在全球制造业竞争加剧、技术变革加速的背景下，产品研发就是企业的“心脏”。但在这个核心战场上，众多制造企业正面临着前所未有的挑战。
这些挑战不仅来自技术层面，还涉及到管理模式、组织架构和外部环境等多个维度，需要系统性的解决方案来应对。
- 数据孤岛严重：各部门使用独立信息系统，研发过程中跨部门协作困难，信息传递滞后，影响项目进度和质量。
- 业务流程标准化缺失：产品研发流程缺乏标准化设计，过度依赖人工经验，过往新产品的研发中做得好的动作没有得到有效的复用，需要规避的错误没有提前预警。
- 技术迭代与成本压力：市场需求变化快，产品生命周期缩短，企业面临持续的技术创新压力；同时，原材料价格波动和人力成本上升，研发成本不断增加。
📡不同的细分制造行业，由于产品特性、研发流程和市场需求的差异，面临的研发挑战也各有侧重：
- 汽车与零部件行业：产品复杂性高，供应链长，研发涉及机械、电子、软件等多个领域。且一般涉及大量的内外部协同（供应商、客户众多），工程变更管理难度大，安全法规要求高。
- 工程机械行业：产品定制化程度高，项目周期长，研发成本高。需要尽量平衡标准化与定制化，确保产品性能和可靠性，同时控制项目风险与成本。
- 电子设备行业：技术升级迭代快，产品生命周期短，市场竞争激烈。需要快速响应客户的需求变化，同时控制研发成本，保证产品质量与可靠性。
🙅很多企业以为花费数百万购买昂贵的PLM、SRM等专业软件就能解决问题，结果往往是系统僵化、员工难以上手。其实，数字化转型根本不需要“筋伤动骨”！
今天，我们就为大家揭秘如何利用飞书多维表格，协同云文档，以极低的成本，搭建一套覆盖“产品策划-设计验证-试产-投产管理”全流程的数字化系统。这不仅是工具的升级，更是研发模式的革命！✨
产品研发一阶段：产品策划与定义，如何让需求更加明确🎯
- 市场与用户调研
⛔️痛点：此前，市场调研信息散布大量微信群、邮件里，文本、图片、视频格式混乱。内部协同单线为主，资料反复在不同员工之间传递，信息同步不及时；项目文档格式五花八门，版本各不同。
✅ 飞书解法：
- 通过飞书云文档沉淀市场调研阶段的信息，上下文充分；云文档的丰富组件可以承接所有类型的信息元素
- 在飞书会议中直接分享文档，实现穿屏协作，飞阅会的形式让参会人聚焦文档评论和重点任务，妙记记录讨论过程有据可依，飞书任务确保待办事项顺利落地
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- 文档在线更新、实时同步，通过评论区的互动实现团队的高效协作，项目团队成员充分了解背景信息
- 创建并使用统一的云文档模板，产品迭代时只需要更新文档中有变化的部分，大大节约项目经理整理材料的时间，加快项目落地速度
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- 产品策略与需求分析
⛔️痛点：客户需求通过邮件发来，Excel表格五花八门，无法统一填写标准；全靠产品经理人工汇总、分析，信息不规范也不全面；重要文件经邮箱下载本地后，难以控制权限；
✅ 飞书解法：多维表格+AI字段捷径，对客户的需求进行分析，自动生成定制化的解决方案，并且从整体方案中提取各项关键信息，大大加快产品交付的节奏。
1. 通过多维表格表单收集客户填报的产品需求，对必要信息设置必填限制，确保信息提交完整；提交后，利用AI字段捷径，将填报内容按标准格式输出一个整体的解决方案
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2. 基于字段捷径生成的整体解决方案，再次使用多个AI字段捷径自动提取相关信息，例如：产品类型、特殊BOM材料、紧急程度、处理时间、人员安排等，并根据所提取的信息字段，设置不同的高级权限
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3. 基于AI总结的字段捷径，对产品经理每周填写的周报内容进行总结，避免内容过长，让阅读者可以抓住重点信息
4. 设置好数据分析的仪表盘后，内容会根据填报日期自动刷新，并可以设置推送到关键用户或者项目群
💡真实收益：某团队利用这套方案，每月节约115个工时，预计每年节省人力成本8万多元！
进一步了解多维表格AI字段捷径：
- 产品定义与配置
⛔️痛点：
