工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南(2025年)（第二部分）

工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南(2025年)

2025年10月

7.质量管理

(1)质量信息管理

针对质量数据依赖人工纸质记录(尤其是批记录)造成的效率瓶颈、差错风险及信息孤岛问题，企业可依托工业互联网平台构建质量管理系统(QMS)，核心是实现电子批记录(EBR)管理。系统对原料、半成品、成品在全生产流程的质量数据进行数字化采集与集成，确保批记录的完整性与实时性。同时，系统将质量标准的执行、偏差处理及纠正与预防措施(CAPA)等流程线上化、规范化，实现全面的闭环控制。此举打通了质量信息流，实现了从数据采集到决策支持的全程可追溯，显著提升了质量管理效率、合规性与持续改进能力。

3-25 某公司质量管理系统(QMS)界面

(2)机器视觉质量检测

为替代效率低、一致性差，难以满足高速生产线对包装外观全检要求的传统人工目检，企业可在灌装、包装等关键工位部署高速工业相机，利用机器视觉技术对灌装精度、封口密封性、标签印刷内容与位置，以及包装瓶身是否存在瑕疵进行在线自动检测与判定。系统对不合格产品实时报警并自动剔除，并记录缺陷类型与数量以反向优化生产工艺与设备参数。该场景大幅提升检测效率与准确率，降低漏检率与客诉风险，保障产品出厂外观质量的一致性。

(3)批次管理与溯源

针对美妆行业产品批次标识不统一、信息链断裂，导致问题产品追溯效率低、召回范围难精准界定的挑战，企业可依托工业互联网，为每个生产批次赋予唯一标识码(如二维码或RFID)，并在生产执行系统(MES)中构建全链路数据关联，绑定所用物料、设备、工艺、人员、环境及质检信息。一旦发生质量问题，可通过标识码分钟级精准追溯至问题源头，并锁定所有受影响批次，实现高效精准召回，极大提升质量风险应对能力。

图 3-26 某公司产品溯源的全链路数据界面

(五)网络化协同

1.产业链协同

(1)供应链信息管理

为破解传统供应链信息不透明、响应迟缓导致的断料或库存积压难题，企业可依托工业互联网平台构建数字化供应链管理体系。通过应用供应链管理(SCM)系统，整合供应商管理、采购计划与执行等核心流程，实现从原料寻源、订单协同到物流跟踪的全链路数字化管控。同时，基于平台构建供应商协同门户，实现在线准入、绩效评估、报价交付一体化协同;并引入大数据与AI 技术，对历史数据与市场趋势进行智能分析，赋能预测与策略优化。该方案实现了供应链全链路的可视、可溯、可管，显著提升采购效率与合规性，有效降低库存成本与断料风险，从而构建起数据驱动、高效韧性的供应链体系。

图 3-27 某公司的供应商库界面

(2)智能采购寻源

传统采购寻源依赖人工，效率低且难以应对突发断供。企业可依托工业互联网平台，部署供应商关系管理(SRM)模块，构建覆盖准入、绩效、合同的全生命周期数字化管理体系。通过算法对成本、质量、交期、服务及合规表现进行多维度分析，实现智能比价与供应商自动推荐;同时，联通市场行情与供应商产能数据，在突发断供时快速匹配替代资源，并自动触发询价或招标流程。该场景实现了从被动响应到主动寻源的转变，大幅提升寻源效率与科学性，从源头保障原料质量与供应稳定，显著增强供应链的弹性与抗风险能力。

图 3-28 某公司采购管理界面(包含智能采购)

(3)动态采购预测

传统采购计划依赖经验，难以精准预测需求，常导致库存积压或生产待料。企业可依托工业互联网平台，融合ERP、SCM及市场数据，构建智能预测模型。该模型结合机器学习与时间序列分析，综合历史销售、促销计划、季节性及社交媒体热度，对原料与包材需求进行高精度预测，并滚动更新采购计划。预测结果与采购模块联动，动态生成最优采购方案，指导精准备料。此举推动采购从经验驱动转向数据驱动，显著提升预测准确性与库存周转率，有效平衡供需，减少积压与待料，支撑企业构建以合理库存快速响应市场的柔性供应链体系。

2.产供销协同

(1)销售生产协同

针对传统产销衔接不畅、订单响应慢的痛点，企业可依托工业互联网平台，通过订单履约系统(OFS)统一汇聚全渠道订单，并与制造执行系统(MES)、仓储管理系统(WMS)集成，实现订单需求与产线产能、物料库存的动态匹配。利用智能决策引擎，依据促销活动、产线负荷、物料齐套性等规则，自动生成生产工单或调拨指令。该场景实现了“以销定产”的精准联动，大幅缩短从接单到排产的响应时间，有效降低生产过剩或短缺风险，提升产能利用率和交付准时率，尤其支撑美妆行业爆品快速投产与多批次小单的柔性制造。

图 3-29 某公司实现订单销售生产信息同步的信息系统

(2)多仓业务协同

为破解多仓库存分散管理、资源协同效率低，难以实现全局最优调配的难题，企业可依托基于云化部署的仓储管理系统(WMS)，实现多仓、多货主的库存集中管理与可视化。通过智能分仓与调拨算法，结合订单收货地、时效要求、库存分布与物流成本，自动执行分单与跨仓调拨策略，形成标准化、一体化的仓储运营网络。该场景将分散的库存资源整合为协同高效的“一盘货”，显著提升库存周转率和订单履约时效。在美妆行业跨境电商与全渠道零售背景下，能有效降低整体仓储与物流成本，增强应对区域市场波动和旺季大促的供应链弹性。

图 3-30 某公司实现“全渠道一盘货”的仓储管理系统

(3)仓储运输协同

针对仓储与运输环节脱节、信息不透明，影响物流效率和客户体验的问题，企业可通过工业互联网平台实现仓储管理系统(WMS)与运输管理系统(TMS)的深度集成，打通出库信息与运输任务。TMS 基于承运商优选、路径优化及月台预约管理，实现智能排车、路由规划与任务自动下发;借助移动端与物联网设备，对从出库到签收的全过程进行可视化监控。该场景实现了仓配无缝衔接，减少人工干预与沟通成本，通过智能运力调度与在途透明化，提升物流效率、降低运输成本，并能有效保障美妆敏感品类(如护肤品、彩妆)的冷链与时效需求，显著提升客户服务体验。

图 3-31 某公司仓储运输协同架构图

(六)服务化延伸

1. 会员售后服务

为解决传统售后服务流程分散、响应慢，客户体验不佳的痛点，企业可依托工业互联网平台构建统一的会员数据中台，整合线上线下消费、咨询、维修、退换货全链路数据，形成全方位用户视图。通过部署智能客服、在线预约诊断等工具，提供精准便捷的远程服务;并建立服务工单自动流转与闭环管理机制，联动售后、物流、门店等资源，实现任务智能分配与过程跟踪。该场景实现了服务响应自动化与流程标准化，显著提升客户满意度与忠诚度，同时通过服务数据反哺研发与营销，形成“服务-反馈-优化”的价值闭环，增强企业在个性化、体验式消费时代的竞争力。

