景大幅缩短原料发现周期，减少盲目筛选成本，推动美妆企业精准定位创新成分，为功效产品研发提供前沿科学支撑。

(4)配方评分

传统配方开发依赖人工试错与反复实验，存在周期长、成本高、难以精准预判安全性及功效、无法快速响应个性化需求等问题。企业依托工业互联网，部署智能配方开发系统，可实现配方的智能化开发与量化评估。在配方研发阶段，系统基于安全风险、活性成分的功效性、致痘风险以及各成分的使用目的等多个维度，通过预设的算法模型和权重分配，自动对配方进行量化评估并生成综合得分。配方评分使研发人员在实验室阶段就能预判配方的市场接受度、潜在安全性和功效宣称的支撑力度。该场景能有效避免依赖后期人工试错和高成本反复实验的传统模式，显著提升了研发效率，并通过对海量成分与配方数据的分析，为开发更贴合不同肤质需求的个性化产品提供了科学依据。

图3-3 某公司配方设计评分系统

2.包装设计

(1)包装设计与仿真

传统包材设计依赖物理打样与人工评估，存在开发周期长、成本高、材质效果与开合体验难以精准预判等痛点。企业依托工业互联网，结合3D建模技术，通过多维度模拟与交互优化，优化设计流程。材质仿真层面，系统可精确还原玻璃的通透感、金属的光泽度及纸张的纹理细节，直观评估视觉与触觉体验。结构仿真层面，聚焦包装的功能性，通过物理引擎测试抗压强度、堆叠稳定性及运输耐受性，提前规避挤压变形或运输损耗风险。开合体验方面，动态模型可演示瓶盖旋拧力度、盒体滑动阻尼等交互细节，结合人体工学分析优化操作流畅度，避免传统设计中“难开启”或“易破损”的问题。该场景能显著提升研发效率，降低实物打样成本，缩短设计周期。

3.研发管理

(1)实验室信息管理

传统实验室信息管理高度依赖人工记录与纸质流程，存在数据分散、效率低下且易出错的痛点，且质量偏差发现滞后，合规风险高，难以支撑快速的产品创新与严格的质量管控要求。企业依托工业互联网平台，结合LIMS(实验室信息管理系统)、ELN(电子实验记录本)等系统可实现实验数据的自动采集与流程标准化管理。系统通过模块化设计，支持复杂测试方案的灵活定义与执行，具备质量偏差实时预警功能，确保符合各类实验室规范。基于样品类型、检测项目和方法预置的组态模板，系统可配置化实现检测工作流控制，全面贯通QA/QC流程。系统通过标准化流程，对每批次原料的成分、安全性等指标进行电子化记录与追踪;在生产过程中实时采集半成品的关键检验数据，实现质量偏差的即时预警;成品检验阶段自动生成符合法规的质量报告，支持一键溯源。该场景有效提升了数据准确性与检验效率，缩短产品研发周期，强化质量风险管控能力，为美妆企业实现“数据驱动质控”提供核心支撑。

图3-4 某公司实验室打样数据自动采集系统

4.研发数据库

(1)配方设计知识库

传统配方设计阶段，企业缺乏统一的原料数据库，配方资料零散存储于个人设备，导致数据汇总困难，且研发人员近六成时间耗费于备案、合规等非创造性工作。企业依托工业互联网平台，通过部署配方设计软件、原料数据库系统等工具，可实现对核心研发数据的标准化管理与智能应用。系统对配方参数、原料配比、工艺路线、审批流程及版本修改日志等关键要素进行结构化存储，形成可追溯、可复用的企业知识资产。系统支持基于成分特性、功效需求或合规要求进行智能匹配与筛选。同时，电子化流程确保了从配方创建、验证到批准的全链路可控与合规。系统记录以往的研发配方，包括全成分、检验标准、工艺、安全评估数据、配方分析、打样数据收集和配方对比等，支撑工程师根据需求匹配相似配方，进行快速打样。该场景显著缩短研发周期、提升研发效率，推动企业技术沉淀与资源优化。

(2)包装设计知识库

传统包装设计存在包装材料参数、设计图纸及版本记录分散存储，缺乏统一标准库，导致设计资源难以复用、历史经验无法有效传承等痛点。企业依托工业互联网，通过构建集中式的包装材料标准库与典型设计知识库，可实现包装设计全流程的规范化与数据化管理。系统集中存储材料参数、环保指标、工艺要求等基础数据，并整合设计方案、图纸、模型、版本记录及技术变更文件，形成完整可控的设计资料管理体系。通过流程电子化与权限控制，确保设计过程可追溯、变更可管理、资源可复用，显著提升包装设计效率与一致性。该场景有效提升包装设计效率与一致性，缩短研发周期，并为可持续包装设计提供数据支撑。

