智能工厂数据驱动发展趋势分析

智能工厂数据驱动发展趋势分析体验营销的主要原则1、适用适度体验式营销要求产品和服务具备一定的体验特性，顾客为获得购买和消费过程中的“体验感觉”，往往不惜花费较多的代价。应该看到，中国经济和消费水平与西方发达国家尚有一定差距，大多数消费者虽然逐步从温饱需要向感性需求发展，但还没到可以为一个愉悦的体验而付出太多金钱的程度。在中国操作体验营销要把实质的利益充分考虑进去，让消费者进行愉悦体验的同时获得实质的利益，营销活动才更容易获得成功。星巴克在中国难以大面积推广，仅在上海等经济发达城市获得成功就可以证明这点。2、合理合法体验式营销能否被消费者接受，与地域差异关系密切。各个国家和地区由于风俗习惯和文化的不同，价值观念和价值评判标准也不同，评价的结果存在差异。因此，体验营销活动的安排，必然适应当地市场的风土人情，既富有新意，又合乎常理。同样的道理，各个国家和地区的法律体系，如消费者权益保护法、反不正当竞争法、广告法、商标法、劳动法、公司法、合同法等，既存在差别，又极其复杂，体验营销实施过程中，具体的操作环节和内容，都应该在国家政策和法律法规允许的范围之内。顾客满意通过创造、传播和交付优质顾客价值，满足需求，达到顾客满意，最终实现包括利润在内的企业目标，是现代市场营销的基本精神。这一观念上的变革及其在管理中的运用，曾经带来美国等西方国家20世纪50年代后期以来的商业繁荣和一批富可敌国的跨国公司的成长。然而，实践表明，现代市场营销管理哲学观念的真正贯彻和全面实施，并不是轻而易举的。对于许多企业来说，尽管以顾客为中心的基本思想是无可争辩的，但是，这个高深理论和企业资源与生产能力之间的联系却很脆弱。“利润是对创造出满意的顾客的回报”这个观点，似乎只是建立在信念之上而不是建立在牢靠的数据之上的。因此，自20世纪90年代以来，许多学者和经理围绕现代营销观念的真正贯彻问题，将注意力逐渐集中到两个方面，一是通过质量、服务和价值传递实现顾客满意；二是通过市场导向的战略奠定竞争基础，来吸引、保持顾客和培育客户关系。所谓顾客满意，是指顾客将产品和服务满足其需要的感知效果与其期望进行比较所形成的感觉状态。顾客是否满意，取决于其购买后实际感受到的绩效与期望（顾客认为应当达到的绩效）的差异：若绩效小于期望，顾客会不满意；若绩效与期望相当，顾客会满意；若绩效大于期望，顾客会十分满意。顾客期望的形成，取决于顾客以往的购买经验、朋友和同事的影响，以及营销者和竞争者的信息与承诺。若一个企业使顾客的期望过高，则容易引起购买者的失望，降低顾客满意程度。但是，如果企业把期望定得过低，虽然能使买方感到满意，却难以吸引大量的购买者。顾客对满足其需要的感知效果既是企业的预期，也是顾客通过购买和使用产品的一种感受。它尽管是顾客的一种主观感觉状态，但却是建立在“满足需要”的基础上的，是从顾客角度对企业产品和服务价值的综合评估。研究表明，顾客满意既是顾客本人再购买的基础，也是影响其他顾客购买的要素。对企业来说，前者关系到能否保持老顾客，后者关系到能否吸引新顾客。因此，使顾客满意，是企业赢得顾客、占有和扩大市场、提高效益的关键。研究还进一步表明，吸引新顾客要比维系老顾客花费更高的成本。因此，在激烈竞争的市场上，保持老顾客、培养顾客忠诚感具有重大意义。而要有效地保持老顾客，就不仅要使其满意，而且要使其高度满意。高度的满意能培养顾客对品牌的感情吸引力，而不仅仅是一种理性上的偏好。企业必须十分重视创建、保持和提升顾客的满意程度，努力争取更多高度满意的顾客，建立起高度的顾客忠诚。贯彻全方位营销管理观念，关键是要与顾客及其他利益方建立持久关系，亦即做好关系营销。为此，企业必须首先创造卓越的顾客感知价值，建立持久的顾客关系，通过全面质量管理和价值链管理，形成系统的“顾客满意”良性机制，努力使自己成为真正面向市场的企业。智能工厂数据驱动发展趋势传统生产要素逐步数字化，数控机床、工业机器人等广泛应用和深度互联，大量工业数据随之产生，同时研发、运营等制造业务逐渐向数字空间转移，进一步加速了工业数据的积累。加之大数据、人工智能等技术突破与融合应用，为海量工业数据挖掘分析提供了有效手段。构建采集、建模、分析、决策的数据优化闭环，应用数据+模型对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为智能化实现的关键路径，在工厂各个领域展现出巨大赋能潜力。