第9章智能财务危机预警分析.docx

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1、第9章智能财务危机预警分析1 .详细案例I公司是一家制药企业，成立于1995年，是集药品、中药饮片、中药材和医疗器械等供销一体化的大型医药民营企业之一，由于经营不善，公司即将面临财务危机，并有可能成为*ST企业。为避免这一结果的出现，公司管理者对公司财务预警指标尤为关注。目前，I公司管理者十分需要能够动态、实时变化的财务预警分析体系，以及时发现企业财务状况的变动，做出经营决策的调整。为应对此次风险，I公司引入智能决策系统，设置科学的预警指标对企业财务状况进行监控，辅助管理者进行财务危机预警分析。I公司管理者将公司各财务指标导入智能决策系统，智能决策系统中的财务危机预警模块就可以根据已知数据计算

2、出公司的Z值得分，同样的，I公司还可以随时观测到自己的F值得分，并结合安全值的范围判断公司目前面临的风险大小。财务危机预警模块对公司财务状况的实时监控，使公司管理者可以及时发现企业存在的财务风险。此外，财务人员还可以根据智能财务风险预警系统给出的报告，对风险进行再次评估，并利用智能决策系统中的其他财务分析模块对公司财务数据进行横纵向对比和可视化分析，在发现危机的同时找出企业经营的风险问题所在，并及时调整生产经营决策，采取相应的风险防控措施。经过管理层的努力和智能决策系统的辅助分析，I公司的财务预警指标值恢复到安全范围，公司的经营风险大大降低，最终避免了成为*ST企业的结果。2 .案例讨论财务危

3、机预警是企业的安全红线，是企业风险控制体系中重要的一环。通过智能财务危机预警体系，企业可以实时掌握自身财务风险情况，及时做出战略应对。在对案例进行学习分析时，建议先理解并掌握智能财务危机预警的两种模型,理解动态性对风险预警的重要意义。第十章1 .详细案例G公司是一家民营制造业企业，其总经理出身基层，有着丰富的管理经验和敏锐的判断力，公司发展初期，企业的信息系统滞后，公司经营生成的数据量少，质量也不高，管理者往往凭借自身经验就能做好公司决策。但随着公司规模逐渐发展壮大，每天的业务产生的数据越来越庞杂，这时再依靠以前的经验决策就显得捉襟见肘。G公司管理层意识到这一问题，及时调整管理方式，引入智能决

4、策系统，将先前的经验决策改为数据决策，基于数据对公司进行管理。以往G公司的经营计划都是由基层或管理者人工做出，随着经营业务的复杂和数据的增加，这种决策方式不仅效率低下、动态性差，而且计划结果很大程度上受到人的影响，计划是供应链的引擎，G公司的供应链管理也随之受到影响。在使用智能供应链分析模块后，公司的需求预测、库存计划和应收账款管理都得到了科学的分析。在需求预测中，系统能结合历史数据和外部数据，实现动态的货物和材料需求预测，减少企业中供应过剩或供应不足的情况，避免因过剩库存而增加成本，也避免因产能不足而错失商机。在库存管理中，智能供应链分析可以将采集到的仓库信息实时发到后台，并根据货物进出库的

5、变化规律设立安全库存，进一步降低企业经营风险。在应收账款管理中，系统以经营产生的原始单据为依据，综合分析企业的往来账款，最终生成各种账款分析报表，帮助管理层直观的了解账款的情况，为决策提供支持。2 .案例讨论供应链是企业的三大战略职能之一，供应链管理对企业成本控制、经营运转等有着重要作用.人工智能的发展使企业可以处理大量数据和信息，极大的提高和丰富了供应链管理的效果和内容。在对案例进行学习分析时，建议先理解并掌握本章有关供应链管理的相关原理介绍，将其与案例企业相互对照，理解智能供应链分析对企业计划、经营和决策的赋能作用。第十一章1 .详细案例作为我国先进水平的电子精密企业，某3C制造业龙头企业