图 3-32 某公司会员数据驱动运营架构图

2.数据资产服务

针对企业数据孤岛严重，数据价值未充分释放的痛点，企业可通过建设工业互联网标识解析数据库，打通采购、生产、销售等上下游供应链数据，并集成内部生产运营系统，实现数据的统一汇聚与治理;在数据鉴权与安全可控的前提下，将供应链追溯、库存监控、趋势分析等服务化输出，形成对外可共享、可交易的数据资产。该场景帮助企业最大程度释放数据价值，推动从“产品驱动”向“数据驱动”转型;不仅提升内部运营效率和供应链透明度，还能支持跨企业协同与创新，探索数据增值的新业态模式。

图 3-33 某公司实现多环节数据打通的架构图

3.私域运营

为应对公域流量成本高，客户粘性低，难以形成长期用户关系的挑战，企业可依托工业互联网平台，通过客户关系管理(CRM)与数字化营销平台建立和管理自有用户社群，整合门店、电商、小程序等渠道，沉淀用户数据并形成精细化画像;结合社群互动、个性化推送、积分体系与会员活动，提升用户粘性与复购率;同时通过精准化的内容营销与社交裂变，提升转化效率。该场景帮助美妆企业摆脱对公域流量的依赖，助力美妆企业构建自主可控的客户运营阵地，实现从“单次交易”到“长期关系”的转变，持续积累并增值品牌私域资产。

图 3-34 某公司私域运营架构图图

3-35 某公司的客户数据管理界面

(七)个性化定制

1. AI肤质诊断

消费者难以准确了解自身肤质，选品依赖主观感受，易错配产品。现可通过手机拍照或线下检测仪器，采集皮肤水分、油脂、毛孔、色斑等多维度数据，并利用AI 图像识别与大数据模型生成肤质诊断报告;系统根据肤质特征与成分数据库进行智能匹配，推荐最适合的护肤或彩妆产品组合。该场景使消费者能够快速了解自身肌肤状况，获得科学、个性化的选品建议;帮助品牌实现精准营销和差异化服务，提升用户体验与购买转化率，同时积累大量肤质与消费数据，反哺产品研发。

图 3-36 某公司用于测肤的 AI 彩光皮透仪

2.门店快速打样传统产品体验依赖标准样品，难以满足个性化需求，市场反馈周期长。可依托配方智能匹配与小型个性化制备设备，在终端门店或美容院实现样品级快速打样。消费者可根据肤质诊断报告或个人偏好，在系统推荐下组合已有的合规原料或成品基础液，现场生成体验样品。该场景极大地提升了用户参与感与互动性，使品牌能在合规前提下高效收集真实市场反馈，降低新品研发风险，加速爆品孵化。

3.虚拟试妆台

为破解线下试妆效率低，线上购买难以预览效果，消费者决策门槛高的困境，可基于 AR/VR 与人脸识别技术，消费者可在虚拟环境中模拟口红、眼影等多种妆效，实时预览不同产品搭配效果;结合电商平台或门店终端，用户可一键下单或收藏。该场景显著降低消费者的购买决策门槛，提升线上线下购物体验;同时为品牌提供用户偏好数据，支持精准推荐和库存优化，推动销售转化率提升。

图 3-37 某公司的虚拟试妆界面

四、工业互联网建设实施部署

(一)工业互联网网络与时尚美妆融合应用时尚美妆行业工业互联网网络设施涵盖外网互联网、内网有线网及内网无线网三类：外网互联网主要用于连接美妆品牌与全球原料供应商、ODM/OEM代工厂、电商平台、分销渠道、物流伙伴以及市场调研与数据分析服务商，实现供需数据快速交换、柔性供应链协同、精准营销策略共享及跨渠道销售整合;内网有线网作为企业骨干，支撑内部MES、ERP、PLM、CRM、WMS等核心系统的高效运行，服务于研发设计、财务管理、人力资源、仓储调配及总部集中管控等业务，确保信息流与业务流程在企业内部的稳定、安全和高效流转;内网无线网则重点部署于生产基地流水线、自动化仓库以及遍布各地的零售门店场景，通过无线接入便捷管理智能生产设备、AGV小车、实时库存追踪系统，并支持移动POS收银、智能试妆镜、虚拟柜台、店员移动巡店与客户服务终端等设备，赋能智能制造、精益化门店运营及消费者体验的即时性、互动性与创新性提升。

1.建设现状

一是设备通信协议多样，数据采集困难。灌装机、乳化设备等生产终端协议异构性强，老旧设备数据接口封闭率高，导致设备联网率低。且中小企业在原料称量等核心环节仍使用机械仪表，数据依赖人工记录，配方参数与灌装精度等关键数据实时性差。

二是网络隔离与“数据孤岛”问题突出。生产网络(OT)、办公网络(IT)、电商平台相互隔离，生产管理系统(MES)、仓储系统(WMS)以及订单系统(ERP)未打通，旺季易出现库存断货或积压;线上线下渠道数据割裂，用户需求反馈延迟，拖累新品开发响应效率。

三是多基地/门店协同效率低。时尚美妆行业品牌商多采用OEM的合作模式，研发中心与生产工厂等跨区域基地配方同步需人工录入导出，导致配方同步延迟。门店缺货补货流程需邮件/电话沟通，响应周期长，错过销售黄金窗口。四是5G/新技术应用处于试点阶段。5G应用集中于头部企业直播营销(AR试妆)，生产环节(AGV调度、预测维护)渗透率低，且中小企业受限于专网部署成本高与轻量化方案缺失，高精度控制场景落地困难。

2.建设需求

一是增强网络高融合、可拓展性，提升全域互联能力。需提 高 数 字 化 设 备 整 体 水 平 ，通过协议解析网关(支持MQTT/HTTP2)统一接入异构设备，实现Modbus等协议的地址空间重映射，并构建容器化边缘节点架构，支持AR质检相机、环境传感器等新设备即插即用，满足小批量定制订单的产线快速重组需求。

二是构建兼顾数据、算力、安全的分级网络架构。需设计云边协同体系——边缘层部署轻量化AI模块(如TensorRT)实时处理灌装视觉检测，云端联动用户画像与生产数据动态优化原料采购，同步按生产/研发/电商不同功能分区划分VLAN，核心配方库通过单向网闸隔离，灭菌环境等关键工艺段采用5G+UWB定位替代WiFi规避干扰。

