润欣科技有封测吗

ai 深入发展在家庭、工业、物联网领域内的广泛应用前景，物联网芯片迎来爆发。润新科技不仅深耕物联网芯片领域多年，已向阿里 iot 出货两百多万片，更手握五千余家下游客户， 还和国家创新中心共建联合实验室，共同研发物联网边缘计算 ai 芯片。另外，还投资了新物科技、国创中心旗下等重要物联网相关公司， 形成全流程的协同效应。物联网 a i o t。 放量逻辑以润新科技与国家创新中心合作，二零二二年七月和国家智能 传感器中心组建联合实验室，开展 a i o t。 芯片共同研究。二零二三年二月，和国创中心进一步合作，合作感存算一体化芯片项目，主要用于提升物联网终端集成芯片的边缘计算能力，支撑 a i o t。 低功耗人体感知、声音和高速视觉等的场景应用。二、深耕物联网芯片多年公司分为三大事业部，涵盖了从工业控制到汽车电子，从声光学传感器到 a i o t。 各类芯片全品类。其中， a i o t。 芯片手握五千余家下游客户， 活跃客户三千家。 aiot 物联网芯片事业部已向阿里出货两百万片。三、参股协同 ai 企业众多一、和奇异摩尔合作，深度布局 chiplet。 二、参股新物科技继续和国创中心合作，存在一体， 在智能物联网家居领域，芯片已出货四百余万片。润新科技以阿里美的入手，深耕家庭物联网领域多年，与国家传感器创新中心深度合作，联合开发相关芯片，将充分受益于人工智能物联网，尤其是家庭物联网。

今天我那个分享的主题是走复联之路换数字升级。呃在开始之前我先介绍一下我们公司，呃上海润新科技啊，我们是呃一家呃专注于呃无线连接芯片和呃传感芯片 设计方案设计的一家，一家公司并在一呃二零一五年呃在创业板上市。那么呃我们公司呢，就是前前呃刚刚成立的时候是做元器件的，呃分享。那么一 从二零零八年开始获得了一些呃欧美的一些大的代理权，呃 bocon 和 coco cocon 的代理权以后，我们也在呃一点点投在那个无线连接的传感这里加大了投入。 呃特别在二零一五年上市以后，也参估了很多家 i c 设计公司。呃在 i c 设计的路上呃走的越来越越广， 我们可以看到说我们的呃业务就一点点也在往前上游，上游呃做一些扩展。那今天我主要呢还是围绕我们的那个整个数字化的一个架构，一个历程来做一些分享。 嗯，说起瑞星的就是数字化的这个架构和历程，其实跟我个人的经历也有点关系。那我在加入瑞星之前大概有十多年呃 的一个 it 从业的一个经验，那在在前一家公司其实也呃实 参与实施以及主导了很多呃平台的实施。那么其实在上一家公司能给我留下来的一些经验和教训，呃其实对我来说还是比较深刻的，因为在上一家公司我们呃 就是对那个系统的实施都是走的相对比较前沿的，那么呃会有很多末石的过河，然后 可以说充当小白鼠的这种角色。那呃给我印象最深刻的是因为系统太多了，系统很多很多套平台，数据和是数据之间的，系统和系统之间的连接，数据连接， 嗯，其实做的不是那么好，然后，呃信息误导的情况还是蛮严重的啊。所以当我来到内心以后，一有一 张白纸放在我的面前，我怎么样去规划这样一个蓝图？呃，怎么样去？呃就是架构，整个各个平台在这个这个整个架构中发挥的作用。 其实我我我我思考了很多，也跟公司的高管进行了很多的交流，最后我们也制定了一个慢慢实施的一个一个一个一个想法。 