图3-5 某公司包材数据库

(3)工艺设计知识库

传统工艺设计存在知识碎片化、依赖个人经验、缺乏系统化管理的问题，导致工艺标准不统一、复用率低等痛点。企业依托工业互联网，通过部署工艺管理系统或模块，可实现对工艺方案、工艺流程、工艺文件、制造BOM、版本及技术变更等全量数据的结构化存储与标准化管控。平台通过可视化界面支持工艺参数的灵活配置与仿真验证，确保工艺方案的可行性。版本控制功能完整记录每次工艺变更，结合电子审批流程，实现技术变更的规范化管理。制造BOM管理与工艺路线的动态关联，确保数据的一致性与准确性。该场景显著提升工艺设计效率与质量稳定性，支撑美妆行业企业实现生产柔性化与产品快速迭代。

(4)法规知识库

企业依托工业互联网，通过部署智能法规管理系统，可实现全球市场法规标准的系统化整合与动态合规管控。基于自然语言处理和向量检索等技术，动态整合国内外权威法规，建立结构化数据库覆盖成分禁限用、标签标识、功效宣称等核心要求。系统能够实现产品合规合法自动核查;包括执行标准库(国家、行业、企业)，最新的安全技术规范，文案标签核查(文案、说明书、标签)等。系统支持语义级智能检索，可自动匹配产品配方与法规条款，实时预警合规偏差，并生成标准化备案材料。该场景提升合规审查效率，显著降低因法规理解偏差导致的上市风险，大幅降低了企业的合规成本与法律风险。图3-6 某公司法规知识库

(二)智能化制造

1.现场作业

(1)自动配制领料

传统领料环节高度依赖人工操作与纸质流程，导致效率低下、错误频发且信息不透明，进而引发库存不准、成本虚高和追溯困难等一系列问题。企业可通过部署工业互联网平台，应用ERP、MES系统，打通订单、生产、仓储管理模块，系统可根据生产订单和物料清单(BOM)自动计算所需物料种类与数量，并结合实时库存数据生成按仓库分类的领料明细单;同时利用条码/RFID等技术，领料员通过手持终端扫描物料二维码核对信息，避免错领多领，并通过电子签名提交申请，系统同步生成领料任务至原料仓库，同时更新库存记录并形成不可篡改的电子档案，最终实现从需求计算到任务下达的闭环管控。

图3-7 某企业领料管理系统

(2)多物料累加称重防错传统人工称料方法容易出现误差，导致原料配比不准确，进而影响产品质量和生产效率。此外，人工称量还容易造成原料浪费，增加生产成本。通过应用工业互联网，企业可部署智能防差错称料系统，并结合条码/RFID识别技术、动态称重传感器与防差错算法，实现对原料称量过程的实时监控与智能纠偏。每一批次原料在称料前由系统自动调度并确认物料信息，确保物料与配方的准确匹配。在称量过程中，系统实时采集重量数据，若出现误差或操作偏差，立即触发报警并锁定操作，最大限度降低人为失误。同时，系统与WMS、QMS等实现数据互联，称量数据可在生产、仓储和质控环节自动同步，打通了上下游的信息孤岛。通过全过程记录与追溯，企业能够快速定位问题源头，保障产品批次的合规与可追溯性。

图3-8 某企业配置称料系统

(3)投料防错

传统生产模式下物料品种多，投料管控环节人员手工投料，容易出现投料差错。且投料过程不透明，不了解投料进度，不能严格遵守投料过程参数。通过应用工业互联网，部署MES系统，并利用条码/RFID、称重传感器技术，可实现投料环节全流程精准管控。操作员投料前使用扫码枪扫描物料标签，系统自动校验其品种、批次与工单要求是否一致，若匹配则通过PLC控制电子锁开启料箱或投料口，反之则触发声光报警并锁定设备;投料时称重传感器实时采集重量数据，与配方设定值进行比对，若超差则暂停流程并要求调整;系统自动记录投料人、时间、重量等数据并加密存储至数据库，形成可追溯的电子台账;退料时重新称重，自动计算损耗率，为成本优化提供数据支撑，最终实现从投料防错到损耗分析的全闭环管理。图3-9 某企业物料投入系统

(4)乳化过程智能调控

传统乳化生产依赖人工经验控制温度、转速等参数，存在控制精度低、批次稳定性差、能耗高等问题。通过应用工业互联网平台，部署PLC与SCADA/MES系统，并集成高精度传感器及变频器，可实现乳化过程的全自动精准调控。平台可根据工艺配方设定温度、转速、压力等参数目标值;安装在乳化罐的温度传感器、压力变送器及转速传感器实时采集数据，PLC通过算法动态比对实际值与设定值，自动调节搅拌电机转速、蒸汽或冷却水流量。温度曲线、转速变化、能耗记录等实时数据自动存储并生成报表，支持工艺优化与质量追溯，最终实现从参数智控到能效优化的全闭环管理。

