潘建国：打造数字化新质生产力，促进新时期广东食品产业高质量发展
作者：潘建国（理学博士 双聘教授）
一、理解新时期广东食品产业
食品产业作为轻工业重要门类，是连接第一产业和第三产业的重要纽带，带动效应、倍增效应十分明显。一直以来国家也将食品产业定位为国民经济重点发展的支持性行业，并开始构建食品产业创新体系。改革开放后国家重视精制加工制成品出口，鼓励并支持食品产业参与国际竞争，食品出口的快速增长，有力地促进了国内食品产业的发展。到90年代初，我国已初步形成了相对独立的现代化食品产业体系。为了推进科技成果的产业化应用，食品产业企业开始同科研单位和大专院校建立协作关系。在九十年代，全国主要农业院校在农学园艺学、畜牧兽医学等学科的基础上相继组建了食品科学系和食品专业，为食品产业快速发展奠定了学科、教育和人才基础。
食品产业也一直是广东省优势产业，广东食品产业一度迅速崛起，引领全国。在推动经济发展和增进民生福祉中具有重要作用。曾经盛极一时的“健力宝”就诞生在广东。1983年，佛山酒厂与广东体育科学研究所、广东体育医学院等单位，以欧阳孝教授的一篇论文为依据，研制出一种含碱电解质的饮料，这种饮品可以维持人体电解质、水和酸碱平衡，消除运动性疲劳。这就是后来的“健力宝”。1984年6月，健力宝通过专业技术鉴定，填补了我国电解质运动饮料领域的空白。同年，健力宝随中国体育代表团首次出征奥运会，一鸣惊人，被誉为“中国魔水”。与此同时，广东的一大批食品产业企业均借助政策力量而崛起。不止健力宝，围绕鸡猪主产业，创造出“公司+农户”的“温氏模式”的温氏股份发展起来，外资企业百事可乐等的食品产业企业均迎来快速增长，并引领着全国食品产业的发展。作者不完全统计，2010前后，全国8%的食品产业企业在广东省，广东省食品产业相关企业数量达65万家。形成了珠江水广东粮的说法。然而，近十年来，广东食品产业先后被山东、河南等省份超越。
惟其如此，近五年来，广东出台多方面政策和措施，尤其是2022年新一届省委省政府特别提出重振珠江水广东粮的地位，因此探讨促进新时期广东食品产业高质量发展的意见建议办法就油然而生了。作者初步统计，近五年来，广东先后出台几个重要政策，各级领导也在不同场合多次强调发展好食品产业。比如2020年开始起草、2021正式发布的《广东省发展现代农业与食品战略性支柱产业集群行动计划（2021—2025年）》、2023年发布的《2023年开展“粤食越好 粤品世界”推动食品工业提质升级专项行动方案》、2023年发布的《关于打造世界级食品制造贸易高地的实施意见》、2024年发布的《广东省特殊食品产业发展环境优化行动方案》等等政策密集出台。
广东的政策提到，要树立大食物观，大力发展地方特色食品产业，推动食品产业转型升级，打造世界级的食品加工基地、产品品牌、原料采购和产品销售网络，推动食品产业高质量发展，切实满足人民群众对安全健康、美味多元、营养方便、绿色低碳的食品消费需求。力争到2027年，食品产业综合实力显著增强，食品产业产值力争突破1.5万亿元，年均增长10%以上。按照“做大民生保障食品、做强时尚和特色食品、做精高端健康食品、做优老年和婴童食品、做好保健食品、做成宠物食品、做强产业链条、做深食品市场”的思路，形成全域发展、质优物美的食品供给体系，建设“十百千万”食品产业发展格局（十个以上有国际竞争力的食品特色产业园区和食品展销博览会、百个特色优势区域品牌、千家营收过亿元企业、超万个拳头产品）。文件也规划广东将在规划、投资、集群、企业、销售、服务等方面实施六大专项行动。此外，围绕优化特殊食品注册备案管理服务、提升生产许可广告审批效能、提高生产经营企业质量安全管理能力、打造优势产业、促进产业创新发展、构建社会共治格局等6方面，提出29条具体工作措施，助推广东特殊食品产业高质量发展。
广东的系列政策特别提到，要推动食品产业集约化、智能化、数字化、绿色化、高端化、品牌化、时尚化发展水平明显提升，加速新技术、新产品、新模式、新业态迭代，推动广东成为世界级食品制造贸易高地。推进物联网、区块链、人工智能及大数据技术在农业及食品生产各环节的集成应用。围绕“高端化、智能化、绿色化、数字化”的改造方向，广东将深入实施食品产业技术改造“双增”行动，推动食品企业推进企业开展产品换代、生产换线、设备换芯、智能制造、绿色制造等升级改造，应用高端智能生产仓储设备，应用精密检测仪器保障产品质量，加快营养、安全、方便、功能化和多样化的产品研发产业化，推动优质企业提质扩能。特别提出推进食品行业“数字三品”专项行动，促进食品产业原料采收、生产加工、仓储物流、营销管理、售后服务等各环节数字化管理和应用。引导省内食品企业建设数字化车间，开展智能工厂建设试点示范，发展个性化定制和柔性化制造。培育一批食品产业工业互联网平台应用标杆企业，推广一批数字化转型标杆项目。推进绿色低碳发展，推动食品生产企业创建绿色工厂、绿色车间、绿色生产线，加快应用节水、节能、节粮的加工技术装备，推广应用清洁高效制造工艺，提升加工转化率。还要求强化信息化和数字技术在企业质量保证能力建设中的应用，加强云计算、大数据、区块链及先进检测、传感等技术在食品安全领域应用，构建数字化、智能化质量管控模式，推动质量形成过程的显性化、可视化。引导企业加强数字化质量管理人才培养，健全企业首席数据官（CDO）建设，重视数字化管理师队伍建设。
广东省近几年在食品产业相关延伸产业方面也持续不断发力，竭尽全力创新，尤其在预制菜产业方面可以说是一路绝尘。比如2022年广东省推出《加快推进广东预制菜产业高质量发展十条措施》，这是国内首个针对预制菜产业的省级政策。2023年中央一号文件《关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》，更是提出培育乡村新产业新业态，其中要求“提升净菜、中央厨房等产业标准化和规范化水平，培育发展预制菜产业”，这是预制菜首次被写入中央一号文件。预制菜产业一头连着田间地头，一头连着消费者餐桌，其快速发展既顺应了需求侧的变化，满足了消费者对美食的多元需求，也推动了农村一二三产业的融合发展，成为农业转型升级的新业态、农民“接二连三”增收致富的新渠道，为助力乡村产业振兴、实现共同富裕发挥重要作用。随着预制菜市场进一步加速扩大，将成为乡村振兴、农村农业、餐饮市场经营和竞争的热点，同时预制菜需求也将影响农产品流通产业链升级。不论是建设联合研发平台、构建质量安全监管规范体系、壮大预制菜产业集群都是从全产业链视野出发，把预制菜作为推动一二三产业融合发展的突破口。作者预计，随着广东省“食全食美工程”落地实施，“粤食越好 粤品世界”逐步见效，必将在广东省食品产业发展壮大发挥重要推动作用。