6、在对传统业务流进行全局数字化改造的探索过程中发现，现有的生产模式虽然已经具有了完善的信息化系统作为支撑,但是仍有生产排程的问题亟待优化。以NC/HNC加工为例： 刀具进给量不同，精度损失，吃刀程度不一样； 不同设备需要的程序不一样； 精机台加工粗产品需要两倍的时间，效率不一样； 多面加工，目前通过人工经验判定，经验十分复杂无法量化； 系统自动判定可能导致大量订单转移情况，成本上不合理；计划人员面临部分不可预测情况下，如何判定粗加工生产单在精加工机台上生产的困扰。想要继续引领市场，乘数字化转型的浪潮而上，该企业了解到了智能决策技术在工业制造领域的势头正盛，各个行业龙头企业也正纷纷通过智能决策技术

7、进行供应链计划升级转型。既能提供智能高效排产解决方案，满足中长期到短期日计划自动排程排产需求；又能够理解模具制造业务运作模式和个性化需求的悠桦林，成为了该企业的最终之选。悠桦林经过深入调研和实地考察，系统梳理了该3C制造企业生产排程存在的问题，发现该企业存在以下问题： 使用excel表格进行计划编制，缺少系统工具支持。 各计划员线下管理计划，缺乏一体化计划系统，计划数据分散，协同性差；无法实时分析数据，对于各工序的产能负荷、订单交期的达成情况等信息无法实时掌控。 订单变更、插单、缺料、生产异常发生时，难以快速进行全局计划更新。 缺乏模拟分析的手段，当异常发生时，无法快速尝试不同计划策略，通过多

8、版本计划比较寻找最经济计划方窠。悠桦林根据该企业面临的困境和业务现状，为其搭建了一套智能排程系统。在满足企业各种生产资源约束的基础上，基于悠桦林强大的算法引擎和运筹数学建模方法，突破传统人工经验局限，设置不可打破的规则限制，一次计算中考虑全部约束条件，保障计划可执行性；兼顾多个业务目标，在互相冲突的目标之间取得均衡，在比较大的范围内通过先进的运筹算法寻求最优解。悠桦林针对该企业现状，量身打造的智能供应链计划与排程解决方案: 通过对接现有ERP及MES系统，实现订单数据及工艺数据整合。 构建全工厂工艺模型，充分模拟工厂全工序实际运作情况。 对所有订单进行全工序计算，获取准确的交期。 通过MES系

9、统及时接受异常情况，对计划影响作出预判并告警，APS及时对计划进行修复。悠桦林智能供应链计划与排程解决方案将为该企业带来全局精益化水平的显著提升，最终达到以下优化效果： 计算效率提升120倍，新系统支持3个目标仅耗时1分钟； 通过多工序协同，整体生产工期缩短了40%； 订单交付及时率提升，从60%提升至86%悠桦林作为智能决策技术的领航者，致力于智能决策技术平台的迭代升级,已经在众多行业的龙头企业业务场景中成功落地应用，积累了丰富的经验和良好的口碑。悠桦林将继续和众多制造企业共同探索供应链数智化变革，用智能决策技术助力更多的行业企业发展，护航产业智能升级的变革。2 .案例讨论面临当前全球局势不稳定，贸易摩擦严峻，市场竞争愈发激烈的情况下，产成品计划遭遇可预测性低、突发状况多等困境，智能、敏捷、柔性的智能供应链计划已经成为3C制造企业转型探索的新路径。智能决策技术正在帮助精密制造企业提升生产排程的精确性和稳定性，悠桦林作为智能决策技术的领航者，致力于智能决策技术平台的迭代升级，已经在众多行业的龙头企业业务场景中成功落地应用，为企业提供了诸多优质解决方案。在对案例进行学习分析时，建议先理解并掌握本章有关该智能决策系统综合报告以及决策建议的相关原理介绍，从而与案例企业相互对照，以加深对理论部分的理解。