三是强化跨业务协同与多级算力调度能力。协同升级方面，需建立“边缘-区域云-中心云”三级算力网，调度跨基地配方同步任务，打通门店POS-仓储WMS-生产MES数据链驱动快反生产，引入SDN实现网络资源池化，为直播营销、柔性产线分配差异化QoS策略，并通过企业级算力平台统一调度边缘与云端资源。

3.建设部署

车间层方面，采用叠加与升级双模式，新增AR质检、能耗传感器时，基于5G+TSN工业无线网叠加至现有控制网，实现灌装、包装等环节实时监控;同时进一步改造老旧灌装机、称量仪，加装5G模组/边缘网关完成协议转换至OPCUA，实现配方误差的精准控制。

企业层方面，依托SDN+大二层扁平架构，核心层承载ERP、MES系统，汇聚层联通车间与仓储单元，接入层覆盖门店POS及移动终端;基于VLAN划分生产、管理、电商三大业务虚拟网，通过SD-WAN整合总部与云端平台(如AWS)，防火墙策略限开放HTTPS、API端口;同步构建云边协同体系，边缘节点处理直播秒杀等高并发订单，中心云分析用户画像驱动新品研发。

产业层方面，重点突破三类场景：门店互联采用5G切片/SD-WAN方案，通过4G/5G网络与QoS保障库存数据实时同步，支撑缺货自动调拨;生态协同依托MPLS-VPN专线，与包材商、原料商共享BOM数据触发库存预警自动补货;用户直连基于互联网+CDN在边缘节点缓存AR试妆模型，降低虚拟试色延迟至毫秒级。

(二)工业互联网标识与时尚美妆融合应用标识解析体系是工业互联网的重要纽带和神经中枢。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。

1.建设现状

一是行业数字化基础薄弱，标识应用不足。时尚美妆行业以中小型企业为主，生产环节自动化程度低，供应链分散。尽管日化行业二级节点已覆盖100余家企业，头部企业已接入标识解析体系，但多数中小企业仅完成系统基础接入，未挖掘标识在防伪溯源、供应链协同等核心场景的价值，标识注册量与实际业务联动率严重不足，数据孤岛问题显著。

二是标识业务场景单一，缺乏全链路整合。当前时尚美妆行业标识解析应用集中于如扫码领券、防伪验证等消费端营销，但生产制造、物流仓储等环节渗透不足，原料批次、生产工序、物流温湿度等关键环节数据未与产品标识关联，且未打通原料供应商标识数据，导致跨企业协同效率低下。

三是数据治理与安全机制缺失。时尚美妆行业企业标识数据多停留在静态编码阶段，缺乏环境温湿度、库存状态等动态数据的采集与分析能力。同时，数据开放共享标准不统一，中小企业在数据安全与利益分配间难以平衡，阻碍跨企业协作。

2.建设需求

一是轻量化技术适配中小企业的产品需求。针对占行业近80%的时尚美妆行业中小企业，需提供低成本SaaS化标识接入方案，支持即插即用RFID及二维码，支持模块化功能调用;同时支持模块化应用开发方式，开放API接口供企业按需调用。

二是全链路防伪溯源体系的贯通需求。针对时尚美妆行业假货率高且成分追溯断裂的痛点，亟须通过唯一标识码贯通原料采购、生产环境、冷链运输、终端销售全链条。核心诉求在于实现动态数据深度关联：消费者扫码不仅可验真伪，还能查看原料溯源地图、生产质检报告及物流实时温湿度曲线，解决类似某面膜因未关联原料数据导致千万损失的行业隐患。

三是数据安全与利益分配机制需求。跨企业数据共享涉及配方机密、渠道政策等敏感信息，当前缺乏可信交换机制，需建立分级权限体系，同时依托“星火·链网”超级节点，关键数据(如配方比例、渠道合同)上链存证，确保共享过程不可篡改。

3.建设部署

车间层方面，依托二维码、RFID或NFC等轻量化标签载体，结合智能传感设备，对美妆产品全生命周期的物理实体与虚拟实体实现“一品一码”唯一标识。物理实体涵盖原料、包装材料、产线设备及成品，虚拟实体包括配方专利、质检报告、工艺参数、批次记录等。

在工厂边缘侧部署标识解析中间件，构建本地化数据识别与管理能力，并与生产执行系统、品控系统实现接口对接，支持企业完成标识的自动化注册与实时解析。企业层方面，美妆品牌商、代工厂及供应链企业通过自建或托管方式部署企业节点，并接入美妆行业二级节点。企业节点需整合产品层与边缘层的数据能力，横向打通企业内部ERP、SCM、CRM及电商平台系统，提供标识注册、精准解析、动态数据统计及安全存储等功能，形成企业级的美妆产品全链路数据资源池。

此举可强化防窜货管理、精准营销与消费者互动能力，同时为质量追溯提供核心支撑。产业层方面，由美妆行业头部企业、大型电商平台或第三方服务平台申请建设标识注册服务机构(二级节点)，负责二级节点的搭建与运营。一方面面向上下游企业及终端用户提供产品标识注册、全球解析查询、数据共享与增值服务;另一方面对接国家顶级节点，实现标识体系的分层治理与跨行业互联互通，最终构建覆盖研发、生产、流通、消费全环节的美妆产业标识生态网络。

(三)工业互联网平台与时尚美妆融合应用工业互联网平台是工业互联网的核心，包括边缘、平台(工业PaaS)、应用三大核心层级。工业互联网平台可构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的智能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，并以工业APP的形式供企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的产业生态。

1.建设现状

一是数据整合困难。时尚美妆行业企业生产设备、供应链、消费者行为等多源异构数据分散，且ERP、MES、CRM等核心系统等数据格式各异、存储独立，系统间缺乏统一数据接口，难以实现跨环节数据流转与联动分析，导致数据孤岛现象严重，制约了基于全链路数据的决策优化。

二是行业知识数字化不足。时尚美妆行业配方研发、工艺优化等核心环节依赖人工经验，核心技术与经验多以人工记忆、操作手册等形式存在，缺乏标准化模型，产品质量稳定性差，且新品开发周期长，研发过程中难以通过数据模拟验证配方可行性，仍依赖传统试错模式，延长了新品上市周期。

三是企业发展不均衡。时尚美妆行业仅10%头部企业实现全链条数字化，而80%中小企业因成本高、模式不清导致数字化滞后，供应链协同弱、库存周转效率低。头部企业凭借资金与技术优势，已构建覆盖研发、生产、流通的数字化体系，而中小企业受制于软硬件投入成本、数字化转型路径不明确等问题，仅在局部环节实现简单数字化，上下游企业间数据共享不畅，导致订单响应迟缓、库存积压等问题突出。

四是产业级平台有待普及。时尚美妆行业的产业级平台已起步，龙头企业和专业平台在推动，但行业级的标准化互通平台仍有待发展，且许多中小企业仍以传统方式运作，接入门槛较高，无法融入产业生态。

