1.挖掘專利技術、撰寫專利申請文件并答復專利審查意見通知書等;
2.輔助或進行專利復審、無效、訴訟等工作;
3.了解客戶技術信息,挖掘發(fā)明點,為客戶提供專業(yè)的咨詢意見;
4.專利檢索與分析,進行專利挖掘與布局,為申請人制定專利申請和保護策略。
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MES數字轉型售前經理
15000-25000元2025-10-28
楊振智能制造數轉售前(即智能制造數字化轉型售前),聚焦于為制造企業(yè)提供數字化轉型全周期的前期方案支持,核心是將數字化技術(如數據中臺、工業(yè)軟件、AI算法等)與制造企業(yè)的轉型目標(如降本增效、柔性生產、智能化決策等)深度結合,推動客戶認可并采納轉型方案。
一、崗位職責
1.?數字化轉型需求診斷
- 深入制造企業(yè)現(xiàn)場(如車間、供應鏈部門、IT部門),通過訪談、流程梳理等方式,識別客戶在數字化轉型中的核心痛點:如數據分散形成“信息孤島”(生產數據、設備數據、供應鏈數據未打通)、業(yè)務流程數字化程度低(依賴人工統(tǒng)計、紙質單據)、決策缺乏數據支撐(產能規(guī)劃憑經驗)等。
- 結合客戶行業(yè)特性(如離散制造vs流程制造)、企業(yè)規(guī)模(中小型工廠vs集團型企業(yè))及轉型階段(從0到1搭建數字化基礎vs升級現(xiàn)有系統(tǒng)),明確其數字化轉型的優(yōu)先級需求(如先建數據采集體系,再做智能分析)。
2.?端到端數字化方案設計
- 基于客戶需求,設計覆蓋“數據采集-數據治理-數據應用-業(yè)務賦能”全鏈條的數字化轉型方案:
- 數據層:規(guī)劃設備數據(如PLC、傳感器)、業(yè)務數據(如ERP、MES)的采集方式(IIoT網關、API對接等),解決“數據從哪來”的問題;
- 平臺層:設計數據中臺、工業(yè)互聯(lián)網平臺等架構,實現(xiàn)數據整合與標準化,解決“數據怎么管”的問題;
- 應用層:結合場景設計數據應用(如設備預測性維護模型、產能智能排程算法、質量異常追溯系統(tǒng)),解決“數據怎么用”的問題。
- 方案需包含實施路徑(分階段里程碑)、資源投入(硬件、軟件、人力)及預期價值(如通過數據優(yōu)化排程,使交付周期縮短X%),并匹配客戶預算與轉型節(jié)奏。
3.?方案溝通與價值傳遞
- 向客戶決策層(老板、數字化負責人)傳遞方案的戰(zhàn)略價值,強調數字化轉型對企業(yè)競爭力的提升(如響應市場需求速度、成本控制能力);向執(zhí)行層(IT團隊、生產主管)解釋技術細節(jié)(如系統(tǒng)兼容性、操作流程),消除落地顧慮。
- 通過案例佐證(如某同行企業(yè)通過數字化轉型實現(xiàn)庫存周轉率提升30%)、數據可視化演示(如實時生產看板原型)等方式,讓客戶直觀理解方案效果。
4.?招投標與商務協(xié)同
- 負責數字化轉型項目的技術標應答,撰寫方案建議書、技術偏離表等文檔,回應客戶對數據安全(如工業(yè)數據脫敏)、系統(tǒng)擴展性(未來接入新工廠)等方面的疑問。
- 配合商務團隊制定報價策略,平衡方案完整性與客戶預算,推動招投標流程落地。
5.?行業(yè)與技術趨勢跟蹤
- 研究制造業(yè)數字化轉型政策(如國家“數字經濟發(fā)展規(guī)劃”、地方智能制造補貼政策)及行業(yè)標桿案例(如海爾COSMOPlat、美的數字化工廠),提煉可復用的方案框架。
- 跟蹤前沿技術在制造業(yè)的應用(如數字孿生、生成式AI在工藝優(yōu)化中的使用),將新技術融入方案,增強方案競爭力。
二、任職要求
1.?教育背景
- 本科及以上學歷,計算機科學、信息技術、工業(yè)工程、智能制造等相關專業(yè);具備制造業(yè)數字化轉型(如工廠數據化改造、工業(yè)軟件實施)經驗者優(yōu)先。
2.?工作經驗
- 3年以上制造業(yè)數字化售前或咨詢經驗,熟悉至少一個制造細分領域(如機械加工、家電、汽車零部件)的業(yè)務流程(生產、采購、倉儲等)。
- 有主導或參與過制造企業(yè)數字化轉型項目(如數據中臺建設、全流程數字化改造)售前工作的經歷,具備方案成功落地案例者優(yōu)先。
3.?專業(yè)能力
- 數字化技術與業(yè)務融合能力:懂制造企業(yè)運營邏輯(如生產計劃排程、設備管理、成本核算),同時掌握數字化工具(數據中臺、IIoT平臺、BI工具、低代碼開發(fā)等),能將技術與業(yè)務場景結合(如用BI工具解決生產數據可視化問題)。
- 方案設計與表達能力:擅長從客戶需求提煉核心問題,轉化為結構化方案;具備良好的口頭表達和文檔撰寫能力,能針對不同層級客戶(高管、工程師)調整溝通重點。
- 數據分析思維:能通過數據建模(如ROI分析模型)量化方案價值,用數據說服客戶(如“投資100萬,3年可節(jié)省成本200萬”)。
4.?職業(yè)素養(yǎng)
- 適應高頻出差(深入工廠現(xiàn)場調研),能承受項目前期長周期跟進的壓力,具備較強的邏輯思維和問題解決能力,面對客戶復雜需求時能快速拆解并給出合理方案,有持續(xù)學習意識,主動了解制造業(yè)數字化新技術、新場景(如AI質檢、智能供應鏈)。
5.?加分項
- 持有數字化轉型相關認證(如CDMP數據管理專業(yè)認證、AWS/Azure云服務認證)。
- 熟悉主流工業(yè)軟件或平臺(如SAP MII、用友數據中臺、Power BI、Tableau),具備基礎SQL、Python數據分析能力者優(yōu)先。
智能制造數轉售前的核心是“用數字化思維解決制造企業(yè)的轉型痛點”,既要懂技術落地,更要懂業(yè)務價值,通過專業(yè)方案幫助客戶明確轉型路徑,最終推動項目簽約與落地。
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