PCM（产品配置管理）是制造业研发中针对产品全生命周期的核心管理体系，聚焦产品配置数据的标准化、集成化与可视化管控，涵盖产品 BOM（物料清单）、技术参数、报价信息、目标成本、变更记录等关键数据，通过统一规则和平台，实现产品配置从定义、设计、试产到量产的全流程一致性管理。但PCM系统开发价格高昂，中小企业难以承受，且PCM系统数据和线下Excel被割裂的，业务人员要手工搬运数据，不仅繁琐，而且极易出错。
✅ 飞书解法：集成系统+可视化看板
不需要昂贵的二次开发！通过代码集成，将PCM系统的报价、目标成本等数据自动汇总到一张飞书多维表格中。
- 信息整合：将PCM系统的报价信息表、目标成本确认、单套成本表等表单，通过代码集成到一张多维表格
- 权限控制：不同角色设置不同的权限，避免信息外泄，工程师只可以查看本人相关的信息
- 可视化图表：报价、目标成本、立项项目看板都配置在一个仪表盘里，简化工作量，且可以多维度、多类型图表展示分析数据
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- 信息触达：到期任务自动提醒，不需要人工点检新增项目，还可以设置字段数据的自动更新
进一步了解多维表格自动化与工作流：
产品研发二阶段：产品设计与验证，如何把控产品质量
进入设计阶段，变更管理（ECN）和设计方案验证是最容易出错的两大“坑点”。
- 设计变更（ECN）管理
⛔️痛点：
- 信息传递不畅，重要消息可能无法及时通知相关责任人，导致沟通困难，影响变更的进度
- 线下表格文件需多人协作，不够便捷和高效，各项任务完成情况不能及时跟踪，无法及时跟进工程变更执行状态并反馈异常
- Excel 里多维度数据分析困难，且呈现形式单一。其中物料数据统计需要定期更新，依赖人工录入，工作量大、出错率高
- 文档格式的文件，历史记录一旦被覆盖就会造成追溯困难，不利于管理和后续分析，文件交接容易丢失
✅ 飞书解法：
- 使用电子表格搭建线上的工程变更评审单，并基于多维表格维护项目变更信息，形成完整的ECN管理台账
- 搭建物料切换追踪表、变更执行检查表，在变更执行前实时更新旧状态物流的库存数据，以便确定具体切换时间点，记录数据以便后续追溯
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- 利用仪表盘的强大能力，提取上述多张表格的数据，形成可视化看板，包括变更状态、物料处理状态、切换执行状态等
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给不同的职能部门设置不同的高级权限，更合理地管理表格数据。在不同节点设置对应的自动化流程，及时触达节点负责人。
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- 设计方案验证
⛔️ 痛点：
- 试验任务管理不及时：对每个任务的进展信息收集困难；使用本地文件协同导致大量副本产生，数据统计存在障碍；
- 数据看板能力受限：无法跨表格制作，任务到期后也没有及时提醒的功能
- 数据分析的文档分享与更新不及时：线下文档的内容形式单一（不支持动图、视频等），可读性较低
✅ 飞书解法：移动端填报 + 机器人。通过实时更新、自动化提醒等提升任务管理效率，利用开放平台的机器人实现数据分析和结果推送。
- 使用多维表格的表单视图进行试验任务的收集，每项任务的填写时间仅需4分钟，无需人工校对与汇总，且不需要查看与自己无关的信息。
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- 试验工程师自行在表格中填写自己负责的任务进展情况，并更新任务状态，提高了项目任务资源协调的效率。
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- 任务状态和可视化仪表盘实时更新，减少了之前必需的任务状态收集和整理项目报表进行汇报的时间。
- 自建应用的机器人可以将试验数据单独推送给负责的工程师，工程师可以及时收到数据分析结果，并且避免给其他用户造成信息噪音。
💰省钱小能手：某车企用此方案，已完成试验数据分析、结果通知2749次；初步估算每位工程师每周节约2小时工时；每年节省工时4800小时，实际上节省了巨额人力成本！
产品试生产阶段：如何实现一站式管理🏭
试生产是量产前的最后一次演练，涉及零件状态、试制细节、车辆位置等海量信息。
- 一站式管理平台
⛔️痛点：
- 试制涉及的产品信息繁多、复杂、分散，通过人工进行数据收集和汇总，耗时耗力