图3-10 某企业乳化过程智能调度界面

(5)静置智能监控

传统静置环节依赖人工记录时间、肉眼观察状态，存在超时静置、提前转移、过程不透明等痛点，易影响产品质量与生产节奏。通过应用工业互联网，企业部署物联网感知终端并与MES系统集成，可实现对静置过程的精准管控与智能调度。系统在物料泵入静置罐时自动记录入库时间，并依据工艺配方自动设定静置时长;MES系统实时进行倒计时监控，通过界面动态显示各罐剩余时间与状态;到达设定时间后，系统自动向中控室操作员推送提醒信息，并同步向下一环节设备下发准备指令;静置时长、设备状态、操作记录等全过程数据自动归档，形成可追溯的电子批次记录。

(6)灌装精度动态校准

传统灌装环节依赖人工定期抽检与手动调整，不仅存在响应滞后、调整凭经验、精度持续性差等问题，还会面临半成品料体与包材使用错误的风险，且难以有效应对设备长期运行带来的机械磨损、物料特性波动等干扰因素。通过应用工业互联网平台，在灌装头集成高精度称重传感器，并联动PLC与智能算法，构建了一套集防错与校准于一体的智能系统。在防错方面，系统通过在关键节点配置扫码器或RFID读写器，自动核对物料与包材信息，从源头杜绝误用。在校准方面，系统以预设灌装量为目标值，由称重传感器实时采集数据并传输至PLC，其内置的智能算法动态比对实际值与目标值，自动计算偏差并精准调节灌装阀门，从而在提升产品一致性的同时，有效降低原料损耗与质量风险。

(7)包装完整性视觉检测

传统包装检测依赖人工目检，存在效率低、易疲劳、主观偏差大等痛点，难以适应高速生产线节奏，导致漏检率高且质量数据无法系统化追溯。通过利用工业互联网，部署机器视觉检测系统，集成高速工业相机、专用光源及图像处理算法，可实现包装质量的在线全检与自动判异。系统在自动包装机出口处架设相机，触发拍摄包装产品的高清图像;视觉算法通过边缘检测、模板匹配或深度学习模型识别漏封、包装折角破损、包膜气泡等缺陷。对判定为不合格的产品，系统利用PLC将其移入不良品通道;同时，MES系统自动记录每一缺陷的类型、发生时间及位置，并统计缺陷数量生成质量波动趋势图，为调整包装机温度、压力、速度等参数提供数据支撑。图3-11 包装视觉监测界面

(8)产品信息溯源

传统模式下产品信息记录依赖纸质单据或离散系统，存在数据易丢失、难以关联、追溯效率低等痛点，一旦出现质量问题难以快速精准定位。通过应用工业互联网标识解析体系，结合RFID或二维码技术与MES系统，可实现从原材料到成品的全链路精准溯源。系统在灌装环节通过扫码器或RFID读写器采集瓶身预设的唯一追溯码，自动将产品批次、灌装时间、产线编号等关键信息绑定并实时写入MES系统数据库，形成“一瓶一码”的身份标识;后续在流通或质检环节，通过扫描该码可直接调取该瓶产品对应的静置时长曲线、灌装精度校准记录、包装检测结果等全链路数据。该系统同时支持供应链各节点数据动态补充，当消费者或监管方扫码查询时，平台通过标识解析系统映射并可视化展示全生命周期信息，有效支撑质量追溯、防伪验证与窜货监管。

图3-12 某产品溯源查询

2.生产管控

(1)生产进度管控

传统生产进度管控高度依赖人工记录与经验判断，存在严重的信息滞后与管理盲区，导致生产效率低下、质量波动大且问题追溯困难。企业依托工业互联网，通过部署制造执行系统(MES)，可实现对生产全流程的透明化、精细化与实时化管控。系统通过集成物联网传感器、条码/RFID、设备PLC接口等多种技术手段，自动采集生产工单状态、设备运行参数以及物料批次信息，构建覆盖“人、机、料、法、环”的全方位数据链。基于实时数据，MES系统形成可视化生产看板，动态追踪每张工单的执行进度，并通过电子工单驱动生产流程。系统能够自动校验物料配送的准确性，监控工艺参数是否符合预设标准，一旦发现偏差即刻触发声光报警并暂停相关工序。同时，系统对设备状态进行实时监控与预警，有效预防因故障导致的生产中断。该场景确保了产品批次间的质量稳定性，实现了从原料到成品的全程精准追溯，显著提升了订单交付的准时率与生产资源的整体利用效率。