作者结合当今世界数字经济发展主流，研究政策文件的在数字化应用食品产业的核心要义抓手，尝试把食品产业和数字经济结合，探索推动食品产业高质量发展。特别是习近平总书记提出新质生产力概念后得到了经济界管理界学术界的普遍认可，而数字化能力建设就是典型的新质生产力。按照目前数字经济的发展方向和水平，如果深度赋能到广东省的食品产业，必将实现“珠江水广东粮”的第二次腾飞。基于作者在广东食品界经历近三十年的路程，作为既是轻工食品教授又是经济管理教授的认知，数字经济与食品产业结合，对广东省食品再次辉煌是大概率事情。作者分析，如果从数字经济的概念出发，考察广东食品发展阶段，有“食在广东”美誉的广东省及其周边地区（比如粤港澳大湾区），新时期食品产业的发展可以大致分为三个阶段：
广东食品1.0：以《广东省发展现代农业与食品战略性支柱产业集群行动计划》、《广东省“粤菜师傅”工程实施方案》等政策为标志。为大力推动广东食品发展打下基础。
广东食品2.0：《关于开展“粤食越好 粤品世界”推动食品工业提质升级专项行动方案》、《加快推进广东预制菜产业高质量发展十条措施》政策出台为标志，启动政府强势重视食品产业的工作。
广东食品3.0：《关于打造世界级食品制造贸易高地的实施意见》、《广东省特殊食品产业发展环境优化行动方案》、《广东省粤菜发展促进条例》，把广东食品产业发展上升为地方立法层面，广东食品产业发展进入新时期新常态新高度。
二、数字化新质生产力建设主要维度
作者在餐饮食品行业工作过程中，结合所在标杆案例企业的食品产业推进和数字化转型具体实践，及时总结沉淀中小企业数字化能力建设运营转型经验，形成1234食品产业数字化能力建设模式。即：
1.一个数字化运营转型指数：根据企业发展目标设定、数字决策、全员BI。
2.两座中台：数字中台和业务中台。
3.三个力量：战略力、执行力、变革力。
4.四项板块：管理数字化、供应链数字化、智能制造数字化、营销数字化。战略实施进步稳健，阶段性效果成绩突出。
一个指数：企业可以在一定时期内设定一定的数字化运营转型指数提升目标。比如，十四五期间，由多少升级为多少等等。如果一段时期内一直以线上销售来比较，说明转型程度还是有一定参考性的。
二个平台：大力构建业务中台和数字中台。由企业总部构建，向企业各个板块提供数据服务。功能包括：将分散在各个系统、各SBU的底层数据采集出来。数据来自前端系统，通过算法进行比对、清洗和统一标准，集中存储到中央数据仓库。集中的数据主要用于两个方面，一是直接为各SBU调用和分享到运营。二是通过建模实现快速分析，最终目标是实现个性化推送到各级经理层，实现决策支持。在企业一体化分层次的运营框架中，增加基于产业融合、资源共享的中间运营层，分设于各大主业。中台首先是运营架构，统领主业运营发展，包括主业内各战略业务单元的客户（会员）管理运营、市场营销、一站式订单服务等等。但中台并不是取代SBU，而是为SBU提供共享服务，任何一个入口都能够分享资源。
三个力量：战略力、执行力、变革力。首先战略力：要形成企业的数字化战略规划，其中包括五项修炼：一是统一战线修炼。统一思想，解决不想转不能转不敢转、组织机构设立、下沉式结构、自动办公、人力资源财务管理统一、业务模块下沉、数字化文化、上下协同。二是外部合作修炼。要不要合作、哪些方面合作、如何要合作、要多少合作、什么时候合作。垂直化数字专家必不可少：SRM方面的企企通、食品安全方面的刻度嘟嘟和哗啦啦、舆情方面的数说故事、BI方面的迅易、营销方面的奇点云和影刀、IIOT的西门子、施耐德、霍尼韦尔以及咨询方面的几本经典等等。三是深入调查修炼。PEST分析、BCG分析、SWOT分析。四是评估审计修炼。管理评审战略的基础、现状、未来。不少咨询公司建立企业数字化转型能力模型、成熟度模型，确定企业数字化转型能力评估维度和数字化能力等级。比如国际的麦肯锡、埃森哲、西门子、施耐德、霍尼韦尔，国内的用友、金蝶、华为、美的等等做综合咨询都不错。自己有力量的也可以自己干。五是战略地图修炼。制定切实可行战略至为重要。企业可以参考评估模型，自我评估数字化能力等级，了解自身数字化的状况，并可以根据评估结果，制定企业数字化转型战略。其次执行力：战略的生命在执行。BSC、KPI、KRA都可以，关键到人。千斤重担人人挑，人人肩上有指标。考核不是万能的，但是没有考核却是万万不能的。一把手牵头，老大难老大重视就不难，一杆到底。最后变革力：不断创新优化精进。
四项板块：管理数字化、供应链数字化、智能制造数字化、营销数字化。关于管理数字化，一般板块以下几个主要内容。
OA（Office Automation）办公自动化管理系统，是帮助企业员工便捷共享信息、高效协同工作的一类软件系统，同事也是帮助企业实现线上办公的工具。
DGP（Data Governance Platform）数据治理平台，数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，是企业对数据的来源、质量和使用进行规范化的一整套流程，最终目标是提升数据的价值。
ERP（Enterprise Resource Planning）资源计划，通过整合企业各个部门的数据和业务流程，如财务、采购、供应链、销售、物流、生产、仓库管理等，来帮助实现各个部门便捷管理的一类综合性的软件。可以帮助企业提高运营效率、降低成本、提高管理水平，实现资源优化配置和业务流程优化的目的。
HRM（Human Resource Management）人力资源管理系统，是帮助企业管理员工信息、薪资福利、招聘管理、绩效管理、考勤假期等多项任务和工作的平台。
FMS（Financial Management System）财务管理系统，是基于会计管理活动的系统，旨在创建、连接、存储、处理、传送、报告各种不同类型的财务事务，完成会计核算、监督、管理和辅助决策等，核心是清点账务。
BI（Business Intelligence）商业智能系统，帮助企业利用数据和分析提高决策效率，识别商机，检测业务状况等。