2.建设需求

一是强化多源数据采集，夯实边缘层基础。依托轻量化传感设备、二维码 / RFID 等技术，实现生产环节原料配比、灌装精度、环境温湿度等数据的实时采集，同步整合供应链端物流信息与消费端用户行为数据。推动边缘计算节点与彩妆、护肤等生产线适配，优化端侧数据预处理能力，满足小批量多品类生产的数据高频采集需求，为全链路数据贯通提供支撑。

二是构建模块化功能层级，支撑多元化业务场景。体系应设计为多元化的、分布式的、模块化的和可扩展的分层式结构，通过构建包含边缘层、平台层和应用层的模块化功能层级来支撑美妆行业从单品生产到大规模个性化定制的多元化业务场景，使不同规模企业能灵活选配所需服务;采用分布式部署模式，将计算与决策能力下沉至生产现场与零售终端，增强系统应对数据洪峰与局部故障的弹性与可靠性;并严格定义层与层之间的标准化开放接口，保障企业可平滑接入新功能模块或第三方生态服务，实现系统的纵向深化与横向扩展，从而最大限度满足不同层次企业的差异化需求，有效降低技术应用门槛与成本，扩大行业受众面与应用深度。

三是聚焦行业特色场景，开发推广标杆应用。针对配方研发周期长的痛点，基于平台数据沉淀开发原料配伍模型、稳定性预测等数字化工具，缩短新品研发周期。针对供应链协同弱的问题，部署智能排产、库存动态预警等云化应用，提升供应链响应速度。针对消费端个性化需求，开发肤质分析、虚拟试妆等 C 端应用，实现精准营销与用户体验升级。

四是构建产业级服务平台，推动生态协同发展。汇聚原料供应商、代工厂、品牌商、电商平台等产业链资源，实现供需信息精准对接。基于平台开展横向价值延伸，培育个性化定制、配方知识产权交易、临期产品循环利用等创新模式。为中小企业提供低成本 SaaS 化服务，推动行业数字化均衡发展，形成多方共赢的产业生态。

3.建设部署

车间层方面，部署边缘计算平台与数据采集模块，基于工业互联网平台构建车间级数字孪生系统。通过部署边缘网关汇聚灌装机、包装线、质检终端等设备数据，统一采用OPCUA协议上传至平台数据中层;平台内置算法模型实时分析配方误差、能耗波动等生产参数，动态优化工艺规程，实现灌装精度控制。同时，依托平台低代码开发工具快速部署AI应用，利用AI开发新配方，眼镜采集产品图像与标准样本比对，自动识别包装瑕疵、标签错贴等缺陷，使漏检率降低至0.1%以下。企业层方面，构建美妆行业级PaaS平台，整合ERP、MES、SCM等系统数据形成企业数字主线。

平台核心层部署大数据分析引擎，通过用户画像模型解析电商平台、门店消费数据，驱动新品研发决策;业务中台提供统一API接口，支持快速搭建直播秒杀、会员管理等SaaS应用，应对促销期高并发订单。此外，平台搭建研发协同模块，集成配方库、原料数据库及虚拟实验室功能，研发人员可模拟成分配伍效果，缩短新品开发周期。

产业层方面，打造美妆产业云平台，采用“平台+生态”模式构建跨企业协同生态。平台通过区块链技术建立原料溯源体系，连接包材商、代工厂与品牌方，实时共享BOM变更与产能数据，触发自动补货预警;开放平台接口吸引第三方服务商入驻，提供AR试妆算法、碳足迹核算等专业化工具。同时，平台建设行业知识库，沉淀工艺参数、市场趋势等数据，通过AI推荐算法为中小企业智能匹配供应链资源。

(四)工业互联网数据与时尚美妆融合应用工业互联网数据是工业互联网体系的核心要素，贯穿于设计、生产、流通、消费等全产业链环节。在时尚美妆行业，数据驱动的发展模式正逐步成为提升生产效率、优化供应链协同、深化用户洞察的关键支撑。通过构建统一的数据采集、治理、分析与共享体系，实现多源异构数据的集成与智能分析，能够打破信息孤岛，推动行业向智能化、个性化、绿色化方向转型。

1.建设现状

一是数据孤岛现象突出。美妆行业产业链长、环节多，数据来源分散且标准不一。车间层生产设备参数、企业层ERP/MES系统订单与库存信息、产业层供应链物流及消费端市场数据之间缺乏统一接口，导致数据割裂，难以支撑全链路协同决策。

二是数据质量与实时性不足。中小美妆企业数据采集多依赖人工录入，关键工艺参数的实时监测覆盖率低，数据失真风险高。消费端用户肤质、试用反馈等非结构化数据难以结构化处理，导致产品优化缺乏精准依据。同时，部分企业数据更新延迟，供应链需求变化无法快速传递至生产端，加剧了供需错配。

三是数据建模与分析能力薄弱。行业知识数字化程度低，配方研发、质量预警等核心经验仍依赖人工判断，缺乏算法模型沉淀。尽管头部企业引入AI预测销量，但中小企业在数据挖掘、可视化分析等方面工具缺失，难以从历史数据中提取工艺优化规律，制约了数据价值的释放。四是数据安全与共享机制缺失。配方专利、消费者隐私等敏感数据流通缺乏标准规范，企业间数据协作意愿低。产业层面尚未建立可信数据交换平台，原料商、品牌方、检测机构间数据共享不足，阻碍了溯源体系与协同创新生态构建。

2.建设需求

一是构建全链路数据采集体系。需部署轻量化传感器、RFID标签等设备，覆盖从原料投料到成品出库的全流程，实时采集温度、湿度、灌装量等生产参数，同步集成渠道销售、物流轨迹、消费者肤质测试等外部数据，形成全域数据资源池。

二是建立数据标准与治理框架。制定美妆行业统一的数据编码、格式及传输协议，解决ERP、SCM、CRM等系统异构数据兼容问题。通过数据清洗、分类标注、血缘追踪等手段提升质量，为跨环节查询与分析提供规范基础。三是强化数据分析与场景化应用。开发基于AI的数据智能工具，如配方仿真模型、质量缺陷预测算法、需求感知模型等，支撑新品开发、排产优化、精准营销等场景。同时，利用数字孪生技术模拟生产与供应链运行状态，实现异常预警与决策优化。

四是搭建安全可信的数据流通平台。采用区块链、隐私计算技术，构建产业级数据空间，明确数据权属与使用规则。支持上下游企业按权限共享产能、库存、质检数据，推动协同计划、溯源认证、低碳核算等创新应用落地。