- 业务归口寻找资源占用很多时间，需要多方询问，特别是新加入项目的工程师，简单信息都要花费很长时间获取
✅ 飞书解法：跨表关联+研发助手“小V” 搭建“一站式管理平台”：
- 数据聚合：利用多维表格的表单让研发人员可以填写项目所需的数据，包括零件状态信息，产品试制进展，试制结果，车辆位置信息等。
- 主要关联：外部数据源同步，将各业务部门分散的产品配置、采购状态、零部件物流状态、试制状态等信息，以车辆号为索引汇总到一起；
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- 使用多维表格仪表盘，替代原有的Excel图表，减少人为加工数据的过程，避免不同工程师制作的图表格式不统一。项目组成员可以直观了解产品试制状态分布，各项送样检验进度等信息
- 研发助手：利用飞书机器人助手搭建了研发助手小V同学，可以对用户输入的关键词进行数据查询和反馈
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🚀惊人效率：每周统计工时从20小时降到4小时，效率提升4倍，预估每年节省人力成本12万元。
- 试模与供应链打通
⛔️痛点：
- 试模订单的全部数据存在项目经理的个人电脑，信息在跨部门传递时，会出现试模需求无法准确、及时传递的问题
- 试模过程中积累的经验无法为新的项目提供有效输入，同样的问题在不同的项目中频繁发生，浪费生产资源，影响项目进度
✅ 飞书解法：SRM集成 + 移动端找茬
- 接收订单的流程优化：原先接收客户邮件，并从邮件下载订单具体数据后，再内部转给其他同事开具纸质试模单，并安排试模计划。优化后，客户在SRM系统下单即可，订单自动同步到飞书多维表格，由自动化机器人推送订单信息给计划部门的同事。
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- 所有试模订单自动记录，不会出现缺漏，订单状态在多维表格中实时更新，并可以同步给客户，真正打通供应链上下游的桥梁
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- 通过多维表格的表单视图，试模生产现场的问题点可以随时从移动端上报，及时得到处理
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- 每天只需要进入多维表格仪表盘，就能快速查看当前全局的试模订单、提报问题的统计图表，组织问题沟通会议时无需额外准备材料
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潜在收益：接收订单流程优化后，效率提升200%；按试模最大量80副/月，项目经理每月可节省13.4个小时。同时订单完成情况的整个过程，客户均可实时获得同步
🔮制造业产品研发的数字化转型趋势
面对严峻的现实考考验，制造业数字化的下一站应该往哪走？
制造企业的数字化转型绝不是简单地把纸质表单搬到电脑上。随着AI技术的爆发，研发数字化的风向标已经彻底变了——它不再是锦上添花的“可选项”，而是关乎生死的“必选项” 。
未来的架构研发团队，正在呈现这三大发展趋势：
- 🤖AI深度融合研发全流程：人工智能将从辅助工具进化为研发创新的核心驱动力，AI coding、AI辅助设计等场景已经在大量的企业应用，在概念设计、方案评估、详细设计、测试验证等环节发挥作用。
- 🌍去中心化与分布式研发：传统的线下协同开发的方式在逐渐减少，当前的产品研发协同已经逐步摆脱工区的限制，跨地域、跨组织的研发团队比例越来越高，对线上协同的工具要求也会显著上升。
- 🧠知识管理与智能决策：企业知识管理的重要性成为共识，将过去基于资深工程师的个人经验转化为企业知识资产沉淀，赋能更多的工程师，做好lessons learn，打造高竞争力的研发团队。一些AI工具可以帮忙企业更快捷、高效地实现研发知识的自动沉淀、复用和创新，支持智能决策。
🚀花费百万，不如现在行动
制造业的数字化转型，不是比谁砸的钱多，而是比谁更灵动、更接地气。
从产品策划的AI辅助，到设计验证的自动化闭环，再到试生产的上下游打通，飞书多维表格及系列工具，为您提供了一套“乐高式”的解决方案。不需要专业的IT团队，业务人员自己就能搭建出最适合自己的系统！🏗️
用一套工具，既能承载AI的智慧，又能打破地域限制，还能沉淀知识？