BPM（Business Process Management）业务流程管理系统，是一套运用在企业各种业务系统之间，基于流程整合的管理模式，帮助企业业务流程端到端管理。是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续的提高组织业务绩效为目的的系统化方法。
Portal，通常也叫EIP(Enterprise Information Portal)，企业信息门户，是一个集成和提供企业的各种业务信息和流程的网站或平台。EIP提供一个统一的界面，使员工、供应商、合作伙伴和客户更容易获得重要信息和应用程序。EIP通常包括信息获取和搜索、信息个性化、协作和沟通、业务流程集成。
LLM（Large Language Model）大型语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，用于理解和生成人类语言。"大"模型指的是这类模型通常拥有大量的参数，这使它们能够在处理语言任务时表现出更好的性能和灵活性。可以用来回答问题、写作文、翻译语言、总结大量的文本，甚至可以用来编写代码。LLM的一个主要优点是其广泛的应用范围。无论是在客服聊天机器人中用来理解并回答用户问题，还是在合成人类语音或编写文章中，LLM都可以发挥出巨大的价值。然而，这种模型也存在一些挑战，如确保生成的内容的质量和准确性，以及处理模型可能产生的偏见等问题。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content,）人工智能生成内容,是指使用人工智能（AI）技术自动创造的文字、图像、音频或其他类型的内容。这项技术在许多领域都有应用，比如新闻编写、图像创建、音乐制作、预测分析等。AI可以迅速生成大量内容，而且不受时间限制。AI可以生成任何规模的内容，从简短的文章摘要到长篇报告书，甚至是复杂的图表或图像。AI可以根据特定用户的需求、喜好和行为历史数据生成特定的内容，提供个性化的体验。虽然AI可以生成内容，但它的创作是基于既有的数据和算法学习的，所以对于其内容的原创性有一定的挑战。
AGI（Artificial General Intelligence）人工普适性智能。与某些特定任务的专门人工智能（如面部识别、语音识别或推荐系统）不同，人工普适性智能被认为是能够进行任何人类智能活动的机器智能。这种类型的智能系统将能够理解、学习、适应和推广其学习成果，进行自我改进，并在没有特定程序的情况下展示高度的自动化能力。简单地说，AGI将具有跟人类一样的推理、解决问题、计划、学习、通讯和感知的能力。ChatGPT是由OpenAI开发的一款聊天机器人，它基于大型语言模型，可以让用户定制和引导对话。Sora是由OpenAI发布的人工智能文生视频大模型（但OpenAI并未单纯将其视为视频模型，而是作为“世界模拟器” ），于2024年2月15日发布。的共享和业务流程的集成，提高工作效率和决策效率的平台。
KM（Knowledge Management）知识管理系统，是信息技术为手段，蒋企业中各种知识资源（显性知识和隐形知识）整合为知识体系，提升企业的创新能力，通过知识创新能力和应用，不断提高劳动生产效率，从而最终提高企业核心竞争力。
PM（Project Management）项目管理系统，是帮助企业在有限资源的约束下，对项目涉及的全部工作及具体过程进行统一有效管理（包括计划、组织、指挥、协调和评价等）的工具，是帮助企业高效实现项目预定目标的择优选择。
ERM（Integrated Enterprise Risk Management）企业全面风险管理系统。
关于供应链数字化，一般由以下构成：
SCM（Supply Chain Management）供应链管理系统，是利用计算机网络技术全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流等进行计划、组织、协调与控制的一种软件系统。
SRM（Supplier Relationship Management）供应商管理系统，以供应商信息管理为核心，以标准化的采购流程以及先进的管理思想，从供应商的基本信息、组织架构信息、联系信息、法律信息、财务信息和资质信息等多方面考察供应商 的实力，再通过对供应商的供货能力，交易记录、绩效等信息综合管理，达到优化管理，降低成本的目的。
WMS（Warehouse Management System）仓库管理系统，用于管理仓库和物流操作，包括库存控制、货物跟踪、订单处理和装运等功能。可以提供仓库的运作效率和准确性。
TMS（Transportation Management system）物流运输管理系统，包括管理装运单位，指定企业内、国内和国外的发货计划，管理运输模型、基准和费用，维护运输数据，生成提单，优化运输计划，选择承运人及服务方式，招标和投标，审计和支付货运账单，处理货损索赔，安排劳力和场所，管理文件（尤其当国际运输时）和管理第三方物流。
RPA（Robotic process automation)机器人流程自动化，是以软件机器人及人工智能（AI）为基础的业务过程自动化科技，它通过模仿最终用户在电脑的手动操作方式，提供一种方式来使最终用户手动操作流程自动化。
关于智能制造数字化，大多数有一定规模食品产业企业涉及下面这几个端口维度：
PLM（Product Lifecycle Management）产品周期管理系统，用于管理产品的整个生命周期，包括设计、制造、销售、服务等阶段。帮助企业协调和跟踪产品信息，提高产品质量和生产效率。
MRP（Material Requirement Planning）物资需求计划，根据产品结构各层次物品的从属和数量关系，以每个物品为计划对象，以完工时期为时间基准倒排计划，按提前期长短区别各个物品下达计划时间的先后顺序，是一种工业制造企业内物资计划管理模式。
MES（Manufacturing Execution System）制造执行系统，面向企业执行层的信息化管理系统，旨在加强MRP（物料需求）计划的执行能力，把MRP计划同车间作业现场控制（包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等），通过执行系统联系起来。帮助企业优化生产流程，提高生产的质量和效率。
SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）数据采集与监视控制系统，它可以对现场运行设备进行监视和控制，实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能。
IIOT系统：Industrial Internet of Things，工业物联网系统，帮助企业连接和管理物理设备，包括生产设备、运输设备、物流设备等。
QMS（Quality Management System）质量管理系统，是指在质量方面指挥和控制组织的管理体系，质量管理体系是组织内部建立的、为实现质量目标所必需的、系统的质量管理模式，是组织的一项战略决策。
RDM（Research & Development Management）研发管理，指借助信息平台对研发过程进行的规范化管理，包括高层研发决策管理、集成产品管理、集成研发项目管理、研发职能管理、研发流程和质量管理体系等。
AGV（Automated Guided Vehicle）自动导航车，是指广泛用于工业和制造环境的自动化机器人，能够在没有人类操作的情况下移动和运输货物，用于例如生产装配线、仓库、医院等场所。AGV使用一种重要的导航技术（例如激光、磁性磁带或条形码等），来按照预定的路径移动。AGV的工作效率高，学习成本低，可用于一些重复性和成本高昂的人工操作，如仓储、配送、装配等。
MOM（Manufacturing Operations Management）监控和控制生产操作管理，能够更好地协调各种生产元素（例如人力、设备和原材料），以提高运营效率，降低生产成本，并保证产品质量。MOM通常包含生产计划与调度（Production Planning and Scheduling）、库存管理（Inventory Management）、质量管理（Quality Management）、设备和维护管理（Equipment and Maintenance Management）、数据收集与分析（Data Collection and Analysis）、性能指标的跟踪和报告（Performance Metrics Tracking and Reporting）等模块，MOM系统是实现智能制造、精益生产等目标的重要工具，能够更好地连接企业的商业流程和工厂的生产流程，实现透明化和高效化的生产运营管理。
关于营销数字化，主要构成如下：
CRM（Custome Relationship Management），客户关系管理系统。是帮助企业管理客户信息、销售流程、客户服务的系统。SCRM（SocialCustomer Relationship Management），基于社交媒体的客户关系管理系统,主要用于帮助企业管理与客户的互动关系,并进行精细化的会员营销管理。
DMS（Distributor Management System），经销商管理系统，是指一种针对经销商的综合性IT系统，同时包括获取、处理、更新和管理客户数据软件售前咨询是客户生命周期初期阶段的客户联系之一。
TPM（Trade Promotion Management）营销业务促销管理，也称营销费用管理系统，指帮助消费品（包含食品产业等）企业管理促销活动的软件系统。营销费用管理主要包含年度预算、活动费用申请和销售费用管理。
S&OP（Sales and Operation Planning）产销协同，是一套管理机制，它可以帮助企业整合所有的业务计划（销售、市场营销、生产、库存和财务等），以实现目标绩效。一方面可以协同不同利益相关者达成目标，包括相关的服务水平、生产供应和成本控制以及其他方面。
OMS(Order Management System)订单管理系统，是接受客户订单信息，以及仓储管理系统发来的库存信息，然后按客户和紧要程度给订单归类，对不同仓储地点的库存进行配置，并确定交付日期的系统。
MAT（Marketing Analysis Tools）网络营销管理系统，是基于全网搜索技术的网络营销系统，可以做到全网舆情监控、竞争情报收集、行业信息分析、传播范围评估、自动监测报告、网络口碑分析等功能。
三、食品产业数字化新质生产力构建及标杆性案例集团实践
（一）研发数字化规范产品创新。研发数字化规范产品创新主要是通过产品全生命周期管理（PLM）来实现。PLM开始于消费者洞察和创意设计，到产品原料、配方、包装的开发和设计，以及贯穿整个开发项目的过程管理、产品合规管理、供应商溯源和资质管理等。PLM系统通常涵盖规格管理、包材开发与包材设计、产品配方设计、标签与合规管理、工艺流程设计、研发项目及产品组合管理等功能模块。PLM系统以简洁、可灵活定义的项目管理流程，支持食品产业快速迭代的新品开发需求，有效管理新产品的开发周期，降低研发成本和风险。通过配方管理模块实现营养配方精细计算的需求，可以对产品配方中每个成分的含量、规格、生产日期等信息进行分类和管理，避免人工录入数据出错的风险，并支持企业在产品研发时配方成本的自动化精准管控。合规管理模块保障企业在产品研发过程中遵循企业内部规定、地方标准、国家标准、国际标准等法规，降低因不合规及缺乏可追溯性而造成的风险，包括门槛准入、变更控制、成分跟踪、标签核对以及供应商、食品储藏室和店内审核等环节。同时，通过PLM系统可以可视化全程监控所有产品研发的进度和状态，利用单一事实数据来源实现内外部团队的高效实时协作，并可追踪和整合所有历史和当前的产品数据，增加管理的可见性和透明度，提高产品开发效率，缩短产品上市时间，确保产品按时交付，响应市场变化并满足消费者需求。
食品产业标杆性案例集团在2021年开始引入PLM，一期项目以研发需求管理、高新项目和新产品项目的项目管理，知识沉淀三个方面为主，并在管理层面、业务层面和系统层面搭建统一的数字化平台、协同研发业务的增效。已上线市场调研、品项项目、高新项目、对外合作项目、知识产权、产品管理、项目申报、知识库等八大功能模块，为食品产业标杆性案例食品产业研发提供了五个方面的关键支撑：建立项目管理信息化平台，促进内部研发协同。实现项目需求的收集和整理，提高产品研发的成功率。实现研发项目进度实时可视化呈现。实现高新项目的费用、交付成果的自动归集。实现项目风险问题的识别提出、处理执行、确认闭环的全过程管理。