一是数据驱动的增强研发范式。数据与研发创新全流程相结合，应用数据模型、智能算法和工业知识，建立超越传统认识边界的创新能力，推动研发创新范式从实物试验验证，转向虚拟仿真优化，进而迈向基于数据的设计空间探索、创新方案发现和敏捷迭代开发。如宁德时代结合材料机理、大数据分析和人工智能算法探索各种材料基因的结合点，加速电解液、正极、包覆等电池材料的开发，缩短研发周期30%，降低研发成本30%。二是基于数据的生产过程智能优化。基于海量制造数据采集、汇聚、挖掘与分析，融合工业机理，构建具有感知分析和洞察解析复杂制造过程的数字模型系统，通过对工艺流程、参数的闭环优化与动态调整，实现自决策和自优化生产制造过程。如宝武鄂城钢铁，基于数据+机理构建转炉工艺过程模型，破解转炉炼钢过程黑箱，动态优化和实时控制氧枪、副枪及加料等操作参数，炼制效率提升23%，炼制能耗降低15%。三是基于数据的精准管控与智能决策。打通生产过程的数据流，通过数据自动流动化解复杂制造系统管控的不确定性，实现精准感知、动态配置和智能决策的生产运营管理。如潍柴动力构建智能管理与决策分析平台，汇聚生产数据，基于大数据分析结合人工智能算法，开展动态资源调度、设备预测维护、能耗智能优化等数据应用，生产效率提升30%，生产成本降低15%。四是数据加速模式业态创新与价值链重构。通过数字技术连接各类终端、产品、设备等，基于数据分析开展远程运维、分时租赁、产融结合等新服务与新业态，进而推动价值链高价值环节的产生或转移以及价值网络的全面重构。如帕菲特机械构建售后增值服务运维平台，基于产品数据分析开展租赁、运输、金融等增值服务，服务效益提升30%；山河智能装备基于数据实时监控装备状态，探索工程机械融资租赁服务，2022年4月通过融资租赁方式推动工程机械出口RCEP成员国，首期合同资金1000万元。智能工厂工艺设计行业概况工艺设计是将产品设计转化为一系列加工工序和资源配置要求的过程，是设计和制造之间的关键桥梁。工艺设计质量和效率影响着研发周期、生产成本和产品质量。传统工厂以二维工艺设计为主，首先二维环境下无法有效开展仿真验证，工艺质量完全依赖于人员经验，大量实物验证增加了成本；其次工艺知识难以固化、显性化和复用，设计过程的重复造轮子现象明显；同时无法有效衔接三维产品设计和生产制造，工艺桥梁作用弱化明显，增加了设计向制造的转化周期。面向高效、高质量规划制造过程和精准指导生产作业的需求，将基于模型的定义、先进制造、知识图谱等技术与计算机辅助工艺设计、计算机辅助制造等系统结合，全面应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素，开展加工、装配、生产等虚拟验证与优化迭代。工艺数字化设计全面提升了工艺设计效率、质量和可操作性，加速工艺知识积累和重用，大幅度减少实物验证次数，降低研制成本，同时全面打通设计和制造的信息孤岛，显著提升产品研制效率。工艺数字化设计已在航空航天、汽车与零部件、电子信息等行业的机械加工、表面喷涂、组件焊接、整机装调等工艺中得到广泛应用，如鱼跃医疗实施基于模型的机械加工、装配等工艺设计，设计时间缩短30%。主要包括以下三类典型应用模式。一是三维工艺设计与仿真验证。在产品三维模型上添加制造信息，关联设备、工装、人员等制造资源，构建结构化工艺，借助加工、装配等工艺仿真工具在虚拟环境中快速迭代优化工艺设计，如白车身三维焊装工艺设计，铸造工艺数值模拟仿真等。二是基于知识的快速工艺设计。建立加工方案库、工艺参数库、工装库等结构化工艺知识库，通过知识检索或算法推荐等精准匹配和复用知识内容，驱动工艺快速设计。如基于知识的航空发动机装配工艺设计，基于工装设计模板的锻造模具参数化快速设计等。三是设计工艺制造一体化协同。打通设计、工艺和制造环节的业务流和数据流，基于统一设计数据源，开展面向制造的设计，并行工艺规划与设计，工艺作业指导实时下发车间可视化展示，以及制造问题实时反馈驱动设计优化。如航天产品研制的并行工程，配电装备设计制造一体化等。智能工厂应用场景以典型场景为基本要素，加速数字技术与全产业链、全价值链和全要素的融合渗透，是深化智能制造发展的新路径探索。