3.建设部署

车间层方面，部署边缘数据采集节点，基于5G/TSN网络连接产线传感器、RFID 读写器、视觉检测相机等设备，实时采集配料比例、灌装精度、封装质量等数据。通过边缘网关进行数据清洗、格式转换，并上传至企业数据湖。同时，利用轻量级算法模型对能耗、良品率等关键指标进行实时分析，动态调整工艺参数，实现质量偏差的即时预警与干预。企业层方面，建设美妆数据中台，集成生产、供应链、消费等多源数据。通过数据挖掘引擎构建用户画像，分析爆品特征与流行趋势，驱动配方快速迭代;通过供应链数字看板，可视化监控库存周转、订单履约状态，优化排产计划。此外，基于API接口开放数据服务，支持直播销量预测、会员复购分析等SaaS应用灵活调用。

产业层方面，构建美妆产业数据空间，基于区块链技术建立联合征信机制，保障数据安全共享。连接原料商、包材商、品牌方与检测机构，通过统一数据接口交换BOM清单、产能档案、质检报告等信息，实现溯源防伪、协同设计、碳足迹追踪等功能。同时，建设行业知识库，沉淀原料特性、工艺参数等数据模型，通过AI算法为中小企业智能推荐供应链匹配方案，降低创新成本。

(五)工业互联网安全与时尚美妆融合应用工业互联网安全是工业互联网健康发展的保障基石，其核心在于构建覆盖设备、控制、网络、平台、数据的安全防护体系，确保工业生产与商业运营的保密性、完整性和可用性。对于时尚美妆行业，安全体系的构建直接关系到配方专利、消费者隐私、生产稳定性及品牌信誉。

1.建设现状

一是安全基础薄弱。美妆行业多数企业，尤其是中小型企业，安全防护意识不足，普遍存在重发展轻安全的现象。生产控制系统与信息系统的融合加深了安全风险，部分老旧产线设备缺乏安全加固，易成为网络攻击的跳板。企业内部安全管理制度不健全，安全投入占比低，难以应对日益复杂的网络威胁。

二是数据安全风险突出。美妆行业的核心资产，如配方研发数据、工艺参数、消费者肤质信息及营销数据，在其全生命周期各环节面临泄露、篡改与滥用风险。企业间数据共享与流通需求旺盛，但相应的安全信任机制和合规审计手段尚不完善，制约了产业链协同效率。

三是平台与应用安全挑战加剧。随着工业互联网平台、工业APP以及AR/VR试妆等新应用在美妆行业的普及，其自身漏洞、API接口安全、云环境配置错误等风险点增多。针对营销平台的DDoS攻击、恶意爬虫等高并发网络攻击可能导致服务中断，直接影响企业营收。

四是供应链安全管控难度大。美妆行业产业链长，涉及原料商、包材商、代工厂、物流商等多类实体，任何一方的安全短板都可能波及全链。当前缺乏对上下游合作伙伴的有效安全准入与持续监控机制，供应链安全事件应急响应能力不足。

2.建设需求

一是建立分类分级的安全防护体系。需依据美妆行业特点及企业规模，对核心设备、系统、数据资产进行安全分类分级，实施差异化管理与精准防护。重点保障配方研发数据、关键生产控制系统及消费者个人敏感信息的安全。

二是强化设备与控制安全。需推动工业防火墙、入侵检测系统在车间层的部署，加强对PLC、SCADA系统、智能传感器等关键控制设备的安全防护。对新增或改造的5G模组、边缘网关等设备，要求具备内嵌安全功能，提升本质安全。

三是构建统一安全态势感知与应急响应能力。企业需提升对网络威胁的实时监测、预警和协同处置能力。建议对接行业或区域安全平台，实现威胁情报共享，建立安全事件应急预案并定期演练，形成闭环管理。

四是完善数据安全与隐私保护机制。需明确数据采集、存储、传输、处理、销毁等各环节的安全责任与技术要求，采用加密、访问控制、数据脱敏等技术手段。在跨境数据流动等场景下，需满足《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法规的合规要求。

3.建设部署

车间层方面，重点部署工控安全防护措施。在生产网络边界部署工业防火墙，严格限制OPC UA服务器、MES系统与下层设备间的访问流量，遵循最小权限原则。对灌装机、称量仪、包装线等关键设备加装行为监测传感器，通过“白名单”机制阻断异常操作。在边缘计算节点部署轻量级安全代理，实现对边缘侧数据的本地加密与安全传输至企业平台。企业层方面，构建美妆企业统一安全运营中心。整合IT与OT安全数据，基于大数据分析技术实现对网络、平台、应用层的全天候安全态势感知。对ERP、MES、SCM及电商平台实施身份与访问管理，强化账号权限管控;对配方研发系统、生产执行系统等核心业务系统部署应用安全防护，防止漏洞利用。定期对工业互联网平台及上层的营销、溯源等SaaS应用进行安全评估与渗透测试。

产业层方面，建设美妆行业安全协同防护生态。鼓励头部企业或第三方机构建设行业级安全公共服务平台，提供威胁情报共享、安全监测预警、应急响应支持等服务。基于区块链技术构建供应链安全可信网络，确保原料溯源、BOM数据共享等过程中的信息不可篡改和可追溯。建立产业链合作伙伴安全准入与评估机制，定期对包材商、代工厂等关键伙伴进行安全审计。

(六)工业互联网设备与时尚美妆融合应用工业互联网设备作为工业互联网体系在物理世界的感知和执行终端，涵盖了生产现场的数据采集单元、智能控制系统、自动化导向装置以及人机交互接口等关键硬件设施。这些设备通过实时采集生产环境参数、设备运行状态、工艺质量数据，并执行平台下发的优化指令，为实现美妆行业精细化生产、柔性化供应链及个性化服务提供底层支撑。当前，工业互联网设备在美妆行业的融合应用仍面临诸多挑战，但也展现出巨大的发展潜力。

1.建设现状

一是设备数据采集能力薄弱。美妆行业大量传统生产设备缺乏标准数据接口，无法实时获取灌装精度、搅拌速率、温度控制等关键工艺参数。以配料环节为例，许多企业仍依赖人工称重与纸质记录，导致数据准确性低、可追溯性差，且易因人为失误引发批量性质量问题。同时，供应链各环节的物料信息大多通过手工录入，与生产设备系统间存在明显数据断层，难以实现全链路质量追溯。

二是设备智能化水平参差不齐。行业中头部企业已逐步引入具备自适应控制功能的智能设备。然而，多数中小企业仍普遍使用半自动化或机械化设备，设备间协同能力弱，换产调试耗时久，无法满足小批量、多品类订单的快速响应需求。

三是设备运维方式滞后。美妆行业生产设备普遍缺乏预测性维护能力，企业多采用定期检修或故障后维修的被动运维模式，因缺乏在线监测与预警机制，非计划停机频发，严重影响生产连续性及产品质量稳定性。部分企业虽尝试引入设备状态传感器，但数据分析和诊断能力不足，未能有效降低设备故障率。