图3-13 某公司生产进度管控界面

(2)车间环境管控

传统生产环境管控主要依赖人工巡检与纸质记录，存在数据滞后、误差率高、异常响应慢等痛点，难以确保洁净环境的持续稳定达标。企业依托工业互联网，通过部署物联网(IoT)传感器网络、构建中央监控平台，并联动环境调控设备，实现对洁净车间环境参数的实时监测、智能预警与自动调控，确保生产环境持续符合质量规范要求。在生产车间关键区域部署各类高精度IoT传感器，实时采集温湿度、压差、悬浮粒子浓度等关键参数数据。通过物联网关汇聚至中央监控平台，平台通过数据驾驶舱或可视化看板动态展示各区域环境状态，并依据预设标准进行智能判异。当参数超出预设阈值时，系统自动触发预警并生成处置建议，同时可联动空调净化系统进行智能调控。该场景有效提升质量管控水平，降低环境因素导致的产品质量风险，显著提升化妆品生产的质量稳定性与合规性。

(3)智能清洗消毒

传统清洗消毒流程高度依赖人工操作与经验判断，存在效率低、一致性差、记录不完整等痛点。企业依托工业互联网，通过部署自动化清洗灭菌系统，实现对管道、反应釜等关键设备的全流程无人化清洗与灭菌，确保产品安全与质量合规。系统基于预设程序自动控制清洗剂的浓度、温度、流速及作用时间，并集成物联网传感器实时监测关键参数，确保每个清洗环节符合标准。清洗数据实时上传至中央监控平台，自动生成可追溯的电子批记录，满足GMP法规要求。系统通过预测性维护算法分析设备运行数据，提前预警潜在故障，减少非计划停机。该场景显著提升生产线的洁净度保障水平与运营效率。

2.计划与调度

(1)生产计划管理

为破解传统生产计划依赖人工、排程粗放、响应慢，尤其在美妆 ODM/OEM 模式下订单碎片化、难以及时整合的痛点，企业可依托工业互联网平台构建一体化计划体系。通过集成ERP与 MES，实时获取经整合的订单、库存、产能数据，辅助生成可执行的主生产计划，并支持多版本模拟与动态调整。该场景实现了计划从经验驱动到数据驱动的转变，显著提升排产效率与准确性，有效降低库存积压与交期延误风险，为小批量、多品种的柔性生产提供核心支撑。

图 3-14 某公司实现基于订单数据对主生产计划进行灵活调整

(2)高级计划与排程

针对美妆行业多品种、小批量、快交期的生产特点，传统排产方式难以兼顾效率与柔性，企业可基于工业互联网平台，部署高级计划与排程(APS)系统，综合考虑物料、设备、工艺、交期等多重约束，利用智能优化算法，自动生成最优排产方案，并支持插单、急单等异常情况的快速重排。系统实时监控生产进度与资源状态，动态调整作业顺序，实现“订单-计划-执行”的闭环联动。该场景实现了车间排产的智能化与柔性化，大幅提升设备利用率和订单准时交付率，助力企业在多变市场中保持高效响应。

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图 3-15 某公司通过 APS 系统进行生产计划的下达

(3)人机物智能调度

为解决传统派工依赖人工调度、信息不透明、资源匹配效率低等问题，企业可依托工业互联网平台与MES 系统，构建人机物智能调度体系。系统基于排产计划，实时匹配人员、设备与物料状态，将任务精准推送至终端，并实时反馈进度与异常，实现资源的动态调配。该场景实现了作业过程的透明化与调度智能化，有效提升人力资源与设备效率，为构建高效、协同的美妆柔性产线奠定基础。

3.生产作业优化

(1)柔性智能制造单元

传统美妆日化产线存在刚性固化、换型效率低、灵活性差等痛点，难以适应“多品种、小批量”的市场需求，导致生产效率低下、资源浪费严重。通过利用工业互联网，部署柔性可重构产线，集成模块化装备、成组技术与实时调度系统，可实现多品种产品的快速自动切换与精准生产。系统根据MES下达的订单指令，通过成组技术将工艺相似的产品归类生产，并依托模块化设计的热熔胶机、贴标机等设备快速调整工装;产线采用仿生抓取技术与机器视觉定位，在口红组装等场景中通过单工位双夹具协同作业，缩短换型时间;同时，系统通过实时数据采集与动态调度算法，自动优化生产节拍与物料配送路径，实现混线生产下的资源最优分配;全过程数据通过物联网网关上传至云平台，生成产能效率、质量波动等分析报表，为持续优化提供决策支持，最终形成从订单解析到成品交付的柔性化、数字化闭环管理。