总体来说，智能工厂发展路径以制造过程和生产管理的智能优化切入，加速供应链打通和协同，并向价值链上游研发设计和下游销售服务等高价值环节延伸，最终推动生产方式、商业模式和业务形态的创新变革。一是智能工厂的主攻方向依旧是制造领域，主要集中在计划调度、生产作业和质量管控的三大核心环节，相关智能场景应用数量占比55．4%。二是生产管理也是工厂转型改善重点，管理应用占比20．5%，主要集中在设备管理、能源管理和安全管控三大环节。三是数据驱动的研发变革和商业创新并行探索，各占比10．6%、13．5%，未来研发变革和商业创新将创造新的价值，具有更大潜力。应用数量排名前十的十大智能场景分别是智能在线检测、工艺数字化设计、智能仓储、人机协同作业、质量精准追溯、在线运行监测与故障诊断、产线柔性配置、车间智能排产、精益生产管理、生产计划优化，总计占比超过50%。基本集中在工厂生产运营核心的工艺规划、计划排程、加工作业和生产管控高价值领域，符合智能工厂建设主观需求和客观规律，具备较为显著的示范性。智能工厂绿色安全发展趋势安全生产和绿色环保是工厂经营发展的生命线，是构建和谐社会的重要保障，是保证国民经济可持续发展的重大问题。近年来，在双碳战略目标引领下，开展智能工厂建设和数字化转型的同时，以数字技术赋能节能环保安全技术创新，应用人工智能、大数据、5G、工业互联网等提升工厂能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步迈向绿色制造、绿色工厂和绿色供应链，加快制造业绿色化转型，创造良好的经济效益和社会效益。一是能耗监控分析与能源效率优化。基于数字传感、智能电表、5G等实时采集多能源介质的消耗数据，构建多介质能耗分析模型，预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能源效率的相关因素，进而可视化展示能耗数据，开展能源计划优化、平衡调度和高能耗设备能效优化等。如长城汽车通过实时采集室内外温度和制冷机系统负荷，利用校核系统模型实时决策制冷运行的最佳效率点，动态控制制冷机并联回路压力平衡和水泵运行频率，降低制冷站整体能耗，节能率达到16%以上。二是安全监控预警与联动应急响应。针对主要危险源进行实时监控，基于采集数据分析自动识别安全风险隐患并实时预警；广泛连接各类安全应急资源，构建应急预案库，自动定位安全事故，推荐应急响应预案，并实时联动调度应急资源，快速处置安全事故。如万华化学建设应急智慧系统，集成视频、报警、气象仪器等数据源，构建应急预案库，实现事故定位、预案启动、应急响应、出警通知以及相关设备和资源自动化联动，能够高效处置安全事故，降低损失。三是全过程环境监测与污染优化。依托污染物监测仪表，采集生产全过程多种污染物排放数据，建立多维度环保质量分析和评价模型，实现排放数据可视化监控，污染物超限排放预警与控制，污染物溯源分析，以及环保控制策略优化等。如南京钢铁通过对220个总悬浮微粒无组织排放监控点的实时数据采集，构建和应用智慧环保模型，实现环保排放的预测预警与环保控制策略优化，降低生产异常带来的超标排放风险80%，加热炉排口硫超标现象下降90%。四是全链条碳资产管理。通过采集和汇聚原料、能源、物流、生产、供应链等全价值链条的碳排放数据，依托全生命周期环境负荷评价模型，实现全流程碳排放分布可视比较，碳排放趋势分析、管控优化以及碳足迹追踪等。如中石化镇海炼化构建碳排放管理系统，在线计算各环节碳排放、碳资产数据，实现碳资源采集、计算、盘查和交易全过程管控，按照单台装置每月减少碳资产计算工作量1天测算，全年降低成本130多万元。智能工厂发展优势为推动传统制造向智能制造转型升级，我国推动建设了一批智能制造示范工厂，聚焦原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业，围绕研发、生产、管理、服务领域开展转型实践。基于2021年度智能制造示范工厂和优秀场景的不完全统计发现，智能制造示范工厂在智能化改造前后，成效价值显著改善，足以消除企业对数字化转型投资的疑虑，树立企业推进智能制造的信心，同时也为绩效指标的价值维度设计提供了指导思路。智能制造示范工厂改造前后的成效价值主要体现在以下三个方面。一是创新效率提升显著。