食品产业标杆性案例集团PLM系统自2022年1月份启动上线试运行，2022年6月份正式在番禺基地开展应用，目前已经在集团下属四个生产基地全面应用，累计支撑近200个新产品的研发过程管理，通过在线管理产品研发的全生命周期（覆盖从市场需求到可行性研究、立项、小试、中试、量产等环节），使得研发项目变更、评估以及批准时间总体降低30%，产品研发周期缩短20%，人力成本与研发成本降低15%。同时，在驱动消费者研发、保障品牌建设方面也发挥着重要作用。
（二）供应链数字化实现快准灵（SRM）
SRM，供应商关系管理（也称为供应商协同）。目前大多数食品企业在供应链数字化方面比较典型的做法是建立SRM。SRM致力于改善企业与供应商的关系，实现企业与供应商建立和维持长久、紧密合作关系，供应商关系管理贯穿整个采购流程，以供应商信息管理为核心，以标准化的采购流程以及先进的管理思想，从供应商的基本信息、组织架构信息、联系信息、法律信息、财务信息和资质信息等多方面考察供应商的实力，再通过对供应商的供货能力，交易记录、绩效等信息综合管理，达到优化管理，降低成本的目的。SRM系统一般会包含供应商准入与绩效管理、订单协同、对账、合同、开票、质量管理等功能，帮助企业缩短采购周期、降低库存、减少延期交货，实现采购效率提升的同时还能进一步降低采购成本，也能帮助企业在设计、研发、服务、质量等方面与合作伙伴快速高效协同，提升客户满意度和客户价值。通过供应商生命周期、绩效管理来帮助企业维护良好的供应商团队。通过采购寻源管理，包括询比价，采购合同的管理来帮助企业实现阳光采购，并规范采购行为。通过采购协同可提高线上协作、采购管理的工作效率。通过开票管理来实现供应商在线发票开具，提高开票业务效率、提高数据准确性。通过质量及索赔管理，对质量问题进行跟踪处理。提高了供应商的参与度，使得供应商可与企业间及时沟通、提高协作。通过物料保质期及管理流程相关设置，SRM系统可以在入库、库存及出库的流程中对库存的保质期进行监控，做到库存保质期的全流程管控。
食品产业标杆性案例集团在2021年底开始引入SRM，一期项目搭建供应商管理、需求与寻源管理、合同管理、订单管理、交货管理、质量协同、入库收货协同、财务协同等基础功能模块，同时支持PC端及移动端应用。对内可以实现与OA、NC等系统的对接，包括组织人员、物料主数据、供应商主数据等基础信息同步、待办集成、单点登陆，以及入库单等业务单据集成。对外可以实现与阳光采购平台、国E平台等第三方平台对接，完成招标公告、定标通知等重要信息按规定发布，同时与供应商实现库存信息同步，实时掌握上游供应商库存情况。
食品产业标杆性案例集团SRM系统自2022年9月上线招投标模块，11月上线采购协同、订单协同、物流协同等主要业务功能，在番禺生产基地启动试运行，2023年上半年在餐饮板块推广应用，已经有三家餐饮门店、大部分核心供应商（大宗原材料）上线运行，累计完成猪肉等近20种主要食品产业原材料合计超过1000吨的线上需求提报、下单送货、质检收货入库全过程。与原来线下方式相比，基于送货计划拉动供应商按需配送、每笔来料更加准时、准确、可控，对供应链效率提升及成本控制提供更有力的支持，企业方与供应商的沟通全过程更加透明可监督，供应商的绩效考核自动根据送货及时率等规则生成，更加客观公正，驱动供应商优胜劣汰。
（三）生产数字化探索工业互联（IIOT）
在代表性食品企业生产智能制造数字化是建设IIOT。IIOT，工业物联网。是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。IIOT平台一般基于工业物联网技术、结合5G的视频传输及处理技术、工业大数据技术、人工智能技术、数字孪生技术、3D建模技术等，实现生产线的关键生产设备信息接入，涉及数据采集（如设备效率、能耗总量、能耗分析、产量分析、生产计划完成情况、物料消耗等）、数据管理、数据应用、数据可视化，逐步实现设备互联，将部分关键设备进行动态数字孪生呈现和预测性维护应用。
食品产业标杆性案例集团在2021年底开始引入IIOT平台，应用了物联网，云计算，大数据，数字孪生，深度学习等技术搭建而成的，围绕食品产业产品生产的五个核心工艺环节，构建了设备数据采集，实时视频接入，工业软件应用，智能运维等四个功能模块。整个平台是按照在线化，数字化，智能化这三个阶段来规划建设的，其中在线化阶段，主要是实现整个车间关键设备的数据采集，包括设备状态，设备运行情况，关键参数，能源使用消耗等，通过数字看板呈现，让管理人员可以随时随地可以掌握车间的生产经营情况。数字化阶段，以数据驱动科学管理，逐步取代人工和传统主观的经验，根据采集的海量的大数据，经过深度学习来自动计算和设定温度、湿度、烹饪时间等关键参数，实现工艺进一步科学，质量进一步稳定。智能化阶段，将进一步把生产端跟营销端打通，从原材料到生产过程，到经销渠道，到最终的消费者，实现全链条的数据打通和全程可追溯，根据市场的实时变化和消费者的反馈，优化产品设计和研发，动态的生成生产计划，实现四个生产基地协同的智能化排产，好卖的产品不缺货，滞销的产品积压少，从而整体提高效率，降低成本。
食品产业标杆性案例集团IIOT平台自2022年9月份开始在梅州生产基地上线试运行，23年开始正式应用，目前已经完成4条生产线，超过40个关键设备，合计超过400个信息点的数据采集，每年可以节省数个数据统计人员的人力成本，助力产品良品率从99.3%提升到99.7%，不良率下降近60%，同时生产效率整体提升10%。基于梅州生产基地试点的成果，已经在番禺生产基地启动新生产线的IIOT平台建设，预计覆盖生产关键设备15台，辅助设备25台，将进一步完善生产管理、智能运维、建模仿真、数据分析等功能，解决追溯控制难、细化考核难、能耗分析难等问题，进一步提升食品产业等产品生产线的数字化水平。
（四）质量安全数字化强化品控（QMS）