(2)人机交互协作

传统美妆日化生产环节存在人机交互壁垒高、协作效率低下、安全风险突出等痛点，难以实现精准化、柔性化的生产需求。通过利用工业互联网，构建人机协同作业系统，集成自主移动机器人、协作机器人及智能交互终端，可实现投料、分拣、检测、装配等环节的高效协作。系统通过5G通信技术实现AMR、机械臂、传感器等设备与MES/WMS系统的实时数据交互;在作业过程中，AMR通过激光雷达与视觉技术动态识别人员位置，结合强化学习算法自动调整行进路径。例如在拣选环节，采用“一人拣多车、一车对多人”的柔性模式，由AMR承载货架至拣选工位，人员仅需在原地完成扫码、核验、投料等操作，减少无效行走;同时，协作机器人通过力控传感器与视觉引导实现原料桶的精准抓取与投加。所有设备运行状态、作业数据均通过物联网网关上传至数字孪生平台，动态优化任务分配策略，最终实现人机效能最大化。

(三)绿色化生产

1.能源信息管理

传统能源管理依赖人工抄表与经验调控，存在数据滞后、能效黑洞、优化困难等痛点，导致能源浪费严重且无法精准支撑节能决策。通过利用工业互联网平台，部署企业能源管理系统或模块，集成智能电表、水表、气表、温湿度传感器等物联网感知终端与大数据分析平台，可实现能源流的精细化监控与智能优化。系统自动采集水、电、气等能耗数据，并实时传输至云平台;平台层动态识别异常能耗与节能潜力，基于分析结果自动生成设备启停优化策略，并通过PLC执行控制指令，实现“监测-分析-调控-评估”闭环管理。同时，系统提供能源成本分析、碳排核算、能效对标等功能，为管理决策提供数据支撑。

图3-16 某企业水、电、气能源管理系统

2.可持续供应链管理

传统供应链管理模式下，原料来源不透明、碳足迹难以量化，企业面临绿色清洗质控、环保合规压力及品牌声誉风险。通过利用工业互联网，构建可持续供应链管理体系，集成区块链、物联网、大数据分析技术，可实现从原料溯源到碳足迹精准管控的全流程治理。系统首先通过区块链不可篡改的分布式账本记录棕榈油、纸浆等原料的产地认证、采购路径及环保属性，并利用物联网传感器实时采集运输、仓储环节的能耗数据;建立碳足迹模型，自动计算从原料开采到成品交付各环节的碳排放强度，通过大数据平台生成可视化碳足迹图谱及减排优化方案。同时，系统通过绿色信息平台向消费者及监管方披露可持续数据，并利用智能合约自动执行绿色采购策略，助力企业实现环保合规、提升ESG评级并强化品牌绿色竞争力。

3.废水废气合规管控

传统废水废气管理依赖人工定期检测与纸质记录，存在数据滞后、真实性存疑、响应迟缓等痛点，难以满足日益严格的环保监管要求，且无法支撑处理设施的精细化运行优化。通过利用工业互联网，构建环境合规管控平台，集成污染源在线监测系统、大数据分析及智能预警模块，可实现排放全程监控与治理设施优化调控。通过在废水、废气排放口安装在线分析仪，实时采集排放数据并传输至云平台;平台通过自动比对法规限值，一旦超标立即触发短信、声光等多级报警，同时通过PLC联动电动阀门实现超标废水自动截留。所有监测数据自动生成环保台账报表，直接对接政府监管平台，形成从实时监测、预警处置到报告追溯的全链条数字化管控，确保合规排放的同时降低治理能耗与运营成本。

(四)数字化管理

1.营销管理

(1)营销信息管理

传统营销信息管理，数据分散在各个渠道和员工手中，形成信息孤岛，导致客户洞察片面;同时较为依赖人工统计与经验决策，从订单处理到业绩分析均效率低下，且难以实时掌握市场动态。企业依托工业互联网，通过部署信息化系统，实现对销售计划、订单、客户信息及业绩等全链路数据的规范化与集中化管理。

系统整合线上线下多渠道数据，构建统一的客户视图，支持基于用户画像的精准营销与个性化服务。通过自动化工作流，实现销售计划制定、订单处理、业绩追踪的全流程电子化管控，提升运营效率。该场景显著提升营销效率与客户满意度，同时通过数据驱动决策助力企业实现销售增长与客户品牌忠诚度的提升。