产品研发周期平均缩短28．0%，最高缩短达70%，近80%的企业缩短超过20%。服务响应时间平均缩短27．9%，最高缩短80%，超过六成的企业缩短超过20%。二是运营水平改善明显。运营成本平均下降18．6%，最高下降达67%，近一半的企业下降超过20%。物流成本占比企业运营成本平均降低15．56%，最高降低76%。库存周转率平均提升达25．0%，最高提升超过2倍，近六成的企业库存周转率提升超过20%。产品不良率平均下降24．4%，最高下降达96%，近六成的企业下降超过20%。资源综合利用率平均提升达21．9%，最高提升达100%，超过三分之一的企业提升超过20%，设备综合利用率平均提升达25．0%。订单准时交付率平均提升达21．8%，最高提升100%，近二分之一的企业提升超过20%。订单完成周期平均缩短27．9%，最高缩短70%，超过七成的企业缩短超过20%。三是节能减排成效显著。二氧化碳（CO2）排放平均降低13．3%，最高降低53%，超过六成的企业降低超过10%。智能工厂行业展望在政策引导和行业探索的双重作用下，智能制造不断推进，已从最初的探索尝试、单点优化阶段发展到系统变革、全面转型阶段，推动生产模式、运营模式、资源配置模式的全方位变革，衍生出全新的数字化业务和商业模式。智能工厂已成为制造业数字化转型的策源地和主战场，成为制造业构建新核心竞争力，引领经济高质量发展的必经路径和重要引擎。十四五期间，技术融合创新、供给生态构建、场景应用落地和新型组织形态变革将进一步加速工厂智能化进程，正推动数字化、网络化工厂全面迈向智能工厂。一是新一代信息技术与行业加速融合，智能工厂支撑技术体系将逐步形成。纵观历次工业革命，技术创新一直是第一驱动力，而人工智能、工业互联网平台、５G等新一代信息技术正是本轮工业革命的关键赋能。5G等新型网络技术将成为海量工业数据采集和传输的关键保障；工业互联网平台将成为数据集成管理与数据应用创新的核心载体与关键中枢；而工业人工智能则是制造系统分析、优化、决策等智能化实现的核心引擎。二是供给体系相关方加速渗透整合，构建供给生态共同打造适用性系统解决方案。智能工厂建设是复杂的系统工程，涉及咨询规划、诊断评估、硬件改造、软件实施、系统集成、数据治理等方方面面的技术、产品、服务的应用。传统烟囱式建设模式难以应对系统转型建设需求。未来依托头部供应商、平台型企业等集成整合各领域异构技术产品，打通咨询、设计、实施、治理和运维全实施流程，构建面向特定行业的系统性解决方案。三是通过智能场景解耦和重构工厂转型，进而模块化、组合式推进将成为新应用模式。场景是从应用视角看待数字化转型，相较于技术视角或功能视角，更容易被应用侧理解。以场景为单位解耦工厂全价值链、全产业链和全要素，又以场景为单位封装应用需求、支撑技术和解决方案。进而实现以场景为最小可选单元，结合需求模块化选择、组合式拼装构建智能工厂建设蓝图，并以价值效益为导向分阶段落地实施，进而分散建设投资，降低实施风险。四是工厂组织形态加速变革，以适应新的生产方式、业务形态、资源配置和商业模式。网络化协同制造、用户直连制造、共享制造等新模式新业态的出现，不断模糊供应商、企业、客户、行业等关系，推动传统组织壁垒的消失，加速组织形态的变革。一方面向着能够获得更大范围内资源配置优化的去边界化组织转变，进而推动基于开放化组织的社会化制造模式的实现；另一方面为促进以数据驱动业务改良与创新进行的敏捷化组织转变，更好适应不断变化的市场需求和业务创新发展的需要。智能工厂生产计划发展概况生产计划是企业根据订单，结合产能、库存等状况制定企业生产、采购、外协等生产任务计划的过程。计划合理性决定订单交付周期、资源利用效率和生产成本。在信息化时代，工厂多依赖于ERP（企业资源计划）系统结合人工制定生产计划，首先生产计划制定和产能、库存、采购、销售等状态脱节明显，各环节难以衔接平衡造成大量库存积压；其次生产订单过程状态难以监控，对订单异常情况无法实时响应处理，导致订单交付延期；同时无法有效预测需求变化、供应链波动、产能异常等，进而开展计划策略的动态调整和优化。聚焦生产计划高效精准策划与订单准时交付需求，基于企业资源计划系统与采购、库存、生产、销售等集成打通，应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，基于需求预测、产能预测、安全库存和供应链交期等数据分析制定生产计划。