如何确保食品安全是社会越来越关注的敏感知识，数字化为食品安全提供诸多选择，比较常用的是QMS。QMS，质量管理系统。QMS是支在企业内实施和维护的一套策略、流程和程序，以确保产品或服务符合客户的要求和预期。目标是通过规定标准和流程来管理质量，以提高产品的合规性、可靠性，并持续改进。QMS是一个注重系统化和整体运作的管理方法，涵盖组织内所有与质量管理相关的活动，并整合成完整体系，确保了管理连贯性和一致性。QMS强调对质量问题可能引发的风险进行全面评估和管理。企业通过风险分析和预防措施来避免或减少质量问题的产生，以保证产品达到预期质量水平。QMS强调持续改进的重要性，企业应当不断分析和评估自身的运作，寻找改进的机会，并采取相应的措施来提高产品质量和组织效能。食品安全是整个食品行业的最基本而又是关键问题，企业可以通过QMS确保食品产业加工和销售过程符合法规要求，并保证食品的质量和安全性。QMS还可以帮助企业建立追溯体系，对问题进行有效的追踪和处理。QMS系统一般包括来料管控、过程监督、出货优化、客诉管理、质量追溯、稽查巡检、质量评审等功能模块，通过提供PC端及移动端的接入方式，实时记录质量数据，在线任务分配与跟踪，实现企业质量检测现场化、无纸化、实时化，并通过挖掘质量数据价值，实现质量卓越管理。
食品产业标杆性案例集团在早期已经建立基本完整的质量管理体系，并在10年前已经搭建针对产成品的一物一码追溯系统，支持产品从生产线自动扫码绑定，到生产下线入库，发货出库，经销商收货等环节的全程跟踪可追溯。自2020年起食品产业标杆性案例集团开始提出食品安全“五个一”数字化全新管理思想，构建食品安全执行检查体系，围绕“立体化、全方位、防作弊”的原则在2022年开发食品产业标杆性案例“五个一”红棉花食品安全数字化系统（QSC食安执行检查系统），包括在线培训、考试管理、QSC食品检查、食品安全追溯等核心模块，帮助集团实现总部食安督查，中央加工间检查，区域食安巡查，门店食安自查四个维度的立体性检查框架，支持从食品产业标杆性案例集团的餐前、餐中、餐后的食品安全等各项检查类型，对每一类检查实现事前、事中、事后的全方位闭环式流程管控，实现检查从标准计划、组织、执行、评估、跟踪、整改的全链条管理。
食品产业标杆性案例集团“五个一”红棉花食品安全数字化系统自2023年起开始正式应用，覆盖四个生产基地几十条生产线，以及超过30家餐饮门店，近200家连锁门店。累计完成在线培训2000+人次，考试500+人次，自查及巡查近5000次，完成10万项检查数据的汇总分析，通过向导式、在线化、移动化的方式，极大提高了食品安全检查的工作效率，检查时间缩短90%，效率提升10倍。
（五）流程自动化链接用户需求（RPA）
在食品生产加工过程中，一些重复的工作如何自动完成，也是焦点话题。RPA是目前成为这一领域首选工具之一。RPA主要通过自动化软件来执行业务流程的一组技术，按照设定的执行规则和操作过程来执行同样的流程，通常也会把RPA成为“数字员工”。在数字化时代，消费者随时随地都会产生消费需求，为了更好的服务消费者，企业需要投放大量的人力负责电商运营、售后处理、商品上架、电商直播等，而这些工作基本上都是操作简单、规则明确、重复且繁琐的。RPA的应用目前在电商的场景较为广泛，包括商品上下架、自动巡店、价格监控、数据获取、自动开票等。其中商品上下架主要解决线上多渠道店铺的上新耗时问题，RPA可以自动登录系统后台上传图片，填写商品属性后可一次性上架天猫、抖音、京东等全部线上渠道。自动巡店是品牌方对多个渠道的线上店铺的商品价格进行管控，避免价格混乱，通过模拟下单的方式在商品结算页面采集各个规格的商品价格并进行核对，通过RPA可以高频率对所有渠道全部SKU进行全面的巡价。数据获取是RPA的重要应用场景，通过登录品牌方的不同平台系统的后台，实现大量数据的自动采集和处理，实现平台数据的及时下载至本地进行后续的分析。
食品产业标杆性案例集团自2021年起开始引入RPA，2021年下半年开始正式投入应用，主要覆盖电商公司与消费者相关的各种场景，RPA累计运行超过2万次，节省人力近5000天。包括自动开票、舆情分析、投诉订单抓取、赔付订单抓取、新平台数据抓取、一件代发订单处理、订单发货情况抓取等不同的RPA应用场景。其中，自动开票机器人解决人工开票耗时长、易出错的问题，效率提升15倍以上。舆情分析机器人全天候自动监控各大平台（包括天猫京东等第三方电商平台、微信微博等社交媒体平台）上面消费者的评价信息，迅速做出响应，准确把握消费者需求，消除舆论风险，效率提升16倍以上。投诉订单、赔付订单抓取均比人工操作提高3倍以上工作效率，一件代发订单处理极大释放了业务员的手工操作，10分钟可以处理将近800张订单，在订单高峰期处理时效提高10倍以上。订单发货情况抓取，解决了中秋期间由于订单量大，人工难以获取退款后仍成功发货的订单、仓库发货是否及时这两项重要数据的难题。
（六）物流数字化打通进销存（WMS+TMS）
在规模化现代化食品企业，物流仓储是大家关注重点，而如何打造性价比高的进销存，物流数字化就是灵魂拷问。这方面一般离不开WMS和TMS。WMS，仓库管理系统；TMS，运输管理系统。WMS系统对物料存放空间进行全面的管理，基础功能包括收货、拣货、质检、波次管理、上架、集货、库存管理、库位管理、装车、补货、盘点等，扩展功能包括劳动力管理、库存优化、任务调度、月台管理等，支持自动化指导作业，支持RF移动设备。通过WMS的应用，可以提高库内作业效率，提高海量订单并发处理能力，实现仓库一体化精细化管理及全仓全流程信息共享，有效保障订单执行效率及库存准确率。TMS系统用于优化和管理物流运输的全过程，一般包括订单管理、运输计划和调度、运输跟踪、运输成本管理。管理运输订单包括订单生成、处理、分配和跟踪，通过自动化订单管理过程，提高订单处理的准确性和效率。在运输计划和调度方面，包括路线规划、运输模式选择、运输资源分配等，通过规则来自动优化运输计划，提高运输效率，并确保货物按时送达。在运输成本管理方面，包括运输费用的自动计算、费用的核算和结算等，按照各种维度生成成本分析和报告，帮助企业优化成本结构，降低运输成本。
食品产业标杆性案例集团在2020年开始引入WMS系统，主要用于自动化冷库的管理，包括入库、出库、盘点、散盘回库、备货、备货出库等基本功能，并与NC系统完成产品信息等基础资料实时同步、出入库单据对接等系统集成，实现食品产业及速冻产品、原材料等管理，提高出入库作业效率，提高产品库存的可视化及数据准确性。自2021年起开始联合第三方研发物流发货系统，与NC系统实时对接，支持仓库备货、物流派单、承运商接单、核对发车、到场确认、装货发运、送达确认、物流费用结算等主要业务环节的在线化。在2022年开发装卸费管理模块，支持现场收款、期后收款、不收款等多种装卸业务场景，实现装卸费自动计算、在线动态码支付、快速对账、员工绩效统计等功能，进一步完善了物流发货全流程的系统支撑。