图3-17 某公司营销信息管理界面

(2)消费者洞察分析

传统时尚美妆行业的消费者洞察高度依赖小样本调研和人工经验分析，存在数据滞后、覆盖范围有限、结论主观性强等痛点，难以精准捕捉快速变化的市场需求。企业依托工业互联网平台，结合大数据分析、AI算法和可视化工具实时解析全域消费者行为与反馈。通过大数据技术对社交平台、电商评论等多元数据进行智能挖掘，实现市场趋势的精准捕捉与策略优化。系统利用自然语言处理技术解析用户评论、笔记内容，识别成分偏好、使用痛点及潜在需求，结合销量数据监测构建动态趋势模型。通过聚类分析划分消费群体特征，建立细分市场画像;结合时间序列预测模型，识别节日、季节等爆品节点规律。基于实时洞察结果，企业可快速调整产品定位、配方升级或营销策略。该场景将传统被动调研转为主动预测，显著提升产品开发精准度与市场响应速度。

(3)智能客服与导购

企业依托工业互联网，通过整合聊天机器人(Chatbot)、人机协同与增强现实(AR)技术，构建全渠道、智能化的客户互动体系。聊天机器人基于知识图谱处理产品查询、订单跟踪等高频标准问题，实现7×24小时即时响应;当识别到投诉、过敏等复杂或敏感需求时，系统通过关键词触发机制转接人工客服，确保服务连续性。同时，AR虚拟试妆功能允许消费者实时预览口红、粉底等产品的上脸效果，大幅降低线上购物的决策门槛。该场景有效分流客服压力、优化人力配置，通过沉浸式、个性化的交互体验显著提升客户满意度，推动服务流程向智能化升级。

(4)跨境电商管理

传统的Excel表格和多平台手动切换，不仅流程繁琐、反应迟缓，更因政策多变而易出错，难以支撑高效的跨境业务。企业依托工业互联网，通过部署集成化的管理系统，可实现多平台订单统一处理、多币种智能结算以及跨境物流与清关的自动化优化，全面提升全球运营效率。系统通过API接口整合天猫国际、亚马逊等多渠道订单，实现订单自动抓取、清洗与聚合，支持按客户、区域等规则智能合并发货，显著降低物流成本与错单率。在财务端，系统内置多币种账户结构与汇率风险对冲机制，自动处理跨境支付结算与汇兑损益计算，保障资金流动性与合规性。同时，系统对接国际物流商与海关数据接口，提供智能分仓建议、物流轨迹实时跟踪，并自动生成符合各国法规的清关单证，加速货物通关并降低查验风险。该场景使美妆企业能够快速响应全球市场变化，支撑柔性供应链与品牌全球化拓展。

(5)直播带货

企业依托工业互联网，以直播平台为核心，深度融合数据技术、内容创意与供应链，形成精准营销生态。品牌通过抖音、淘宝直播等平台，采用“达人带货+品牌自播”双轨模式。前端，主播运用 AR 虚拟试妆、AI 肤质检测等技术提供沉浸式体验，结合剧情化场景展示产品效果;中台，大数据实时分析用户互动数据，动态优化话术与货品组合，实现“千人千面”的精准推送;后端，系统根据销量预测自动触发供应链补单，缩短履约周期。该场景通过限时优惠营造紧迫感促进转化，依托用户画像实现私域沉淀，为新品研发与复购营销提供数据支撑，形成“内容互动-即时销售-用户洞察”的数字化闭环。

2.经营管理

(1)销售计划动态优化

传统时尚美妆行业销售计划依赖静态历史数据与人工经验制定计划，难以动态响应市场变化，易引发库存积压或缺货风险。企业依托工业互联网，通过部署以AI为驱动、数据实时反馈的智能决策系统，可实现从预测到定价、促销的全链条管理。系统整合历史销售数据、市场活动信息及外部趋势数据，利用机器学习算法进行精准的销量预测，为销售计划制定提供科学依据。通过构建动态定价模型，根据实时库存深度、竞品价格及市场需求弹性，自动调整价格策略。该场景将传统静态计划转变为可实时调整的动态规划，通过需求预测、智能补货与动态调拨，显著提升了供应链响应速度与资源分配效率，确保销售策略始终与市场实际动态同步，驱动营收与利润增长。

(2)BI看板分析

企业依托工业互联网，通过部署集成化的BI系统，可整合供应链、销售、财务等关键业务数据，并利用可视化工具实现经营状况的实时监控与智能决策支持。系统通过数据中台统一接入多源数据，消除信息孤岛，形成覆盖采购、生产、库存、销售、客户行为等环节的完整数据链。基于清洗后的数据，BI看板运用关联分析模型和预测算法，深度挖掘业务规律，并通过仪表盘、热力图、趋势曲线等可视化组件动态展示核心指标。管理者可通过交互式筛选、下钻分析等功能，快速定位问题，并依托预警机制及时调整采购计划或促销策略。该场景将分散的运营数据转化为协同可视的决策看板，显著提升了资源分配精度与市场响应速度，驱动企业管理从经验导向迈向数据驱动。