生产计划优化实现更精准和合理的生产计划制定，有助于缩短订单交付周期，减少库存积压，同时实时感知和预测需求、生产、采购、销售等波动，进而动态调整，避免交付风险或者资源浪费。生产计划优化目前在原材料、电子信息、装备制造和消费品行业的主生产计划、物料需求计划、制造资源计划等方面得到广泛应用，如吴忠仪表应用资源计划系统开展二级计划优化，订单交付率提升10%。主要包括以下三类典型应用模式。一是基于订单拉动的生产计划优化。基于产能状态、库存状态、供应链交期等数据分析和精准洞察，应用约束理论、（非）线性规划、智能算法等，以订单交付期为约束，确定最佳采购入库、生产完工时机，保障交付准时。如定制家居生产计划优化，定制汽车生产计划优化。二是基于销售预测的生产计划优化。通过实时采集市场、客户或者销售数据，基于数据分析结合智能算法预测未来一段时间的销量波动，进而动态调整产品生产计划，降低库存积压成本。如基于销量预测的鲜奶制品生产计划优化、速冻食品生产计划优化等。三是基于项目交付的生产计划优化。打通从项目计划、研发设计、生产计划到生产执行的数据闭环链路，基于项目工作分解，结合产能均衡、资源冲突和物料齐套的预测，制定生产计划，并根据异常协同调整。如航天产品科研生产计划，航空发动机科研生产计划等。市场营销与企业职能迄今为止，市场营销的主要应用领域还是在企业。在下一节我们将会看到，市场营销学的形成和发展，与企业经营在不同时期所面临的问题及其解决方式是紧密联系在一起的。在市场经济体系中，企业存在的价值在于它能不断提供合适的产品和服务，有效地满足他人（顾客）需要。因此，管理大师彼得，德鲁克指出：“顾客是企业得以生存的基础，企业的目的是创造顾客，任何组织若没有营销或营销只是其业务的一部分，则不能称之为企业。”“市场营销和创新，这是企业的两个功能。”其中，“营销是企业与众不同的独一无二的职能”。这是因为：（1）企业作为交换体系中的一个成员，必须以对方（顾客）的存在为前提。没有顾客，就没有企业。（2）顾客决定企业的本质。只有顾客愿意花钱购买产品和服务，才能使企业资源变成财富。企业生产什么产品并不重要，顾客对他们所购物品的感受与价值判断才是最重要的。顾客的这些感觉、判断及购买行为，决定着企业命运。（3）企业最显著、最独特的功能是市场营销。企业的其他职能，如生产、财务、人事职能，只有在实现市场营销职能的情况下，才是有意义的。因此，市场营销不仅以其“创造产品或服务的市场”标准将企业与其他组织区分开来，而且不断促使企业将营销观念贯彻于每一个部门。在现实中，许多企业尽管对市场营销及其方法颇为重视，但并未真正把它作为企业核心职能进行全面贯彻。如一些经理认为营销就是“有组织地执行销售职能”。他们着眼于用“我们的产品”，寻求“我们的市场”，而不是立足于顾客需求、欲望和价值的满足。但是，市场营销并不等于销售。市场营销的核心是清楚地了解顾客，并使企业所提供的产品（服务）适合顾客需要。不做好这一工作，即使拼命推销，顾客也不可能积极购买。因此，企业尽管也需要做销售工作，但市场营销的目标却是要减少推销工作，甚至使得销售行为变得多余。全面构建和贯彻面向市场（顾客）的企业职能，关系到企业能否生存和健康成长。品牌组合与品牌族谱品牌组合涉及企业是自营品牌还是借用他人品牌，是采用统一品牌还是分类、分品设计，一个产品上标一个品牌还是一个产品上标两个或两个以上的品牌等品牌策略问题。品牌组合就是为解决这些具体问题而做的努力。如此，品牌组合成为品牌运营中的重要策略。（一）品牌归属策略确定产品应该有品牌以后，就涉及如何抉择品牌归属问题。对此，企业有三种可供选择的策略，其一是企业使用属于自己的品牌，这种品牌叫作企业品牌或生产者品牌或自有品牌。其二是他人品牌，他人品牌又可细分为两种：企业将其产品售给中间商，由中间商使用他自己的品牌将产品转卖出去，这种品牌叫作中间商品牌，这是第一种；第二种是贴牌生产，即其他生产者品牌。其三是企业对部分产品使用自己的品牌，而对另一部分产品使用中间商牌或者其他生产者品牌。许多市场信誉较好的中间商（包括百货公司、超级市场、服装商店等）都争相设计并使用自己的品牌。如美国的Sears公司经销的商品的90%0都标有自己的品牌。