那么我们可以看到，其实，呃，我们核心来说还是最后你经历了七到八年的这个这个过程基本上已经完成了，就是我们当初的一个蓝图的呃设想， 包括我们的 erp 的以 erp 为基础，然后配上 ov 的这个过程的一个管理，然后呃有一个数据中台去做各个平台这些数据的一些调度，然后有一些专业的， 包括仓库的管理系统啦，呃精税系统啦，数据交换系统啦，呃，还有一些，嗯，就是最终在这个这些平台之间，对于数据分析的一些一些架构，嗯，这这些都慢慢慢慢按照我们的蓝图给实现出来。 那么我们来看一下，从从 erp， 我们最初的开始还是以 erp 为基础，我觉得以我个人的见解来看， erp 还是说我们所有平台的一个基石，一个平台的基石。那么在 erp 的实施的过程当中，其实，呃我们一直 很倡导说，哎，我以整个财务管理的理念为导向，其实我在实施的过程当中，一方面是一个系统的实施，系统的呃那个 实施开发，那么另一方面呢，其实是对各个业务部门呃给他们以一种呃我，我的，我将来的管理，我的绩效的考核等等，都是要以以财务的一个，以财务的一个理念去去进行这样的管理，然后以一个结果的 结果的导向，结呃，以结数据结果的导向为核心啊，这样这样来一个概念，那么通过这样的 erp 的实施，其实很好的实现了公司业务财务一体化的这样一个目标。那这里呢，其实我是有一个指标的，就是我们的 erp 的总账的分路， 呃差不多有接近百分之九十九是由前端业务系统自动生成到呃总账，或者是到呃相关的应收应付等等这种财务的模块，然后到 那么通过这样的方法就是能够实现我们第一我们那个商务非常标准化，第二呢也能够保证我们系统里的数据形成一个可以追溯，可以被串行的一个结果啊。 那么在我们呃 erp 相对比较成熟了以后呢，我们也开始着手于我们整个 oa 平台的建设，那这个 oa 平台可能从我们的理念里面 我们一直想说我们要做的是要第一我们要打破这个数据的一个信息的估倒，那么所以呢，我们在构建整个 oe 平台的时候，我们更多的是把它作为一个低代码平台来使用，就是在 oe 平台里面，我们呃就是 我们也不想有太多的系统，就我们在 ov 平台里呃构建了很多个模块，包括我们员工的 ess 的，呃资助，资助的人力资源的一个模块，包括了业务的审批，包括了我们的 呃，甚至我们的设研发、设计的管理的知识管理这一部分包括了我们的呃那个 c m 客户客户管理，那以这样的一个业务管理为导向，然后呃更关注于我们整个的过程，呃管理中怎么样去呃辅助我们的？ 是否辅助我们的审批？嗯，然后在过程的管理当中怎么样去用一些呃隐性一些技术，比如我们一些自动化的 ocr 的技术啦，一些呃呃就是自然语音 地的一些一些 ai 的一些技术啊，然后去等等这些技术去帮到。呃我们这个过程管理里面一些 比呃机械比较相对比较机械化的一些工作被系统所取代，呃来加快我们整个的这个加，呃我们工作的一个效率。那么呃平时同时我们在设计这样一套系统的时候，呃其实也是考虑到说，呃 我们不仅仅是把一个纸质的铅批把它放进系统，我们更多的是说我们就是已经利用我们已有的，当时已有的那个很成熟的一个 vip 的这些数据做一些数据的聚合， 呃然后呃能够帮助到审计过程中一些数据的一个快速的一个分析和一个决定。去 举个最简单的例子，我们呃这是也是系统和系统之间的一个完整的一个一个一个工作工作流啊。就是比如说我要有一张采购订单，那我一定是在 eip 里面，就根据 eip 里面那些 呃我客户的一些需求，然后呢自动的生成采购计划，然后自动的匹配采购订单的采购价格，然后生成采购的订单，然后这个采购订单自动的抛到我的 oa 的系统里面，作为一个审批流，那这个审批流 过程当中会聚合，比如说，嗯，我相关的库存的信息，同时我的库存的呃供需情况，他的周转天数是怎么样子，然后同时也会看这个财务订单背后的需求，他的呃客户的 项目信息啊，我，我将来这个在因为我们是做 b 市场，那我们的客户的产品他是什么样的市场的？