食品产业标杆性案例集团物流发货系统在2021年完成开发，2022年正式在番禺生产基地应用，支持仓储物流部与承运商、司机之间的高效协同，通过在线实时交互提高排车效率，避免人工排车导致的错误率，通过自动规则保障承运商分配及路线规划的公平合理性。2022年全年支持近10家承运商676名司机的派车工作，累计完成45万+出库明细，近万次发货，累计节省250小时工作量，车辆调度效率提升6倍。2022年底开始先后在番禺生产基地、梅州生产基地上线装卸费管理模块，通过在线收款并支持快速对账，提高效率近10倍，并有效避免人工收款容易出现失误和耗时长，以及避免资金安全风险、延误收发货风险等问题。
（七）营销数字化驱动全域销售（TPM）
营销是现代企业的核心命题。食品产业也不例外。营销数字化中普遍流行的内容就是TPM。TPM系统一般也称营销费用管理系统，指帮助消费品（包含食品类）企业管理促销活动的软件系统。营销费用管理主要包含年度预算、活动费用申请和销售费用管理，费用类型包括广告促销费（A&P）、渠道投资费（TI）以及日常差旅费（T&E）等。借助TPM系统，可以从企业规划年度预算开始，实现费用申请及审批规范化，费用支出依据科学化，费用执行过程透明化，活动评估标准化，费用核销简单化，做到费用的事前、事中、事后闭环管理在整个费用使用过程中跟踪和控制费用的使用情况，做到全程跟踪分析，有效跟踪和控制费用的投入。TPM系统一般包括预算管理、促销规划、决策分析与应用、促销执行与监督、活动结案、费用核销与结算等功能模块。通过预算与目标管理，按照企业实际来定制预算格式及销售目标，多方位管理预算的执行进度，跟踪销量目标的达成进度。通过促销活动申请模板，严密并高效的协助一线销售人员填写各项申请表格，规避收集数据不完整的问题。通过费用核销支持票扣、货补等多种支付方式对应的结算类型，支持费用多次核销，提高费用核销效率，降低费用核销出错率。
食品产业标杆性案例集团在2020年开始引入TPM系统，首先在营销公司进行试点实施，包括预算计划管理、项目管理、合同管理、客户管理、活动管理、审批决策管理、财务管理、数据分析管理等主要功能模块，并通过与NC系统对接实现产品、品牌、品类、品种、合同、客户、供应商等信息同步。通过预算计划管理，支持年度预算和销售计划目标的整体导入或特定颗粒度导入，支持不同费用项目按不同的规则（全年、季度、月度、自定义等）进行管控。通过灵活的合同管理模块，支持不同形式的合同条款，包括固定额度，无条件返利，有条件返利，如日返，月返，季返，半年返，年返，自定义期间返等，并实现返利的自动计算和预提。通过活动管理支持不同费用类型、活动类型的申请，支持多客户、多门店、多产品、多费用类型，并支持活动预计费效比与实际的费效比对比。基于活动申请及费用执行数据，提供预算目标执行分析、整体费效比走势分析、活动申请审批效率分析等不同维度的数据统计分析，进一步支持营销费用的精细化管理及投放策略优化。
食品产业标杆性案例集团TPM系统自2021年正式应用，陆续在营销、电商等不同渠道推广应用，帮助公司每年节省营销费用2000万以上，助力公司业绩达成双位数增长，利润超过50%增长的优秀业绩。其中，活动申请规范通过率从原来的70%上升到83%。费用核销达标率从53%提升到68%。费用核销平均审批时间从100天缩短到至71天，提升29%。活动投放费效比达标率从65%提升到85%。
（八）经销商数字化统筹发展（DMS）
客户管理历来是实体制造企业的关键环节。DMS，经销商管理管理（也称经销商协同平台）是食品产业重要数字化手段选择。对于消费品品牌而言，传统的经销渠道具有覆盖性强、较灵活的特点，可以帮助品牌企业快速占领终端市场，分担品牌方的资金、库存压力，支持商品流通，因此通过经销商渠道进行分销是大部分品牌企业的主要业务模式之一。针对传统渠道经销商信息化程度低、订货方式效率低下，规范管理难，促销活动信息传递不及时，渠道激励难等问题，DMS系统可以提供经销商和品牌商高效互动的协同平台，让经销商可以随时随地向品牌商下单订货，并可随时在线了解打款，订单处理状态等信息。同时经销商可以实时了解到企业新品推广、渠道支持、渠道费用的核销状况。经销商和品牌商可以进行在线对账。加强经销商与品牌商的合作黏性，促进客户关系，更加有利于市场的进一步发展。DMS系统一般包括订单管理、渠道库存管理、往来对账、信用额度控制、促销活动信息发布等功能，通过经销商订货全程在线化，实现经销商自助下单，系统自动结算流转，打通渠道库存信息，帮助经销商实现实时库存管理，节省人员管理成本，提高服务效率及满意度。
食品产业标杆性案例集团在2022年开始引入DMS系统，目标是解决大量手工作业带来的订单处理效率低下，订单与供应链信息（发货仓库不确定、库存不确定、退货不及时等）脱节，服务经销商能力较弱等问题，从而让销售人员更加专注于生意，跟经销商通过直联方式实现信息对称和透明，通过系统固化的电子表单及流程规范业务操作系统，同时提高内部各部门间的协作效率。DMS系统基于管理流程优化（自有仓库及配送方仓库管理优化、库存管理优化、临时授信流程优化、经销商调货流程优化等）基础上进行搭建，包括四大功能模块：订单中心、智能处理中心、策略中心、财务中心。其中订货中心支持促销政策管理、可售商品目录管理、客户及产品主数据、批量下单、订单处理效率及满足率分析等功能。智能处理中心实现账款检查、库存检查、配额检查、促销政策检查等关键逻辑的自动化校验。策略中心包括库存策略、配额策略、发货仓库匹配策略、产品缺货推荐策略等核心业务策略的配置及执行。财务中心包括对账单、可用余额管理、往来余额管理、业绩达成分析等。
食品产业标杆性案例集团DMS系统自2022年底开始试运行，2023年开始正式在营销公司应用，通过实时对接NC系统，自动订单占比超过80%，累计已经推广至各销售区域超过450家经销商投入使用，累计生成订单超过15万张，累计销售金额占营销公司总销售金额70%以上，下单效率提高30倍以上，极大提高订单处理效率，而且大大改善和提升经销商体验感。
（九）产销数字化协同高效（S&OP）