伴随着2008年以来的经济衰退，再次加速了中间商品牌的发展。沃尔玛一直在中国市场积极开发和推广沃尔玛“自有品牌”，推出“质优价更优”的自有品牌商品，覆盖了食品、家居用品、服装、鞋类等主打品类。自有品牌商品的生产厂家都经过严格的审核和产品检测，确保每件商品都拥有领先同类品牌的优良品质；同时，自有品牌商品均由生产厂家直接生产，节省了中间环节，使售价比同类商品更具竞争力。中间商品牌的出现与发展掀起了新一轮更宽范围的品牌战。营销企业选择生产者品牌或中间商品牌，即品牌归属生产者还是中间商，要全面考虑各相关因素，最关键的因素是生产者和中间商谁在这个产品分销链上居主导地位、拥有更好的市场信誉和拓展市场的潜能。一般来讲，在生产者或制造商的市场信誉良好、企业实力较强、产品市场占有率较高的情况下，宜采用生产者自有品牌；相反，在生产者或制造商资金括据、市场营销薄弱的情况下，应以中间商品牌或其他生产者品牌为主。必须指出，若中间商在某目标市场拥有较好的品牌忠诚度及庞大而完善的销售网络，即使生产者或制造商有自营品牌的能力，也应考虑采用中间商品牌。这是在进占海外市场的实践中常用的品牌策略。（二）品牌统分策略品牌，无论归属于生产者，还是归属于中间商，或者是两者共同拥有品牌使用权，都必须考虑对所有的产品如何命名问题。是大部分或全部产品都使用一个品牌，还是各种产品分别使用不同的品牌，如何对此进行决策事关品牌运营成败。决策此问题，通常有三种可供选择的策略。1、统一品牌统一品牌即是企业所有的产品（包括不同种类的产品）都统一使用一个品牌。例如，飞利浦公司的所有产品（包括音响、电视、灯管、显示器等）都以“PHILIPS”为品牌，佳能公司生产的照相机、传真机、复印机等所有产品都统一使用“Canon”品牌。企业采用统一品牌策略，能够降低新产品宣传费用；可在企业的品牌已赢得良好市场信誉的情况下实现顺利推出新产品的愿望；同时也有助于显示企业实力，塑造企业形象。不过，不可忽视的是，若某一种产品因某种原因（如质量）出现问题，就可能因其他种类产品受牵连而影响全部产品和整个企业的信誉，即一荣俱荣，一损俱损；当然，统一品牌策略也存在着易相互混淆、难以区分产品质量档次等令消费者不便的缺憾。2、个别品牌与多品牌个别品牌是指企业对各种不同的产品分别使用不同的品牌；而多品牌策略通常是指企业同时为一种产品设计两种或两种以上互相竞争的品牌的做法。多品牌是个别品牌策略实施的结果，个别品牌策略是多品牌策略的一种具体做法或表现形式。企业运用多品牌策略能够避免统一品牌下的负面株连效应；可以在产品分销过程中占有更大的货架空间，进而压缩或挤占了竞争者产品的货架面积，为获得较高的市场占有率奠定了基础；而且，多种不同的品牌代表了不同的产品特色，多品牌可吸引多种不同需求的顾客，提高市场占有率。还需提及的是，由于多种不同的品牌同时并存必然使企业的促销费用升高且存在自身竞争的风险，所以，在运用多品牌策略时，要注意各品牌市场份额的大小及变化趋势，适时撤销市场占有率过低的品牌，以免造成自身品牌过度竞争。3、分类品牌分类品牌即指企业对所有产品在分类的基础上各类产品使用不同的品牌。如企业可以对自己生产经营的产品分为器具类产品、妇女服装类产品、主要家庭设备类产品，并分别赋予其不同的品牌名称及品牌标志。这实际上是对前两种做法的一种折中。分类品牌可以按产品分类，也可以按市场分类。（三）复合品牌策略复合品牌就是指对同一种产品赋予两个或两个以上品牌的做法。多牌共推一品，不仅集中了一品一牌策略的优点，而且还有增加宣传效果等增势作用。复合品牌策略，按照复合在一起的品牌的地位或从属程度来划分，一般可以分为主副品牌策略与品牌联合策略两种。1、主副品牌策略主副品牌策略是指同一产品使用一主一副两个品牌的做法。在主副品牌策略下，用涵盖企业若干产品或全部产品的品牌做主品牌，借其品牌之势；同时，给各个产品设计不同的副品牌（专属于特定产品的品牌），以副品牌来突出不同产品的个性。主副品牌策略兼容了统一品牌策略与个别品牌策略的优点。它既可以像统一品牌策略一样实现优势共享，使企业产品均在主品牌下借势受益；同时，又能达到像个别品牌策略一样比较清晰地界定不同副品牌标定下产品之间的差异性特征，从而避免因个别品牌的失败而给整个品牌带来损失的负面影响。主副品牌策略简直就是对统一品牌策略和个别品牌策略的必要补充。