呃他的 forecaster 市场的投放的 forecaster 是怎么样的？这样形成完整的一个一个，呃数据决策的一个一个一个一个 聚聚合来帮助到我们去做这样一个决定。呃，那么做完这个审批以后呢，系统利用系统自动的去生成呃我们的那个模板格式的一个呃订单，然后呃 包括我们的电子章，呃 ca 的认证的电子章，然后呢根据供应商的分类不同，我们有一些我们哎自动的做 edi 的数据的一个传输，有一些呢通过一些自动的邮件去把那个订采购订单发送给 呃我们的供应商，这样的话整个这个过程，呃又有数据的辅助，又有一些自动化的一些内容，能够更更快的加快我们整个的管理的一个效率。 那么刚才我们说的这一些其实和我们的整个数据中台的是密不可分的。呃， 我们在整个在这个这个数据中台之前，其实我们做了一个数，呃，对数据质疑提出了很高的一个要求， 我们对于呃，我们盘点了我们所有的对于数据的这呃这方面的一些定义，数据标准的一些定义，然后包括对于呃数据的命命名，比如说不同的呃数据的那个口径，不同数据口径不同的命名，然后它的来源，数据的来源， 呃他的数据的呃包括他数据的刷新的一个标准，刷新的一个频次啊？是每日个结转的呢？还是啊每每每天几个小时结转次的？还是说实时抽取的，实时抽取的一些一些数据，我们呢会 做了这样一个数据标准的定义以后呢，呃我们统一的去做数据的抽取规则，抽取的规则以及包括清洗的一个规则，最后我们也会去有一个统一的平台去做这些数据平台之间数据和数据的交换的一个调度 啊，所以，嗯，这数据整个数据中才就会把我们呃那个就是呃整个数据的数据的管理就 会做的呃比较有标准。好讲完这一点呢，刚才我我分享是那个关于我们的那个整个系统的例 架构，以及我们的那个实施的一个历程那嗯，我大概在年三年前，我我我也被公司的高管的高层扶扶了一些新新的要求，那我呢也在 呃会计不管，把那个就是我们的和业务更贴近的原因，那部分供应链计划、采购物流这块也封管起来， 但这个时候对我个人来说，哎，我我我就会有更多的一个要求，就站在业务的角度，站在运营的角度去看数据，怎么样去帮助我，来 来帮助我们来管理啊，所以，嗯，这点我也可以给大家继续做一些分享。 那么呃我们刚才也讲到了，就是我们做了很多数据的中台，那有的这个数据中台呢？其实我们也配合整个中台做了很多数据分析的一个划分，那我把数据化分析呢分为 有一些是我们做事后的一些统计啊，一些风险。那么有了我们呃包括我们在 erp 里的，包括 ov 的很多年的数据的一个积累以后，我们就可以对于一些主题，我们去做一些呃， 呃主题做一些，比如说，呃实时的一些数据的一些风险，做一些呃铜笔啊，环笔啦，啊，玉石笔啦等等等等这些这些数据的风险， 那么呃当这是我们会用一些大屏的方式去展示，同时呢我们也会有呃利用我们的 b i 平台去实现说，呃，我去针对一些特纬度去发现问题，去做数据的， 呃赚取啊，去看到问题的具体的问题的所在，然后举个例子说，哎，我我我在管物流的时候，我们会 就以前的分析，可能更多的是 ga 我的费用科目，嗯，我的预示怎么样，我的费率怎么样去做这样的分析。其实到了，嗯，我我后来就设计了这样一个我的想法，把它复制于系统， 就是我们从呃一个费用的科目，然后分析到，呃我我到具体的产品线，我我整个这个费用这个小类的费用是非 率是达标的，但是我如果到具体产品线他是不是达标的呢？