图3-18 某公司BI看板

3.设备管理

(1)设备信息管理

为改变传统记录设备信息的设备台账依赖纸质或分散管理，信息更新不及时，查询困难的状况，企业可部署设备管理系统或模块，实现对设备资产档案、技术参数、巡检、保养、校准计划等的数字化、集中化统一管理。系统可自动生成并推送巡检任务，记录结果与异常情况，形成设备全生命周期电子档案。该场景将传统被动、离散的设备管理方式转变为主动、系统的管理模式，显著提升设备管理效率与透明度，为预防性维护和成本核算提供准确的数据基础。

图 3-19 某公司的设备信息管理界面

(2)设备预测性维护

传统设备维护依赖人工定期巡检，难以预测突发故障。企业可针对关键生产设备(如乳化罐、灌装线)，加装振动、温度等物联网传感器，采集设备运行状态数据并传输至工业互联网平台。平台利用大数据与 AI 算法构建设备健康模型，监测劣化趋势，在故障发生前预警并生成维护工单。对于传统设备，可结合便携点检仪纳入系统进行趋势管理。该场景实现了从“定期预防”到“按需预测”的维护模式变革，能有效减少非计划停机时间，降低维护成本，延长设备使用寿命，保障生产的稳定与高效。

4.仓储管理

(1)仓储信息管理

传统仓储管理依赖人工记账与纸质单据，存在数据滞后、账实不符、效率低下等痛点，导致库存周转率低、找货困难且成本虚高。通过利用工业互联网平台，部署仓储管理系统，集成条码/RFID技术、PDA手持终端等技术，可实现仓储作业的数字化管控。系统通过唯一编码对物料、成品、半成品及耗材进行身份标识，在出入库环节利用扫码设备自动采集数据，并实时同步至系统更新库存记录;可通过库位管理功能，动态优化货物存储位置，提升空间利用率;结合库存预警机制，自动生成补货建议或积压提醒。同时，系统与企业ERP、MES等系统集成，实现跨部门数据共享，并通过多维度报表(如库存周转分析、出入库效率统计)为管理决策提供支持，最终形成从入库、在库到出库的全流程精细化管控闭环，显著提升库存准确性及作业效率。

图3-20 某企业仓储管理系统

(2)智能出入库

传统出入库管理依赖人工核对单据与实物，存在信息录入效率低、批次与质检报告易脱节、追溯链条不完整等痛点，难以满足高质量管控要求。通过部署集成RFID技术的智能仓储管理系统，并结合云端数据平台，可实现物料批次信息与质检报告的自动关联与精准管控。系统在物料入库前，为每批原料粘贴具有唯一编码的RFID标签，并同步将质检报告中的关键数据绑定至标签及系统数据库;入库时，RFID读写器自动批量识别标签信息，实时验证批次合法性及质检状态，若发现质检过期或不合格物料，系统自动告警并锁定入库流程;出库时，系统依据先进先出等策略，自动匹配待出库批次及其质检报告，确保优先调取合格且临期的物料，并通过RFID读写器确认出库信息，实时更新库存台账。全过程数据自动同步至云端平台，形成“一批一码、码随料走、料码一致”的闭环追溯体系，大幅提升物料可追溯性与质量管控精度。

图3-21 某企业物料入库

(3)无人仓储与物流

传统仓储管理依赖人工叉车、手推车等设备进行物料搬运，存在劳动强度大、作业效率低、差错率高、空间利用率不足等痛点，尤其在业务高峰时段易出现响应延迟与库存不准等问题。通过利用工业互联网，部署以AGV、AMR为核心的智能仓储系统，并与WMS深度融合，可实现从原料、包材到成品的全流程自动化搬运与精准管控。系统首先通过WMS接收入库指令，AGV/AMR依据预设路径实时规划最优路线，将货物运至指定货位，并利用RFID或二维码识别技术自动更新库存信息;在拣选环节，系统根据订单需求调度潜伏式AMR将目标货架搬运至拣选工位，或由叉式AGV完成高位货架的存取操作，实现“货到人”的精准拣选;出库时，AGV/AMR与自动包装线、分拣系统联动，将成品运送至装车区，并通过智能配载算法优化装载顺序。全过程由智能调度算法实时优化机器人运行路径，避免拥堵碰撞，大幅提升空间利用与作业效率。