2.建设需求

一是提升设备数据采集与边缘计算能力。需针对美妆行业特点部署如高精度称重模块、视觉传感器、温度控制器等轻量化、低功耗的传感设备，实时采集配料称重、灌装精度、封口质量等关键数据。推动边缘计算节点与护肤品、彩妆等产线深度融合，对采集到的高频数据进行本地预处理与实时分析，快速响应生产异常，并将结果反馈至平台层进行建模优化。

二是推进关键生产设备的智能化升级。在核心工艺环节加快智能装备的应用普及：在配料环节推广智能称重系统，自动加载配方并分步引导称量，实时监控偏差并报警，确保精度与防错。在料体制作环节部署智能反应釜与在线监测系统，通过高级过程控制动态调整搅拌速度、温度等参数，确保产品质量一致性，并引入自动化在线清洗系统，杜绝交叉污染。在灌装环节采用智能伺服控制填充系统，根据不同料体特性自动调节参数，集成在线视觉检测与缺陷剔除功能，提升灌装精度与产线柔性。

三是强化设备预测性维护与全生命周期管理。通过物联网技术连接搅拌设备、灌装机、包装线等关键设备的运行参数，利用大数据分析和机器学习算法构建故障预测模型，提前识别潜在故障，变被动维修为预测性维护，减少非计划停机。同时，建立设备数字孪生模型，模拟不同工作负荷下的设备性能衰减规律，为备件库存管理、大修计划制定提供决策支持，延长设备使用寿命。

3.建设部署

车间层方面，应部署嵌入式数据采集终端与边缘智能控制器。为现有生产设备加装物联网网关，协议兼容OPCUA、Modbus等主流工业通信标准，实现设备数据统一采集与上传。在配料、灌装、包装等关键工位部署具备边缘计算能力的智能控制器，实时分析设备运行数据，并依据平台下发的优化模型动态调整设备动作。同时，在质检环节部署集成AI视觉识别系统的智能检测设备，对产品外观、标签印刷等进行高速拍摄与自动判别，显著提升质检效率与准确性。

企业层方面，需构建覆盖全厂的设备互联网络与集中监控平台。通过工业无线网络(如5G)或有线网络(如工业以太网)连接所有智能化设备、传感器与控制系统，确保数据稳定传输。通过搭建设备集中监控平台，实时可视化展示各产线设备运行状态、能耗数据、生产效率等关键指标，并在平台内构建设备性能优化算法库，基于历史数据与实时工况输出设备参数调整建议。

产业层方面，应打造面向设备协同的产业云平台。连接品牌商、代工厂、设备供应商等产业链上下游主体，共享设备产能数据、维护记录与工艺知识。平台可基于区块链技术构建设备信用体系，记录各厂商设备运行效率、故障率等绩效数据，为设备租赁、产能交易提供可信依据。同时，吸引第三方技术服务商入驻平台，提供远程运维、工艺优化、备件供应链管理等专业化SaaS应用，帮助中小企业以更低成本享受先进设备管理服务。

五、组织实施

(一)基本原则

系统规划、分步实施。从时尚美妆行业生产全流程出发，以发挥工业互联网在快速响应市场需求、优化资源配置、提升产品质量等方面的作用为目标，科学推动企业数字化转型、制定工业互联网建设蓝图。根据企业信息化基础条件和需求急迫程度，采用循序渐进的实施路径，制定分阶段实施方案，分步骤推进规划落地。

创新驱动，技术融合。以人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术为引擎，推动产业创新升级。重点突破AI配方设计、数字孪生工厂、区块链溯源等关键技术，缩短研发周期、提升生产效率。

安全可控，持续优化。构建覆盖网络、数据、应用的多层级安全防护体系，重点加强配方知识产权保护。建立常态化评估机制，定期优化系统功能，确保工业互联网建设既符合技术发展趋势，又贴合企业实际需求。

(二)实施流程

时尚美妆行业和工业互联网融合应用实施应通过现状评估、战略规划、组织准备等八步来推进。同时考虑到工业互联网实施涉及人、机、物、系统等的跨工序、跨企业、跨区域的连接，时尚美妆行业具有产品迭代快、供应链复杂、营销渠道多元、个性化需求突出等特点，两者融合面临技术融合和业务融合的多重复杂性，时尚美妆相关企业在推进工业互联网融合应用时需要进行更全面的诊断评估、更系统的蓝图规划、更清晰的路径选择，并建立更加强有力的组织保障。此外，时尚美妆企业应在自身能力基础上，更多地联合相关科研院所、解决方案供应商等主体，共同推进工业互联网建设实施，形成具有时尚美妆特色，促进产品创新、柔性生产与精准营销的新模式。

1.现状评估

全面梳理时尚美妆企业从原料采购、配方研发、柔性生产、质量控制到全渠道营销、消费者服务的业务流程，分析企业在研发效率、生产柔性、供应链协同、数据驱动决策等方面存在的问题和未来需求，明确未来发展定位和目标;结合能力评价指标，对企业自动化信息化系统建设情况进行全面评估，诊断研发、生产、管理、服务等全业务链条的数字化能力成熟度水平，识别工业互联网可以发挥作用的关键点;结合时尚美妆企业未来需求和工业互联网的赋能关键点，明确工业互联网在支撑行业数字化转型时应具备的网络、平台、数据、标识和安全功能，规划相应的能力建设方案。

2.战略规划

面对时尚美妆行业个性化、绿色化、服务化的发展趋势，结合企业发展愿景、目标和市场定位，基于企业现有核心竞争能力、业务特点和痛点，明确融合应用方向，设定融合应用目标，系统规划工业互联网和时尚美妆行业融合路径。基于时尚美妆产业链上下游企业现状分析，明确相关企业各场景融合应用需求;根据典型应用场景的融合应用需求，以及产品研发周期、订单交付效率、库存周转率等相关要求，系统设定建设目标;基于融合应用需求、目标等，合理规划融合应用路径。

3.组织准备

为推动战略规划落地，时尚美妆企业应建立一套适应工业互联网融合应用发展的组织架构，配备具备工业互联网专业能力和素质的人才，建立合理的激励机制，落实好工业互联网建设所需的资金预算和筹措渠道，变革和创新业务模式和流程，支撑后续具体规划和建设任务开展。具体措施包括制定配套规章制度，设立项目领导推进小组，成立专家咨询委员会，制定项目年度资金预算与投资计划等。

4.总体设计

结合战略规划，面向时尚美妆行业全业务流程，企业联合规划设计院、总集成商等外部专业机构进行工业互联网融合应用总体设计，构建完整的业务、技术、数据、应用、网络、标准以及管理等架构，明确网络、标识、平台、数据、安全等方面的建设重点，并根据需求迫切程度、技术基础和资金情况等，明确项目建设先后顺序、各阶段建设目标和建设内容。