好，然后我们再会继续去赚取，看那我这产品线到客户他他的情况是怎么样子的。那如果到了客户以后我们再会去看，如果这个客户费率是不达标的，我们就会去分析具体的原因，是我选选用的呃我的线路 有变化了，导致呃这个这个物流的费用有费，费用有上涨了呢？还是说还是有一些其他的一些原呃原因，呃可以提前的，我们的物流就可以提前帮助我们去 呃发现说哎，也也许是客户的需求有些变化，那我们是不是有办法去更好的去做一些调度，那其实在今年的我们也在前期我们也其实发现了一些客户这样的一个一个这样的一个变化，就是我们也哎，比如说我们都有一些 我们有进关需求，从海外进关进口的一些物料，我们选择了不同的供应商，然后也采用了一些呃进关直发的模式，直接从进口了以后直接 从中转库发送到呃客户，直接发给客户，而并不再采用是到我们的呃本地的仓库在做呃那个 rbc 在做发送的这种模式，这样对费用也才实现了一部分费用的一个下降。 那么除了这个这个事后的分析，除了我们对于呃整个这个呃 统计风险这这之外呢，其实我们也对预测产生了一定的一个要求。呃举例来说，我们知道就是这两年呃整个半导体的呃 供应供需发生了很大的一个变化，我们从去年看到说整个行业的啊那个需求非常旺盛，然后有缺锌的现象 产生，到了今年的上半年哪知道了呃下半年这个库存到了非常高的库存周转啊，然后有大量的客户的砍单这样的现象出现，那 这对我们对于库存这个风险的管理提出了很高的要求。那么在我们也就之前就做了一个模型，就是用那个我利用我的 客户的 box 的采集呃和比较，然后比较我的呃整个生产计划、采购计划以及我的库存情况，以及比较我的呃消耗的一个对库存消消消化出库的一个 一个趋势。我们就分析出来，对于到具体产品，具体物料的，他的预计我们在三个月，未来一个月、两个月，三个月这个库存的一个情况，以及他的库存的周转天数，我们提前发现说，哎，我们其实存在一些问题，我们该踩刹车的 啊，应该要把那个生产停下来的，或者生产计划停下来的，甚至采购计划停下来的，我们可以去踩提前去踩这个刹车， 呃，所以这块是我们关于事后分析那块，那么市中分析呢？刚才我也在那个介绍 ov 的时候也讲到了，就他也非常利用我们这样一个数据冲台。呃，在我整个做一些 呃流程的审批的过程当中，我去做一些数据的聚合，把一些相关的信息 呃都聚合到我的流程的表单里，然后 而且这个信息呢，我们会去做一些加工，比如说我们会收到我们呃举个例子，我们和那个我们的客户做应收的，做信控的这方面的审批的时候， 我们会去做一些接口和天眼查，和这样的平台去做一些接口，把里面的一些呃 信息，我我认为是一种信息啊，不是一个数据，把信息把它转换成量化的数据，结构化的数据， 然后去形成一些指数，我们自己做出来的一些指数，然后去帮助到我们的审批人员去对做相应的判断，去辅助他去做一些相应判断。甚至在有些环节啊，我们我们 不相信了，我们用系统的数据去做一些拦截啊，做一些拦截，这些都是能够大大的提升，我们整个就是日日常的工作当中的一个一个对于数据利用，对于那个审批的一个一个一个效率 啊。呃， vr 呢？我今天的分享主要就是这两方面总结一下，就是第一个大概的，呃，简述一下我们的 对历程呢，谈谈我对各个平台对于呃数字化的这个这个这个作用啊。第二个呢是看怎么样，就是在这些数据利用数据去 给我们的业务赋能，然后呃打造更好的一个数据的一个工，呃平台的工具。对，好的，我的分享就到这里，谢谢。