在目前供给侧改革元年，如何化解产能过剩，把销售和生产适配到位，业界特别推崇S&OP。S&OP，销售与运营计划（也称产销协同）。S&OP是指企业内部不同部门通过协同配合，共同实现生产、销售等业务环节的顺畅、高效和协调，以满足市场需求和提高企业竞争力。产销协同通常包括资源调配、信息共享、流程优化、销售预测、库存管理等方面的协同。本质上是加强各部门的协作，减少部门之间的信息孤岛，来更好的满足市场需求，降低库存水平。产销协同可以在企业内部实现资源的有效共享和合理配置，实现全公司的优化运营，提高企业的竞争力和市场占有率。产销协同主要关注销售和生产两个核心环节之间的协作，通过产销协同可以让生产相关部门更好地了解销售相关部门掌握的实际市场需求，及时制定生产计划或原材料采购计划，并通过合理的库存水位控制，从而有效减少因为销售量波动导致的生产过剩或缺货。通过销售与生产相关部门的紧密协作，提高销售预测的精准性，减少达成销售目标所需的时间和人力成本。通过产销协同，企业可以消除重复工作和无用资源，并提高内部的协同效率，从而减少企业运营成本。
食品产业标杆性案例集团自2022年起联合第三方推进产销协同平台一期项目的定制开发，目标是解决人工方式进行产销协同存在的耗时费力、容易出错、数据上报汇总效率低、销售计划满足率等指标无法有效考核、数据无法有效沉淀并支持数据分析及销售趋势预测等问题，提高产销协同工作的效率及准确性，更有效地为生产和销售两端提供决策支持。一期的主要包含销售/生产计划填报（销售及生产计划在线填报汇总审核）、计划执行分析（对销售及生产实际执行与计划对比分析）、生产计划计算（根据销售计划、库存情况、产能情况，按单据独立计算各生产基地生产计划）、备料计划计算（根据计划及原材料库存情况计算备料采购计划）等场景，通过与NC系统的对接实现物料、客户、产品等基础资料的实时同步，完成生产汇总报表、生产明细报表、生产预计划、产品分解表、成品排产计划及进度监控表、半成品排产计划及进度监控表等不同维度的数据统计分析及基于产能预估的半自动化排产辅助功能。
食品产业标杆性案例集团产销协同平台一期自2022年底开始试运行，陆续在营销、连锁、电商等业务板块上线应用，支持从一线销售人员到区域、大区、端口、整个渠道的逐级销售计划填报汇总审核，并支持双周滚动的方式进行计划调整，通过线上与生产端口进行计划确认，根据实际生产入库及提货出库的数据完成对销售及生产端口的双向考核，促使产销双方不断优化销售预测及生产排产的准确性和满足率，整体提升集团供给侧的市场响应能力。
（十）管理数字化挖掘数据价值（DGP）
大家对管理的郁闷，无不纠结于数据庞大而常常低效。这方面，正好通过数字化使得管理高效成为可能。DGP，数据治理平台。数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，是企业对数据的来源、质量和使用进行规范化的一整套流程，最终目标是提升数据的价值。随着企业建设的信息化系统越来越多，系统的数据量也越来越大，也存在一些普遍的问题：数据不准确，存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据。数据关系乱，跨业务域、跨架构和跨系统的数据关系混乱，关联分析十分困难。数据溯源难，业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间。数据安全弱，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露。数据更新慢，数据更新的频率不及时，赶不上决策分析的时效要求。数据治理平台主要针对企业里的数据关系、数据规范、数据质量、数据集成、数据安全等方面进行全面的梳理和优化，在企业内部对全业务、全系统范围数据制定统一的标准规范，设定规则进行主数据和业务数据进行质量校验，解决数据脏乱差等问题，同时对数据进行合理分级授权和加密脱敏处理，确保数据存储、传输、使用安全可控，并通过数据集成提供数据应用接口，快速定位有效资源，大幅提高企业数据使用效率，最终全面提升企业数据资产服务的能力。
食品产业标杆性案例集团自2022年起开始引入数据治理平台，通过对ERP、零售、电商等销售渠道系统底层数据模型规则分析梳理，完成渠道数据汇总，治理规则设置及监控，季节性产品收入及库存分析报表开发。依据业务规则结合数据模型逻辑，整合NC、零售、旺店通、沧海、猫超等源端系统涉及的86个数据模型按照场景需要组合成各自的库存、销售汇总模型数据到数据仓库的标准层。将标准数据依据规则按天的粒度以及品牌、端口、产品、客户、仓库、来源等主要维度汇聚成数据主题。建立客户主数据、商品主数据、仓库主数据标准并建立自动化的异常指标监控，包括销售收入指标异常、库存量指标异常、端口数量指标异常等，并将检查结果以多种方式进行告警，包括站内信、Email、短信，通知关键责任人及时了解质量价差结果，并进行数据修正，避免重大问题的延误。根据场景特性完成了季节性产品（包括盆菜等食品产品）销存数据分析概览看板、产品产销存数据分析看板、端口销售分析看板、品牌收入分析看板、票券销售及库存汇总分析看板、票券折扣分析看板、产品库存分布统计看板等报表的开发。
食品产业标杆性案例集团数据治理平台在2022年下半年正式上线应用，中秋期间减少了集团至少10个财务人员的手工数据统计工作量，实现了“快、准、灵”的既定目标。在2023年上半年对数据治理平台进行升级，进一步加快了数据清洗抽取聚合速度，在2023年端午期间报表统计效率提升10倍以上，数据准确率提升90%以上。
食品产业等行业数字化能力建设运营转型需要不断迭代。是一个长期持续的过程，需要从企业战略层面做好规划，不能依靠个别项目的成功实现数字化能力建设运营转型。同时也是分阶段的 ，不能一开始就进行全局转型，需要结合企业的现状制定匹配当前发展模式的数字化能力建设运营转型之路，分阶段实现目标。此外，还是随若社会发展、业务变化不断调整的过程。围绕1234食品产业数字化模型，案例企业集团展开了一系列数字化能力建设运营转型工作，建立了结合具体实际的数字化能力建设运营转型战略，大力推动管理数字化、供应链数字化、智能制造数字化、营销数字化等等工作。在工作过程中，参照华为、用友、金蝶、麦肯锡、埃森哲等等经典或者著名模型、方法、工具，数字化能力建设运营转型升级取得了效果明显。