主副品牌策略一般适合于企业同时生产两种或两种以上性质不同或质量有别的商品，同时还要求拟作为主品牌的品牌应有较高的知名度与较好的市场声誉。产品性质相同或质量一致，那也就无必要设置副品牌；而品牌知名度不高或市场声誉不佳，也无势可借，进而也难以带活副品牌。2、品牌联合策略品牌联合策略是指对同一产品使用不分主次的两个或两个以上品牌的做法。品牌联合可以使两个抑或更多个品牌有效地协作、联盟，相互借势，来提高品牌的市场影响力与接受程度。品牌联合所产生的传播效应是“整体远远大于单体”。可以说，品牌联合的扩散效应比单独品牌要大得多。依照联合品牌的隶属关系，品牌联合策略又可大致分为“自有品牌联合并用”与“自有品牌与他人品牌联合并用”两种做法。必须说明的是，品牌联合不仅仅是品牌名称上的简单联合、表面联合，而且更重要的是实质性的深层次的联合或合作，包括两个或两个以上品牌的联合赞助、组合宣传、共用网络等具体的品牌联合形式。营销信息系统的构成营销决策所需的信息一般来源于企业内部报告系统、营销情报系统和营销调研系统，再经过营销分析系统。它们共同构成营销信息系统。（一）内部报告系统内部报告系统的主要功能是向市场营销管理者及时提供有关交易的信息，包括订货数量、销售额、价格、成本、库存状况、现金流程等各种反映企业营销状况的信息。内部报告系统的核心是从订单到收款整个周期，同时辅之以销售报告系统。订单一收款周期涉及企业的销售、财务等不同的部门和环节的业务流程。订货部门接到销售代理、经销商和顾客发来的订货单后，根据订单内容开具多联发票并送交有关部门。储运部门首先查询该种货物的库存，存货不足则回复销售部缺货，如果仓库有货，则向仓库和运输单位发出发货和入账指令。财务部门得到付款通知后，做出收款账务，定期向主管部门递交报告。在激烈的竞争中，所有企业都希望能迅速而准确地完成这一周期的各个环节。销售报告系统应向企业决策制定者提供及时、全面、准确的生产经营信息，以利于掌握时机，更好地处理进、销、存、运等环节的问题。新型的销售报告系统的设计，应符合使用者的需要，力求及时、准确，做到简单化、格式化，实用性、目的性很强，真正有助于营销决策。（二）营销情报系统内部报告系统的信息是企业内部已经发生的交易信息，主要用于向管理人员提供企业运营的“结果资料”，市场营销情报系统所要承担的任务则是及时捕捉、反馈、加工、分析市场上正在发生和将要发生的信息，用于提供外部环境的“变化资料”，帮助营销主管人员了解市场动态并指明未来的新机会及问题。市场营销情报信息不仅来源于市场与销售人员，也可能来自于企业中所有与外部有接触的其他员工。收集外部信息的方式主要有下面四种。（1）无目的的观察。无既定目标，在和外界接触时留心收集有关信息。（2）有条件的观察。并非主动探寻，但有一定目的性，对既定范围的信息做任意性接触。（3）非正式的探索。为取得特定信息进行有限的和无组织的探索。（4）有计划的收集。按预定的计划、程序或方法，采取审慎严密的行动来获取某一特定信息。营销情报的质量和数量决定着企业营销决策的灵活性和科学性，进而影响企业的竞争力。为扩大信息的来源和提高信息的质量，企业通常采取以下措施改进信息收集工作。（1）提高营销人员的信息观念并加强其信息收集、传递职能。（2）鼓励与企业有业务关系的经销商、零售商和中间商收集和提供营销信息。（3）积极购买特定的市场营销信息。（4）多渠道、多形式地了解竞争对手的营销活动情况，包括参加有关展销会、协会、学会，阅读竞争者的宣传品和广告，购买竞争品，雇用竞争者的前职工。（5）建立内部营销信息中心，改进信息处理、传递工作。（三）营销调研系统市场营销调研系统也可称为专题调查系统，它的任务是系统地、客观地收集和传递有关市场营销活动的信息，提出与企业所面临的特定的营销问题有关的调研报告，以帮助管理者制定有效的营销决策。市场营销调研系统和市场营销信息系统在目标和定义上大同小异，研究程序和方法具有共性。（四）营销分析系统营销分析系统是企业用一些先进技术分析市场营销数据和问题的营销信息子系统。完善的营销分析系统，通常由资料库、统计库和模型库三部分组成。1、资料库有组织地收集企业内部和外部资料，营销管理人员可随时取得所需资料进行研究分析。内部资料包括销售、订货、存货、推销访问和财务信用资料等；外部资料包括政府资料、行业资料、市场研究资料等。