5.方案设计

按照总体设计要求，时尚美妆企业依托优质高校、科研院校、行业协会等产业生态资源，联合相应的系统解决方案集成商和供应商，针对各具体应用板块设计详细建设方案，包括网络基础设施改造方案、标识体系建设方案、工业互联网平台建设方案、工业互联网数据体系建设方案以及安全防护体系建设方案等，每个方案包括面对具体应用场景所采用的技术、硬件、软件等详细解决方案、人员安排、投资概算、进度安排、保障措施等，指导具体实施建设。

6.实施准备

根据企业业务需求和实施难易程度，选择有代表性的产线或业务环节，组织开展工业互联网融合应用试点建设，结合企业关键业务特点、痛点和融合应用需求，开展企业工业互联网基础设施改造、工业互联网标识体系建设、工业互联网平台建设、工业互联网数据体系建设以及工业互联网安全防护体系建设等，根据项目建设情况，组织开展相关培训，保证项目建设顺利落地实施。

7.实施建设

分阶段推进项目建设，确保与业务深度融合。包括底层设备的自动化改造和新型网络设施改造升级，增强泛在感知能力;开展企业内外网改造，提升数据传输能力;完善各工序工艺模型，提升过程控制智能化程度;企业数据治理与标识体系构建，推动基础数据清理、数据挖掘分析、数据库和模型库创建;工业互联网平台部署、功能配置、二次开发、功能测试等;安全防护体系建设，从设备安全、控制安全、网络安全、应用安全、数据安全、平台安全等方面构建安全防护体系，定期开展安全风险监测评估，保证设备运行安全可靠、网络传输安全可信、数据全生命周期流通安全。

8.成效总结

工业互联网融合应用项目建设完成并上线运行一个阶段后，组织开展工业互联网应用成效评估，从业务、技术、管理、运营、组织等方面对企业实施工业互联网融合应用的成效进行全面评估，总结实施过程中的成效亮点，分析当前建设和预定目标的差距，制定改进措施，优化实施方案，并基于此开展新一轮工业互联网与时尚美妆行业融合应用规划，不断提升融合应用水平。

(三)要素保障

1.组织保障

考虑到工业互联网跨领域跨行业特点，为保证融合应用顺利推进，企业应设立由企业主要负责人牵头的领导小组，负责战略规划与资源统筹;组建由数字化部门负责人带头的专项工作小组，负责具体实施与进度管理;并联合行业协会、科研机构成立专家委员会，提供专业指导与决策支持。

2.制度保障

时尚美妆企业应建立工业互联网融合应用责任机制、持续改进机制和应用评价机制，制定合理可行的考核指标体系。通过加强对项目组和各单位工业互联网建设与实施情况和效果的评估考核，充分调动各级领导和全体员工的积极性和创造性，从制度上保障工业互联网融合应用有效落实。

3.资金保障

时尚美妆企业需要根据自身应用需求，结合资金投入能力，合理 设置建设目标，建立分阶段、分批次的资金投入计划和资金 保障措施。通过多元化融资渠道筹措资金，包括申请产业引导基金支持、企业自有资金投入、引入战略投资者等多种方式，为工业互联网项目提供持续稳定的资金保障，确保项目顺利实施和长效运营。

4.人才保障

时尚美妆企业在推进工业互联网应用过程中，应建立健全工业互联网相关人才引进、培养、使用、激励等机制，引进和培养一批既懂美妆行业特性又掌握工业互联网技术的复合型人才。优化企业内部人才评价及激励政策，设立专项人才发展基金，对关键技术人才在薪酬福利、职业发展等方面给予政策倾斜，确保核心人才“引得来、留得住、用得好”。积极与高等院校、科研机构建立战略合作，通过共建“工业互联网美妆实验室”、联合培养项目、实习实训基地等模式，推动人才培养与产业需求精准对接。建立“校企双导师”制，共同开展关键技术攻关和人才培养。

5.文化保障

为进一步提升员工对于工业互联网融合应用的认知，时尚美妆企业应与工业互联网相关科研院所、行业组织加强合作，通过举办产业大会、开展员工培训学习、发布优秀应用案例、应用经验交流、知识竞答比赛等一系列活动，共享工业互联网与时尚美妆行业融合应用成果，强化员工对工业互联网创新发展的认知，加速工业互联网在时尚美妆行业的推广应用。

附录一 典型案例

(一)广东芭薇生物科技股份有限公司—基于工业互联网平台的集团级数字化转型实践

1.现状痛点

公司产品销售覆盖国内外市场，累计为1000 多个化妆品品牌提供产品及服务，与联合利华、仁和匠心、HBN、SKINTIFIC等国内外知名化妆品品牌商建立了较为稳定的业务合作关系，但随着业务规模扩大和市场环境的变化，公司在多元化发展上面临以下挑战：

一是产销协同低效，业务信息双向传递受阻，前端需求无法快速传递到后端生产，客户无法及时获知订单生产状态;

二是数据碎片化分布，缺少智能数据分析平台，无法支撑经营决策;三是 IDC 机房资源紧张，运维难度大。

2.解决方案

一是建设数字化智能平台，从研发检测、生产交付、品质保障到销售营销等环节开展智能数据分析，快速响应客户需求，优化产品设计和生产流程，控制产品质量;

二是进行生产设备数字化改造和生产执行系统升级，开展生产、工艺、物料、设备、质量等业务数据采集和利用，实现数据可视化、管理精细化和过程可追溯;

三是推动应用上云，将计算、存储资源和业务系统迁移至云端，提高资源配置效率，解决线下服务器硬件不足问题。

附图1-1 数字化运营平台

3.成效价值

通过数字化转型工作，企业运营成本下降了10.93%，单位直接人工和制造费用大幅降低;生产效率提升了23.99%，生产线年产量从 1.51 亿支增加到 1.88 亿支;人员效率提高了7.57%，人均产出从 28.88 万支/年提升至31.06 万支/年。软硬件的资金投入不仅提高了化妆品制造的进入门槛，还加深了品牌商对ODM代工企业的依赖程度，企业 2024 年实现营收增加48.27%。

