制造業 LTC 流程痛點剖析?

在制造業，線索到現金（LTC，Lead to Cash）的全流程包含從潛在客戶線索的發現、商機培育、銷售轉化、訂單執行到最終收款的一系列復雜環節。傳統制造業在這一流程中面臨諸多挑戰：客戶需求的多樣性和多變性，使得從海量線索中精準篩選高價值商機困難重重，人工處理效率低下且易出錯；訂單執行階段，生產、采購、物流等部門間信息流通不暢形成信息孤島，導致生產計劃調整滯后、物料供應延遲，嚴重影響交付周期；收款環節則因合同條款復雜、審批流程繁瑣，常出現賬款回收不及時問題，制約企業資金周轉。

graph TDA[線索獲取] -->|人工篩選效率低|B[商機培育]B -->|需求對接不及時|C[銷售轉化]C -->|訂單信息傳遞滯后|D[生產計劃]D -->|物料信息不透明|E[采購執行]E -->|質量管控脫節|F[物流交付]F -->|發票審批繁瑣|G[收款結算]style A fill:#f9f,stroke:#333style B fill:#bbf,stroke:#333style C fill:#fbf,stroke:#333style D fill:#f9f,stroke:#333style E fill:#bbf,stroke:#333style F fill:#fbf,stroke:#333style G fill:#f9f,stroke:#333

釘釘 AI 在制造業 LTC 流程中的關鍵作用?

釘釘 AI 憑借自然語言處理、數據分析和智能決策能力，為 LTC 流程提供全鏈路支撐。商機挖掘階段，通過分析市場數據與客戶行為，精準識別優質客戶并預測需求趨勢；訂單處理階段，自動拆解任務、分配資源，實時監控生產與庫存動態；收款環節，智能審核合同風險條款，優化審批路徑，加速資金回籠。?

釘釘宜搭在 LTC 流程中的定制化應用?

1. 靈活搭建業務流程?

作為低代碼平臺，宜搭支持通過拖拽快速構建定制化應用。例如搭建線索管理應用時，銷售人員提交客戶信息后，系統自動按預設規則分類評級，并分配高優先級線索給對應銷售，大幅提升處理效率。?

2. 數據收集與分析?

宜搭表單可收集客戶需求、生產數據等信息，通過數據工廠生成可視化報表。如分析銷售數據掌握區域產品趨勢，依據生產訂單數據優化產能配置。?

3. 流程自動化與協同?

借助工作流引擎實現流程自動化。以訂單審批為例，提交后系統按金額與信用等級自動流轉審批，結果實時通知相關人員，同時與釘釘通訊功能集成，打破部門協作壁壘。?

Teambition 助力 LTC 流程項目化管理?

1. 訂單任務拆解與跟蹤?

將訂單拆解為采購、生產、質檢等子任務并分配責任人，通過看板與甘特圖可視化進度。例如生產部門更新進度后，采購部門可同步調整物料計劃。?

2. 跨部門協作與溝通?

提供統一項目空間，銷售、研發、生產等部門共享文件、討論問題。如新產品研發中，銷售反饋的客戶需求可實時同步至研發與生產部門，減少信息不對稱。?

3. 項目監控與風險預警?

實時跟蹤進度偏差、成本超支等指標，設置預警規則后，異常情況自動提醒責任人。如生產滯后時，及時通知項目經理調整計劃。?

graph TDA[訂單創建] --> B[任務拆解]B --> C1[采購任務-采購部]B --> C2[生產任務-生產部]B --> C3[質檢任務-質檢部]B --> C4[物流任務-物流部]C1 --> D[物料入庫]C2 --> E[生產進度更新]D & E --> F[質檢執行]F --> G[物流調度]G --> H[客戶簽收]H --> I[任務閉環]subgraph Teambition平臺B;C1;C2;C3;C4;D;E;F;G;endstyle subgraph fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff

釘釘 AI 與釘釘宜搭、Teambition 的融合應用實踐?

1. 智能訂單處理?

融合邏輯：釘釘 AI 識別訂單關鍵信息并填入宜搭表單，結合歷史數據判斷可行性，異常時自動提醒銷售；執行階段 AI 監控進度，通過宜搭實時反饋客戶。?

附：智能訂單處理流程圖

graph LRA[客戶提交訂單] -->|AI識別產品/數量/交期|B[宜搭訂單表單自動填充]B --> C{AI可行性判斷}C -->|可行| D[宜搭工作流啟動審批]C -->|不可行| E[自動提醒銷售溝通客戶]D --> F[審批通過-同步至Teambition]F --> G[AI監控生產/物流進度]G -->|宜搭應用| H[客戶實時查看進度]H --> I[交付完成-自動觸發收款流程]style C fill:#fff2cc,stroke:#ff9900

2. 基于 AI 的項目優化?

融合邏輯：AI 分析 Teambition 歷史項目數據，為新訂單提供資源分配建議；執行中 AI 預測風險（如原材料延遲），Teambition 自動調整任務排期。?

附：AI 驅動的項目風險管控流程圖?

3. 知識管理與智能客服?

融合邏輯：宜搭搭建知識庫存儲產品 / 工藝信息，Teambition 項目文檔同步至知識庫；銷售人員通過釘釘 AI 客服檢索知識，快速響應客戶咨詢。?

應用效果與展望?

1. 量化成效?

某重型機械制造企業引入這套方案后，實現：?

• 線索篩選效率提升 60%，高價值商機識別準確率提高 45%?

• 訂單審批周期從 7 天縮短至 2 天，交付準時率從 65% 提升至 92%?

• 賬款回收周期縮短 30%，資金周轉率提升 25%?

2. 未來展望?

隨著 AI 技術迭代，將實現三大升級：?

1. 需求預測智能化：結合物聯網數據，AI 提前預判客戶設備維修需求，推送定制化服務方案?

1. 供應鏈協同自動化：宜搭與上游供應商系統對接，AI 根據生產進度自動觸發采購訂單?

1. 項目決策數字化：Teambition 集成數字孿生系統，AI 模擬不同生產方案的成本與周期，輔助決策最優路徑

通過釘釘 AI、宜搭與 Teambition 的深度融合，制造業 LTC 流程正從 “被動響應” 轉向 “主動服務”，從 “經驗驅動” 升級為 “數據驅動”，為企業數字化轉型提供堅實支撐。