图3-22 某企业AGV设备

(4)仓储环境监控

化妆品原料对温湿度和空气质量高度敏感，车间内温度、湿度、空气颗粒物及有害气体波动可能直接影响产品稳定性和质量。然而，原有管理模式依赖人工巡检和局部监测设备，监测点少、数据采集滞后，无法实现全厂覆盖和实时跟踪。增加了生产成本和质量风险。通过利用工业互联网，部署高精度采集模组、物联网网关、数据处理平台，实现仓储区环境数据实时采集、监控和分析。采集模组可同步监测温度、湿度、空气颗粒物、CO₂ 浓度及挥发性有机物等多项指标，通过工业以太网或无线网络将数据传输至平台，保证数据的实时性与完整性。平台对采集数据进行清洗、校验与存储，并通过规则引擎实现异常自动报警与联动控制。当仓储车间湿度或温度偏离设定范围时，系统可即时触发空调、加湿或净化设备调整，确保生产环境稳定。

图3-23 某企业环境监测系统

5.财务管理

(1)财务信息管理

传统财务管理依赖手工记账与分散系统，存在数据孤岛、对账困难、信息滞后、合规风险高等痛点，难以支持企业精细化运营与快速决策。通过利用工业互联网，构建集成化的财务管理信息系统，依托ERP核心平台，实现总账、应收应付、存货核算、固定资产、现金管理等模块的数据协同与流程自动化。系统通过统一会计科目编码与凭证自动生成机制，将购销存业务单据实时转化为财务凭证，传递至总账子系统;固定资产模块自动计提折旧并生成记账凭证，存货核算实时更新库存资金占用，现金管理同步银行流水并自动核对，确保财务业务数据同源一致。通过权限管控与审计跟踪功能，系统记录所有操作日志，满足内控与合规要求;同时，借助财务分析工具自动生成利润表、现金流量表等报表，为管理决策提供数据支撑，最终实现从业务发生到财务报告的全流程标准化、透明化闭环管理。

(2)市场利润预测核算

传统市场利润预测依赖静态报表与人工经验推断，存在数据割裂、预测滞后、误差较大、风险反应迟缓等痛点，难以支撑企业快速响应市场变化与精准决策。通过利用工业互联网，构建数据驱动的智能财务预测平台，整合ERP、CRM及SCM系统数据，并应用大数据分析、人工智能算法及可视化仪表盘，可实现对企业未来财务状况的精准预测、动态规划与风险评估。系统通过API接口自动采集历史财务数据、业务数据及外部市场数据，并利用时间序列分析与机器学习算法建立多因素预测模型，动态生成未来季度或年度的利润、现金流及资产负债预测报告;通过情景模拟功能，管理层可调整产品定价等关键参数，系统实时计算不同市场策略下的利润敏感性分析，并标识潜在风险阈值;所有预测结果通过可视化看板实时展示，并与预算系统联动，支持滚动预算调整，最终形成从数据整合、智能预测到策略优化的全链路闭环管理，助力企业实现财务前瞻性管控与战略目标精准落地。

6.人力资源管理

传统时尚美妆行业人力资源管理普遍面临依赖手工操作、信息孤岛严重等痛点，难以支撑快速扩张中的人员规范化管理需求。企业依托工业互联网，通过部署一体化的OA人力资源管理系统，可实现对人员变动、考勤、薪酬福利、请示、审批、通知、文件流转等核心流程的全程电子化与规范化管理。系统通过构建统一的员工信息数据库，将分散的纸质档案和Excel表格整合为标准化数字档案，支持员工自助更新信息，确保数据实时准确。在人员变动方面，从招聘需求上报、电子合同签订、入职办理到调岗、晋升、离职审批，全部流程可在线完成。针对美妆行业多班制、跨门店调配的复杂考勤需求，系统支持定位、移动APP等多种打卡方式，并能根据促销活动灵活排班，自动统计工时、处理异常，显著降低管理成本与纠纷风险。薪酬福利模块则能自动关联考勤与绩效数据，完成精准算薪及福利发放，确保合规高效。该场景将传统分散的人工操作转化为系统化、数据驱动的管理模式，在降低人为差错的同时，为管理者提供实时人事数据分析支持，助力企业实现人力资源的精细化管控与高效协同。

图3-24 某公司OA人员管理系统

7.质量管理

(1)质量信息管理

针对质量数据依赖人工纸质记录(尤其是批记录)造成的效率瓶颈、差错风险及信息孤岛问题，企业可依托工业互联网平台构建质量管理系统(QMS)，核心是实现电子批记录(EBR)管理。系统对原料、半成品、成品在全生产流程的质量数据进行数字化采集与集成，确保批记录的完整性与实时性。同时，系统将质量标准的执行、偏差处理及纠正与预防措施(CAPA)等流程线上化、规范化，实现全面的闭环控制。此举打通了质量信息流，实现了从数据采集到决策支持的全程可追溯，显著提升了质量管理效率、合规性与持续改进能力。

3-25 某公司质量管理系统(QMS)界面

(2)机器视觉质量检测

为替代效率低、一致性差，难以满足高速生产线对包装外观全检要求的传统人工目检，企业可在灌装、包

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