(二)广州立白企业集团有限公司—基于数字化全渠道互联的日化供应链协同管控平台

1.现状痛点

日化洗涤行业普遍存在如下痛点：

一是销售渠道众多，包括传统零售、电商、社交媒体等，不同渠道数据分散、管理不规范、难以形成合力，亟须统一的营销管理平台实现营销能力的整合与精细化管理。

二是生产制造过程信息以人工导出为主，管理层对生产一线的信息及时获取和异常管控能力偏弱，对实现敏捷、柔性和低成本供应带来比较大的挑战。

三是供应链透明度不足，各环节之间的信息孤岛现象严重，不仅影响供应链的协同效率，还导致库存积压、缺货等问题。

2.解决方案

集团以物联网、大数据、云计算、人工智能等为支撑，打造数字化全渠道互联的日化供应链协同管控平台，形成覆盖采购、研发、生产、销售、管理、物流、配送等的大产业链数据互联互通，提升产品质量、设计、生产效率、降本增效，并实现新兴技-术与工业互联网融合。通过数字化营销体系(立购台、立购星、生意参谋、立客检/盈/购盈)提升渠道运营，构建以LIMS/NPD/BPM、ERP、QMS、MES、TMS/WMS 等为核心的研发与生产数字化体系，全面实现数据采集、追溯与共享。供应链平台以AI 和大数据实现销售计划、订单、排程、采购、设计、质量、仓储、物流等环节的数据互联互通，使上下游形成高效协同、快速响应市场需求的全生命周期管理。

3. 成效价值

集团通过多业态营销全渠道数字化管理平台实现新型竞争优势：覆盖约 100 万家门店、1000 家经销商，日均在线管理约1800 单订单，助力精细化运营与库存成本压缩。进一步搭建智能一体化数字供应链系统，推动经营管理升级，实现不良品率降低约 400 PPM、研制周期缩短约 62%、企业运营成本下降约9%。同时建立供应链产业链资源协同平台，提升敏捷柔性供应链能力：广州立白(番禺)有限公司达到智能制造三级成熟度，通过在线协同将订单周期控制在 5 天内，库存周转率下降约38%。

(三)广东丸美生物技术股份有限公司—美妆行业“智慧大脑”

1.现状痛点

美妆日化行业传统研发模式依赖人工进行市场调研和分析，导致研发周期长、反应速度慢，难以及时捕捉市场热点和消费者需求变化。同时，市场营销策略缺乏数据支持，无法精准定位目标消费群体和优化广告投放。面对快速变化的消费者需求、激烈的市场竞争和技术进步，传统的研发流程无法及时响应市场变化。并且公司的营销系统架构呈现出多平台并行、数据孤岛明显的特征，导致库存逻辑割裂、数据时效性不足。

2.解决方案

通过对接DMS等订单入口并在SAP外围搭建轻量级业务中台，实现订单自动分拨与库存状态实时同步，解决人工导入导致的财务过账延迟;在此基础上建立商品主数据标准(SPU/SKU统一编码)与渠道库存权重系数等规则库，消除多系统数据定义差异，为智能分析提供高质量数据底座;研发方面，利用RPA、网页爬虫等工具采集并沉淀数据资产，整合四大电商平台的市场与品牌数据，在数据中台算力支撑下进行提取、清洗、转化，结合机器学习与自然语言处理提取市场热点、消费者需求、竞品与自家优劣势，实时反馈产品设计;并将专利检索、产品备案、新品研发动向、配方分析、文献检索与专利动向提示等环节数字化、智能化，通过“配方 AI 大模型”全面抓取与深度学习全网配方信息，提升原料、配方、技术创新的质量与效率，构建可赋能研发创新的智慧大脑。

营销方面，构建CRM与营销活动系统，结合RPA 与爬虫整合电商平台用户数据，形成完整会员画像并通过购物篮分析、用户流失预警、RFM、自然语言处理等方法锁定核心与潜在机会人群，制定精准的品牌服务策略与精细化运营;对接SAP、DMS、SRM、POS 等系统，利用数据中台与数据仓库清洗历史销售与促销数据，建立时间序列、ARIMA、回归及社媒盈利模型，滚动输出月度销量预测并以BI 可视化呈现，驱动生产、采购、仓储的协同与供应保障。

附图1-2 整体规划架构蓝图

3.成效价值

数据赋能的智能产品开发和应用，实现对市场准确、高效的研究和判断，为公司提供产品卖点、外观设计等方面的建议，使产品提案所需时间从一个月缩短到三周，效率提升25%。在营销管理方面，通过利用大数据分析和数学建模手段识别潜在的销售趋势和需求模式，优化销售业务以及后端供应保障，提高了预测准确率，人工需求预测的准确率提升30%左右，模型预测的准确率提高至 80%左右。提高原料包材及成品的库存周转率最高达20%，提高仓库利用率。销售驱动让销售更精准，减少呆滞库存16%。提高了订单交付率，订单准时交付率提升40%。订单缺货率减少 18%，精准地预测大大缩短了临时订单的交付时间。

(四)广东诗妃化妆品有限公司—化妆品制造企业全链条数字化转型解决方案

1.现状痛点

在行业整体向上背景下，白云区化妆品企业多为中小企业，面临三大核心挑战：

一是研发环节仍以传统方式为主，缺乏从立项到上市的完整流程，物料与配方安全、追溯、批次与版本管理薄弱，打样与费用统计混乱，导致研发反馈不足，效率低下;

二是生产自动化水平低，设备陈旧、产能不足、需人工监管，劳动强度大、污染风险高、数据不易共享，影响质量、交期与成本;

三是供应链复杂且信息化平台缺乏整体规划，跨品牌/跨产品/跨渠道导致工作量大、采购周期长、成本高、仓储效率低，系统间信息孤岛严重。

2.解决方案

一方面引入美妆日化产业数字化平台，依托平台，结合MES系统设备，在投料、称重、检验等生产环节实现全程数字化，并通过现场信息传递与计划层、控制层交互优化制造过程，接入ERP 实现动态库存 SKU 的数字化管理，并以数据看板有效指导工厂生产运作;同时通过 ERP 系统打通财务云、供应链云、制造云与质量云，与 PLM、MES、WMS 等系统的数据通道打通，实现生产、采购、销售等环节的集成，打造高效的供应链协同系统，覆盖研发、生产、供应链、财务的全流程管理。二是乳化生产环节引入智能乳化系统，搭载真空乳化设备的自动化控制系统、PLM 与乳化监控模块，实现在乳化生产自动化、工艺控制、MES现场执行、MPRS 物料追溯、原料管理等方面的数据自动采集与在线服务，并新增乳源、灌包及相关设备，同时对乳化设备及灌装、包装设备进行数智化改造，引入一批智能设备与系统并购置自动薄膜封口机、真空包装机等生产配套设备以提升整体作业效率。三是通过智能监控技术，厂区已部署云安视频监控系统与危险品存储地监控报警系统，提升安全水平，推动诗妃从“制造”向“智造”转型，打造智能化、数字化、全球化、绿色化的化妆品产业基地。

附图1-3 美妆日化产业数字化平台

3.成效价值

通过引进乳化、灌包等关键工序的自动化设备，并结合数字化技术及数据分析系统，打造出一个智能化、数字化、绿色化的高品质化妆品制造工厂，主打脱毛膏、鼻贴等产品，对生产、管理、销售全链条实施升级改造，实现全流程的自动化与数字化，显著提升效益：人均年产值提升约8.48%，生产周期缩短约50%，不良品率降低约 82.09%。