2、统计库统计库指一组随时可用于汇总分析的特定资料统计程序。其必要性在于：实施一个规模庞大的营销研究方案，不仅需要大量原始资料，而且需要统计库提供的平均数和标准差的测量，以便进行交叉分析。营销管理人员为测量各变数之间的关系，需要运用各种多变数分析技术，如回归、相关、判别、变异分析以及时间序列分析等。统计库分析结果将作为模型的重要投入资料。3、模型库模型库是由高级营销管理人员运用科学方法，针对特定营销决策问题建立的，包括描述性模型和决策模型的一组数学模型。描述性模型主要用于分析实体分配、品牌转换、排队等候等营销问题；决策模型主要用于解决产品设计、厂址选择、产品定价、广告预算、营销组合决策等问题。企业营销对策用上述矩阵法分析、评价营销环境，可能出现4种不同的结果。在环境分析与评价的基础上，企业对威胁与机会水平不等的各种营销业务，应分别采取不同的对策。对理想业务，应看到机会难得，甚至转瞬即逝，必须抓住机遇，迅速行动；否则，丧失战机，将后悔莫及。对风险业务，面对其高利润与高风险，既不宜盲目冒进，也不应迟疑不决，坐失良机，应全面分析自身的优势与劣势，扬长避短，创造条件，争取突破性的发展。对成熟业务，机会与威胁处于较低水平，可作为企业的常规业务，用以维持企业的正常运转，并为开展理想业务和风险业务准备必要的条件。对困难业务，要么是努力改变环境，走出困境或减轻威胁，要么是立即转移，摆脱无法扭转的困境。市场导向组织创新现代市场营销管理哲学要求企业创造顾客和顾客满意，将顾客利益摆在核心地位。许多企业在此基础上也开始认识到兼顾行业、合作伙伴、社区和国家利益对企业成功经营与发展的重要地位。然而，在实践中真正贯彻这种观念，保证企业健康成长，却并不容易。面对现代科技迅速发展、市场环境急剧变迁和竞争日趋激烈的挑战，企业必须对自身组织与管理制度进行革新，形成能够全面有效地招律顾客并为之提供良好服务的机制。里特尔咨询公司在总结卓有成效的公司管理模式的基础上，提出了一个高绩效业务模型。该模型将企业资源与组织配置列为基础。我们可以将它作为企业组织与体制创新的主要原则来讨论。（一）满足利益方的要求在今天的价值交换体系中，企业绩效及其利润目标只有在能使其他利益方获得利益的条件下，才有可能实现。因此，企业及其经营业务，都要确定利益方及其要求。一般地说，利益方主要包括顾客、供应商、经销商、企业员工和股东。如果这些利益方觉得不满意，就不能实现理想的合作，导致整体绩效下降，甚至经营失败。为此，企业必须遵循一个原则：满足每一个利益团体的最低期望。企业要致力于为不同的利益方传递高于最低限度的满足水平。同时，也需要根据不同程度满意水平，为员工尽好责任（基本满意水平），为经销商提供绩效满意水平。在确定这些满意水平的时候，企业必须注意，不要让利益方之间感到相对待遇有失公平。各方利益关系的协调本质上仍然是以顾客满意为核心的。从经营动态关系上看，通过顾客满意达到包括股东在内的其他利益方满意，又是建立在企业组织与制度革新所创造的高质量环境基础上的。建立一个面向市场的组织管理体制，形成高水平的员工满意；通过员工积极性、创造性的充分发挥，以高质量的产品和服务建立高度的顾客满意，从而带来更多的交易，更高的企业利润，以及供应商、经销商的利益。各方满意的结果，又会促进新一轮更高质量的良性循环。（二）改进关键业务过程达到满意目标必须通过对工作过程的管理才能实现。目前，大多数企业的这种管理都是通过以专业职能分工为基础的部门组织来进行的。这种传统的组织结构往往使各业务部门各自为政，追求自身目标最大化而不是企业目标最大化，各部门之间不能实现理想的合作，从而也使企业保有高度满意顾客这一总体目标及其战略规划不能有效地遍及整个业务各环节和全过程。因此，使企业的每一个部门都高度面向市场并热心于同其他部门协作，是十分必要的。为适应以快速变化为主调、灵活反应为关键的外部环境，企业必须突出和加强对关键业务过程的管理，通过组织革新，建立多功能的团体，将市场和企业的各种声音和谐一致地协调起来，形成自己的管理核心业务的能力。（三）合理配置资源业务过程的执行，需要配置相应的人、财、物及信息等资源。企业必须设计出一个决策框架，使有限资源能够按照使顾客和企业都满意的方式来有效配置。这需要寻求拥有资源并对各业务的资源分配与使用实施